Wichtige Highlights
✅ Trainingsmethoden:
DeepSeek V3: Pre-Training → SFT → RL für dynamische Anpassungsfähigkeit.
Qwen 2.5: Domänenspezifisches Pre-Training (z. B. Code, Mathematik).
✅ Leistung:
DeepSeek führt bei Benchmarks für Programmierung (36 % vs. 28 %), Mathematik (89 % vs. 86 %) und logisches Denken.
Qwen glänzt bei mehrsprachigen Aufgaben (29 Sprachen vs. 3).
✅ Kosten & Geschwindigkeit:
Qwen: Niedrigere Kosten (0,38 $/M Input-Token) und schnellere Ausgabe.
DeepSeek Turbo: 3× Durchsatz + 20 % Rabatt für hohe Volumen auf Novita AI.
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Der Wettbewerb zwischen MoE-Sprachmodellen (Mixture of Experts) verschärft sich mit DeepSeek V3 (Dez. 2024) und Qwen 2.5 72B (Sep. 2024). Während DeepSeek auf technische Präzision und dynamische Interaktion abzielt, setzt Qwen auf mehrsprachige Effizienz und Kosteneinsparungen. Dieser Vergleich untersucht ihre Stärken, Schwächen und idealen Einsatzbereiche.
Alle Vergleich: DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B
| Kategorie | DeepSeek V3 | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| Veröffentlichungsdatum | 27. Dez. 2024 | 19. Sep. 2024 |
| Modellgröße | 671B Parameter (37B aktiv/Token, MoE) | 72B Parameter (MoE) |
| Trainingsmethode | Pre-Training → SFT → RL | Domänenspezifisches Pre-Training (z. B. Code/Mathematik-Daten) |
| Trainingsdaten | 14,8B Token | 18B Token |
| Wichtige Benchmarks | - LiveCodeBench: 36 % - GPQA: 56 % - MATH-500: 89 % - MMLU-Pro: 76 % |
- LiveCodeBench: 28 % - GPQA: 49 % - MATH-500: 86 % - MMLU-Pro: 72 % |
| Mehrsprachige Unterstützung | ✅ Chinesisch, Englisch | ✅ 29 Sprachen |
| Kosten ($/M Token) | Input: 0,89 $ Output: 0,89 $ Turbo: 3× Durchsatz + 20 % Rabatt |
Input: 0,38 $ Output: 0,40 $ |
| Hardware-Anforderungen | VRAM: 171,8 GB GPU: 8~16 GB (optimiert für MoE) |
VRAM: 145,5 GB GPU: Mindestens 32 GB |
| Stärken | - Hochpräzises logisches Denken - Dynamische Aufgabenanpassung - Hoher Durchsatz |
- Niedrige Kosten - Mehrsprachige Abdeckung - Domänenspezifische Optimierungen |
| Am besten geeignet für | Technische Forschung & Entwicklung, Echtzeit-KI-Assistenten, Cloud-Scale-Verarbeitung | Budgetprojekte, statische mehrsprachige Aufgaben, spezialisierte Code/Mathematik-Workflows |
Am besten für Sie
| Anforderung | Empfohlene Wahl |
|---|---|
| Programmier-/Mathe-/QA-Aufgaben | ✅ DeepSeek V3 (Höhere Genauigkeit) |
| Mehrsprachige Inhalte | ✅ Qwen 2.5 (29 Sprachen + niedrigere Kosten) |
| Echtzeit-Interaktion | ✅ DeepSeek V3 Turbo (RL-optimiert) |
| Begrenztes Budget | ✅ Qwen 2.5 (Kosteneffizient) |
| GPU <32 GB | ✅ DeepSeek V3 (8~16 GB Unterstützung) |
Grundlegende Einführung der Modelle
Um mit unserem Vergleich zu beginnen, schauen wir uns zunächst die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells an.
DeepSeek V3
- Veröffentlichungsdatum: 27. Dezember 2024
- Modellumfang:
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 671B Parameter (37B aktiv/Token)
- Tokenizer: SentencePiece-basierter mehrsprachiger Tokenizer
- Unterstützte Sprachen: Konzentriert auf Chinesisch, Englisch
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: 128K Token
- Speicherformate: FP8/BF16-Inferenz
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Trainingsdaten: 14,8B Token für Pre-Training
- Trainingsmethode: Pre-Training → Supervised Fine-Tuning (SFT) → Reinforcement Learning (RL)
Qwen 2.5 72B
- Veröffentlichungsdatum: 19. September 2024 (Qwen 2.5 Serie)
- Modellumfang:
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 72B Parameter
- Unterstützte Sprachen: Starke mehrsprachige Unterstützung für über 29 Sprachen
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: Unterstützt bis zu 128K Token und 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: Pre-Training basierend auf verschiedenen Daten
DeepSeek V3 nutzt mehrstufiges Training mit Supervised Fine-Tuning (SFT) und Reinforcement Learning (RL), was eine kontinuierliche Optimierung durch menschliches Feedback (z. B. Befolgung von Anweisungen, Sicherheitsausrichtung) ermöglicht. Seine MoE-Architektur passt die Expertengewichte dynamisch an, sodass ein einzelnes Modell flexibel auf multidomänen Aufgaben (z. B. Codegenerierung, mathematisches Denken) reagieren kann, ohne dass ein aufgabenspezifisches Retraining erforderlich ist.
Im Gegensatz dazu verlässt sich Qwen 2.5 72B ausschließlich auf Pre-Training und erfordert ein Retraining spezialisierter Modelle für verschiedene Domänen (z. B. Qwen2.5-Coder für Code und Qwen2.5-Math für Mathematik). Obwohl diese spezialisierten Modelle durch massive domänenspezifische Daten (z. B. 5,5B Code-Token für Qwen2.5-Coder) und multimodale Denkmethoden (CoT, PoT, TIR) erhebliche Leistungssteigerungen erzielen, ist ihre Generalisierungsfähigkeit durch statische Datenverteilungen eingeschränkt, was sie besser für spezialisierte Aufgaben (z. B. Programmierbewertung, zweisprachiges mathematisches Denken) als für dynamische interaktive Szenarien geeignet macht.
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Geschwindigkeitsvergleich
Quelle: artificialanalysis
Kostenvergleich auf Novita AI
| Modell | Kontext | Input-Preis ($/M Token) | Output-Preis ($/M Token) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-v3-turbo | 64000 | 0,40 $ | 1,30 $ |
| deepseek/deepseek_v3 | 64000 | 0,89 $ | 0,89 $ |
| qwen/qwen-2.5-72b-instruct | 32000 | 0,38 $ | 0,40 $ |
Qwen 2.5 72B übertrifft DeepSeek V3 in Ausgabegeschwindigkeit und Latenz. Die Input- und Output-Preise von DeepSeek V3 sind deutlich höher als die von Qwen 2.5 72B.
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Benchmark-Vergleich
Nachdem wir die grundlegenden Eigenschaften der Modelle ermittelt haben, wollen wir uns nun mit ihrer Leistung in verschiedenen Benchmarks befassen. Dieser Vergleich hilft, ihre Stärken in unterschiedlichen Bereichen zu veranschaulichen.
| Benchmark | DeepSeek V3 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Programmierung) | 36 | 28 |
| GPQA Diamond | 56 | 49 |
| MATH-500 | 89 | 86 |
| MMLU-Pro | 76 | 72 |
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der maschinengesteuerte iterative Reinforcement-Learning-Ansatz von DeepSeek V3 besonders effektiv sein könnte, um stärkere Fähigkeiten in spezialisierten technischen Bereichen zu entwickeln, die präzises logisches Denken und strukturierte Problemlösungsfähigkeiten erfordern.
Wenn Sie weitere Vergleiche sehen möchten, lesen Sie diese Artikel:
- Deepseek v3 vs. Llama 3.3 70b: Sprachaufgaben vs. Code & Mathematik
- Llama 3.2 3B vs. DeepSeek V3: Effizienz und Leistung im Vergleich.
Hardware-Anforderungen
| Modell | VRAM | Empfohlene GPU |
| DeepSeek V3 | 171,8 GB | 8× RTX4090 oder 4× A100 oder 2× H100 |
| Qwen 2.5 72B | 145,5 GB | 8× RTX4090 oder 4× A100 oder 2× H100 |
Anwendungen und Anwendungsfälle
DeepSeek V3
Anwendungsfälle:
- Hochpräzise technische Aufgaben: Codegenerierung, mathematisches Denken und komplexe Q&A (z. B. Programmierwerkzeuge, Forschungs- und Entwicklungsanalysen).
- Dynamische Interaktion: Echtzeit-KI-Assistenten, die Befolgungsgenauigkeit und Sicherheitsausrichtung erfordern (z. B. Finanz- und Rechtsberatung).
- Hoher Durchsatz: Turbo-Version eignet sich für groß angelegte Stapelverarbeitung (z. B. mehrsprachige Dokumentenbearbeitung, Cloud-Dienste).
Stärken:
- Überlegene Leistung bei Programmierung (LiveCodeBench: 36 %), Mathematik (MATH-500: 89 %) und logischem Denken (GPQA: 56 %).
- MoE-Architektur reduziert aktive Parameter (37B/671B) und balanciert Effizienz und Genauigkeit.
Qwen 2.5 72B
Anwendungsfälle:
- Mehrsprachige statische Aufgaben: Inhaltsgenerierung/-übersetzung in 29 Sprachen (z. B. globales Marketing, lokalisierte Dokumentation).
- Domänenspezifische Workflows: Neu trainierte Spezialmodelle (z. B. Qwen2.5-Coder für Codebewertung, Qwen2.5-Math für zweisprachiges Problemlösen).
- Budgetfreundliche Projekte: Niedrigere Kosten (0,38 $/M Input-Token) für grundlegende mehrsprachige Anforderungen (z. B. Startups, akademische Forschung).
Stärken:
- Massive domänenspezifische Daten (5,5B Code-Token für Codierungsmodelle).
- Unterstützt verschiedene Denkmethoden (CoT, PoT, TIR) für strukturierte Aufgaben.
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 eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
Schritt 1: Anmelden und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
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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-Schlüssel
Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Einstellungen“ und kopieren Sie den API-Schlüssel 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-Schlüssel, um mit 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_v3"
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 erhalten Sie bei Novita AI ein Guthaben von 0,50 $, um loszulegen!
Wenn das kostenlose Guthaben aufgebraucht ist, können Sie bezahlen, um es weiter zu nutzen.
Wählen Sie DeepSeek V3 für technische Präzision und Anpassungsfähigkeit oder Qwen 2.5 72B für kosteneffiziente mehrsprachige Aufgaben. Für Unternehmen ist der Durchsatz-Boost von DeepSeek Turbo und die kostenlose Testversion von Novita AI eine überzeugende Option.
Häufig gestellte Fragen
Kostenvergleich von Qwen 2.5 72B und Deepseek V3?
Qwen kostet 0,38 $/M Input-Token gegenüber 0,89 $/M bei DeepSeek.
Warum Qwen 2.5 wählen?
Für mehrsprachige Unterstützung (29 Sprachen) oder knappe Budgets.
Wie kann ich Qwen 2.5 72B und Deepseek V3 testen?
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