النقاط الرئيسية
DeepSeek R1: مع 671 مليار معامل وهندسة خليط الخبراء (MoE)، يتفوق DeepSeek R1 في التفكير المتقدم والمهام المتخصصة مثل الرياضيات والبرمجة والمعرفة العامة. يدعم نافذة سياقية تصل إلى 128 ألف رمز ولكنه يتطلب موارد حاسوبية كبيرة.
QWQ 32B: مضغوط وفعال مع 32.5 مليار معامل، تم تحسين QwQ-32B للتطبيقات الأوسع. يدعم نافذة سياقية تصل إلى 32 ألف رمز ويتميز بهندسة محولات عالية الأداء (RoPE, SwiGLU, RMSNorm). يوفر مخرجات أسرع ومتطلبات أجهزة أقل وحلول فعّالة من حيث التكلفة للتعليم وتطوير البرمجيات والبحث.
إذا كنت تبحث عن تقييم DeepSeek R1 و QWQ 32B على حالات الاستخدام الخاصة بك — عند التسجيل، توفر Novita AI رصيدًا بقيمة $0.5 لتبدأ!
تقدم هذه المقالة مقارنة عملية ومفيدة وتقنية لنموذجين رائدين في التفكير: DeepSeek R1 و QwQ-32B. بينما تم تصميم كلا النموذجين لتعزيز قدرات التفكير في الذكاء الاصطناعي، فإنهما يختلفان بشكل كبير في الهندسة المعمارية وطرق التدريب ومتطلبات الأجهزة. ومن الجدير بالذكر أن QwQ-32B تم إطلاقه بعد فترة وجيزة من أسبوع المصادر المفتوحة لـ DeepSeek، مما يشير إلى أنه ربما استوحى الإلهام من ابتكارات DeepSeek. تستكشف هذه المقالة هذه الاختلافات لمساعدة المستخدمين في تحديد النموذج الذي يناسب احتياجاتهم الخاصة.
مقدمة أساسية عن النموذج
لبدء مقارنتنا، نفهم أولاً الخصائص الأساسية لكل نموذج.
DeepSeek R1
- تاريخ الإصدار: 21 يناير 2025
- حجم النموذج:
- الميزات الرئيسية:
- حجم النموذج: 671 مليار معامل (37 مليار نشط/رمز)
- المُرمّز: مُرمّز محسّن مع علامات التأمل الذاتي
- اللغات المدعومة: متعدد اللغات مع التكيف الثقافي
- الوسائط المتعددة: نص فقط
- النافذة السياقية: 128 ألف رمز
- تنسيقات التخزين: دعم تكميم Q8/Q5
- الهندسة المعمارية: خليط الخبراء (MoE) + خط أنابيب تدريب محسّن بالتعلم المعزز
- طريقة التدريب: مبني على قاعدة V3 مع خط أنابيب التعلم المعزز (SFT ← RL ← SFT ← RL)
- بيانات التدريب: قاعدة V3 + بيانات تحسين التعلم المعزز
QWQ 32B
- تاريخ الإصدار: 5 مارس 2025
- حجم النموذج:
- الميزات الرئيسية:
- حجم النموذج: إجمالي 32.5 مليار معامل، مع 31.0 مليار معامل غير تضمينية.
- اللغات المدعومة: يغطي أكثر من 29 لغة للوصول العالمي والتطبيق.
- الوسائط المتعددة: نص فقط
- النافذة السياقية: يدعم حتى 32,768 رمزًا.
- الهندسة المعمارية: يستخدم QwQ-32B هندسة محولات مع 64 طبقة، و40 رأس انتباه للاستعلامات، و8 للمفاتيح-القيم. مبني على المحولات مع RoPE (التضمينات الموضعية الدورانية)، يدمج QwQ-32B دالة التنشيط SwiGLU، ويستخدم RMSNorm للتطبيع، ويتضمن انحيازًا في حسابات QKV للانتباه.
QwQ-32B يركز على التحسين المعتمد فقط على التعلم المعزز لتحقيق الكفاءة والاستقلالية.
DeepSeek R1 يدمج كلاً من SFT و RL في عملية متوازنة ومتكررة ولكنه يحتفظ بالاعتماد الجزئي على SFT.
مقارنة السرعة
إذا كنت ترغب في اختبارها بنفسك، يمكنك بدء تجربة مجانية على موقع Novita AI.
جرب DeepSeek R1 و QWQ 32B الآن!
مقارنة السرعة
مقارنة التكلفة
يتفوق QWQ 32B على DeepSeek R1 في سرعة الإخراج وزمن الانتظار. أسعار الإدخال والإخراج لـ DeepSeek R1 أعلى بشكل ملحوظ من تلك الخاصة بـ QWQ 32B.
تجدر الإشارة إلى أن Novita AI تطلق نسخة Turbo مع إنتاجية 3 أضعاف وخصم محدود الوقت بنسبة 20%!
مقارنة المعايير
الآن بعد أن حددنا الخصائص الأساسية لكل نموذج، دعنا نتعمق في أدائها عبر معايير مختلفة. ستساعد هذه المقارنة في توضيح نقاط قوتها في مجالات مختلفة.
| المعيار | DeepSeek-R1 (%) | QWQ 32B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (برمجة) | 62 | 22 |
| GPQA Diamond | 71 | 59 |
| MATH-500 | 96 | 91 |
| MMLU-Pro | 84 | 76 |
تشير هذه النتائج إلى أن نهج التعلم المعزز التكراري القائم على الآلة لـ DeepSeek R1 قد يكون فعالاً بشكل خاص لتطوير قدرات أقوى في المجالات التقنية المتخصصة التي تتطلب تفكيراً دقيقاً ومهارات حل منظمة.
إذا كنت تريد رؤية المزيد من المقارنات، يمكنك الاطلاع على هذه المقالات:
- Deepseek v3 مقابل Llama 3.3 70b: مهام اللغة مقابل البرمجة والرياضيات
- DeepSeek R1 مقابل OpenAI o1: هندسة مختلفة بين GRPO و PPO
- QwQ 32B: منافس ذكاء اصطناعي مضغوط لـ DeepSeek R1
متطلبات الأجهزة
| النموذج | حجم المعامل | تكوين وحدة معالجة الرسوميات |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9 مليار | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) مع تجزئة النموذج |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0 مليار | 1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) أو 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) مع توازي الموتر |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32 مليار | 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) أو 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) أو 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) مع توازي الموتر |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70 مليار | 4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) أو 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) أو 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) مع توازي كثيف |
| DeepSeek-R1:671B | 671 مليار (37 مليار معامل نشط) | 16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) أو 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM)، يتطلب مجموعة وحدات معالجة رسوميات موزعة مع InfiniBand |
| QwQ-32B (دقة 4 بت) | 32 مليار | 1 x NVIDIA RTX 3090/4090 (24GB VRAM)، متوافق مع التكميم 4 بت |
| 1 x NVIDIA RTX 6000 (48GB VRAM)، متوافق مع التكميم 4 بت | ||
| 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) أو 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) |
التطبيقات وحالات الاستخدام
DeepSeek R1
- الرياضيات: قادر على حل المشكلات الرياضية المتقدمة، بما في ذلك التفكير الرمزي وحل المعادلات ومهام التحسين، مما يجعله مناسبًا تمامًا للتطبيقات المتعلقة بالعلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.
- البرمجة: يتفوق في إنشاء كود معقد، وفهم المنطق المعقد، وتصحيح أخطاء مشاريع البرمجيات واسعة النطاق، مما يجعله أداة قيمة للمطورين والمهندسين.
- المعرفة العامة: يُظهر تفكيرًا قويًا عبر مجموعة واسعة من الموضوعات، مما يجعله مثاليًا للمهام التي تتطلب فهماً عميقاً وتوليفاً دقيقاً لمجالات المعرفة المتنوعة.
QWQ 32B
- التعليم: يوفر تدريسًا فرديًا عالي التخصيص في الرياضيات والبرمجة، مع تقديم شرح خطوة بخطوة وتعلّم تكيفي بناءً على تقدم المستخدم واحتياجاته.
- تطوير البرمجيات: يساعد المطورين عن طريق إنشاء مقتطفات كود دقيقة وفعالة، وتصحيح الأخطاء، وتقديم توصيات لتحسين أداء الكود.
- البحث: يدعم الباحثين بتحليل البيانات المتقدم، وتلخيص الأدبيات الأكاديمية، وتقديم رؤى حول مجموعات البيانات المعقدة، مما يجعله مساعدًا قويًا لمهام البحث.
الوصول والنشر عبر Novita AI
Novita AI هي منصة سحابية للذكاء الاصطناعي تقدم للمطورين طريقة سهلة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة برمجة التطبيقات البسيطة لدينا، مع توفير سحابة وحدات معالجة رسوميات موثوقة وبأسعار معقولة للبناء والتوسع.
الخطوة 1: تسجيل الدخول والوصول إلى مكتبة النماذج
سجل الدخول إلى حسابك وانقر على زر مكتبة النماذج.
جرب DeepSeek R1 و QWQ 32B الآن!
الخطوة 2: اختر نموذجك
تصفح الخيارات المتاحة وحدد النموذج الذي يناسب احتياجاتك.
الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية
ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.
الخطوة 4: احصل على مفتاح API الخاص بك
للمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، سنقدم لك مفتاح API جديدًا. من خلال الدخول إلى صفحة الإعدادات، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.
الخطوة 5: تثبيت واجهة برمجة التطبيقات
قم بتثبيت واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة الخاصة بك.
بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات اللازمة في بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مفتاح API الخاص بك للبدء في التفاعل مع Novita AI LLM. هذا مثال لاستخدام واجهة برمجة تطبيقات المحادثات لمستخدمي Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
عند التسجيل، توفر Novita AI رصيدًا بقيمة $0.5 لتبدأ!
إذا نفد الرصيد المجاني، يمكنك الدفع لمواصلة الاستخدام.
كلا من DeepSeek R1 و QwQ-32B هما نموذجان متقدمان في التفكير، ولكل منهما نقاط قوة فريدة.
- DeepSeek R1: مع حجم معاملاته الكبير وهندسة MoE (خليط الخبراء)، تم تصميمه للتعامل مع مهام التفكير شديدة التعقيد. ومع ذلك، تأتي هذه القدرة مع الحاجة إلى موارد حاسوبية كبيرة.
- QwQ-32B: في المقابل، يوفر QwQ-32B حلاً أكثر مضغوطاً وكفاءة من حيث الأجهزة، مع تقديم أداء تنافسي مع إمكانية الوصول على إعدادات أجهزة أقل تطلبًا.
يعود القرار بين النموذجين في النهاية إلى متطلبات التطبيق المحددة والأجهزة المتاحة واعتبارات الميزانية.
الأسئلة المتكررة
ما الذي يجعل QwQ-32B فريداً؟
يتميز QwQ-32B باستخدامه للتعلم المعزز دون ضبط دقيق خاضع للإشراف، مما يحقق أداءً استثنائياً في مهام التفكير، خاصة في الرياضيات والبرمجة.
ما الفرق الرئيسي بين QwQ-32B و Qwen2.5؟
يبني QwQ-32B على Qwen2.5، مع إضافة تحسين التعلم المعزز خصيصاً لمهام التفكير، دون استخدام أساليب الضبط الدقيق الخاضع للإشراف التقليدية.
كيفية الوصول إلى QWQ 32B عبر API؟
توفر لك Novita AI واجهة برمجة تطبيقات QWQ 32B الموثوقة وبأسعار معقولة.
Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تعزز طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خادم، مثيل GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجاناً، واجعل رؤيتك للذكاء الاصطناعي حقيقة.
