Wichtige Highlights
DeepSeek R1: Bekannt für seine fortschrittlichen Reasoning-Fähigkeiten, entwickelt durch Reinforcement Learning (RL) in Kombination mit Supervised Fine-Tuning (SFT). Es umfasst spezialisierte Varianten wie DeepSeek-R1-Zero, das ausschließlich mit groß angelegtem RL (ohne SFT) trainiert wurde, und zeigt Fähigkeiten wie Selbstverifikation, reflexives Denken und umfangreiche Chain-of-Thought-Generierung.
Qwen 2.5 72B: Hervorragend in Programmierung, mathematischer Problemlösung und Aufgaben, die Anweisungen befolgen. Es generiert effektiv lange Inhalte mit über 8.000 Token, verarbeitet strukturierte Daten (z. B. Tabellen) präzise und produziert strukturierte Ausgaben in Formaten wie JSON. Darüber hinaus bietet es eine robuste mehrsprachige Unterstützung in über 29 Sprachen.
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Large Language Models (LLMs) entwickeln sich rasant weiter, wobei hochmoderne Modelle wie DeepSeek-R1 und Qwen 2.5 72B derzeit an der Spitze stehen. Dieser Artikel bietet einen detaillierten technischen Vergleich von DeepSeek-R1 und Qwen 2.5 72B, wobei ihre Architekturen, Leistungsmerkmale und praktischen Anwendungsfälle untersucht werden.
Grundlegende Einführung der Modelle
Um unseren Vergleich zu beginnen, verstehen wir zunächst die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells.
DeepSeek R1
- Veröffentlichungsdatum: 21. Januar 2025
- Modellgrößen:
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 671B Parameter (37B aktiv/Token)
- Tokenizer: Verbesserter Tokenizer mit Self-Reflection-Tags
- Unterstützte Sprachen: Mehrsprachig mit kultureller Anpassung
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: 128K Token
- Speicherformate: Unterstützung für Q8/Q5-Quantisierung
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + RL-verbesserte Trainingspipeline
- Trainingsmethode: Basierend auf V3-Basis mit RL-Pipeline (SFT → RL → SFT → RL)
- Trainingsdaten: V3-Basis + RL-Optimierungsdaten
Qwen 2.5 72B
- Veröffentlichungsdatum: 19. September 2024 (Qwen 2.5-Serie)
- Modellgrößen:
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 72B Parameter
- Unterstützte Sprachen: Starke mehrsprachige Unterstützung für über 29 Sprachen
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: Unterstützt bis zu 128K Token, kann bis zu 8K Token generieren
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Trainingsdaten: Training auf einem umfangreichen Datensatz von 18 Billionen Token
- Trainingsmethode: Abhängig von den Daten: Pretraining ohne explizite RL-Optimierung
Der Hauptunterschied zwischen DeepSeek R1 und Qwen 2.5 72B liegt in ihrem Trainingsansatz. DeepSeek R1 setzt umfassend Reinforcement Learning (RL) ein (SFT → RL → SFT → RL), um die Reasoning-Fähigkeiten zu verbessern. Im Gegensatz dazu verlässt sich Qwen 2.5 72B hauptsächlich auf Supervised Fine-Tuning (SFT) und umfangreiches Pretraining, ohne explizite RL-Optimierung, und konzentriert sich auf mehrsprachige und allgemeine Leistung.
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Kostenvergleich
| Modell | Kontext | Eingabepreis ($/M Tokens) | Ausgabepreis ($/M Tokens) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-r1-turbo | 64000 | $0,7 | $2,5 |
| deepseek/deepseek_r1 | 64000 | $4 | $4 |
| qwen/qwen-2.5-72b-instruct | 32000 | $0,38 | $0,4 |
Qwen 2.5 72B übertrifft DeepSeek R1 in Ausgabegeschwindigkeit und Latenz. Die Eingabe- und Ausgabepreise von DeepSeek R1 sind deutlich höher als die von Qwen 2.5 72B.
Benchmark-Vergleich
Nachdem wir die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells festgelegt haben, wollen wir uns nun mit ihrer Leistung in verschiedenen Benchmarks befassen. Dieser Vergleich wird helfen, ihre Stärken in verschiedenen Bereichen zu veranschaulichen.
| Benchmark | DeepSeek-R1 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Programmierung) | 62 | 28 |
| GPQA-Diamant | 71 | 49 |
| MATH-500 | 96 | 86 |
| MMLU-Pro | 84 | 72 |
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der maschinengesteuerte iterative Reinforcement-Learning-Ansatz von DeepSeek R1 besonders effektiv sein könnte, um stärkere Fähigkeiten in spezialisierten technischen Bereichen zu entwickeln, die präzises Reasoning und strukturierte Problemlösungsfähigkeiten erfordern.
Wenn Sie weitere Vergleiche sehen möchten, können Sie sich diese Artikel ansehen:
- Deepseek V3 vs Llama 3.3 70b: Sprachaufgaben vs. Code & Mathe
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Unterschiedliche Architekturen von GRPO und PPO
- DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B: Präzision vs. mehrsprachige Effizienz
Hardware-Anforderungen
| Modell | Parametergröße | GPU-Konfiguration |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4,9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24 GB VRAM) mit Model Sharding |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9,0B | 1 x NVIDIA A100 (40 GB VRAM) oder 2 x RTX 4090 (24 GB VRAM) mit Tensor Parallelism |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (40 GB VRAM) oder 1 x NVIDIA H100 (80 GB VRAM) oder 4 x RTX 4090 (24 GB VRAM) mit Tensor Parallelism |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (40 GB VRAM) oder 2 x NVIDIA H100 (80 GB VRAM) oder 8 x RTX 4090 (24 GB VRAM) mit starkem Parallelism |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (37 Milliarden aktive Parameter) | 16 x NVIDIA A100 (40 GB VRAM) oder 8 x NVIDIA H100 (80 GB VRAM), erfordert einen verteilten GPU-Cluster mit InfiniBand |
| Qwen 2.5 72B | 72B | 8x RTX4090 oder 4 x A100 oder 2 x H100 |
Anwendungen und Anwendungsfälle
DeepSeek R1
- Optimiert für komplexes Reasoning, logische Schlussfolgerungen und mathematische Berechnungen.
- Verbessert durch Reinforcement Learning (RL), was die Genauigkeit bei Reasoning-Aufgaben deutlich erhöht.
- Hochwirksam für Programmieraufgaben, algorithmische Problemlösung und technische Inhaltsgenerierung.
Qwen 2.5 72B
- Hervorragend in mehrsprachigen Anwendungen, unterstützt professionell über 29 Sprachen.
- Kann kohärente Langform-Inhalte generieren, mit Kontextfenstern von bis zu 128K Token.
- Ideal für strukturierte Datenverarbeitungsaufgaben, einschließlich Chatbot-Interaktionen, Datenanalyse, Zusammenfassungen und Informationsextraktion.
Zugänglichkeit und Bereitstellung über Novita AI
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig die erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Model Library.
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Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Key
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Key zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Settings“, um den API-Key zu kopieren, wie im Bild gezeigt.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Key, um mit der Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.
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)
Nach der Registrierung stellt Novita AI $0,5 Guthaben zum Start zur Verfügung!
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Sowohl DeepSeek-R1 als auch Qwen 2.5 72B sind leistungsstarke Large Language Models mit jeweils unterschiedlichen Vorteilen. DeepSeek-R1 ist auf komplexes Reasoning und Problemlösungsaufgaben spezialisiert, während Qwen 2.5 72B breitere Fähigkeiten demonstriert und sich in mehrsprachigen Anwendungen, umfangreicher Kontexthandhabung und strukturierter Datenverarbeitung auszeichnet.
Häufig gestellte Fragen
Was ist einzigartig an der Trainingsmethodik von DeepSeek-R1-Zero?
DeepSeek-R1-Zero ist einzigartig, weil es eines der ersten Modelle ist, das bestätigt, dass starke Reasoning-Fähigkeiten in LLMs allein durch Reinforcement Learning gefördert werden können.
Wo kann ich auf diese Modelle zugreifen und sie nutzen?
Sowohl DeepSeek-R1 als auch die Qwen2.5-Serie können über Novita AI zu sehr kosteneffizienten Preisen bezogen werden.
Was bedeutet „Distillation“ im Kontext von DeepSeek-R1?
Ja, Llama 3.3 ist speziell dafür ausgelegt, effizient auf allgemein verfügbaren GPUs und entwicklerfreundlichen Hardware-Konfigurationen zu laufen, was die Zugänglichkeit für ein breiteres Spektrum einfacher … Distillation bezieht sich auf den Prozess der Übertragung der Reasoning-Fähigkeiten eines größeren Modells (wie DeepSeek-R1) auf kleinere Modelle.
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