Qwen 3 235B A22B vs DeepSeek R1: Schnell bauen oder tief denken?

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Wichtige Highlights

Qwen 3 235B A22B bietet einen nahtlosen Dual-Mode-Betrieb und zeichnet sich sowohl in allgemeinen Dialogen als auch in tiefgehenden Denkaufgaben aus.

DeepSeek-R1 verfügt über eine größere Parameteranzahl und eine höhere Aktivierung aktiver Parameter, die auf extrem große Inferenz und erstklassige Forschung abzielt.

Beide Modelle nutzen eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur, sind aber für unterschiedliche Anwendungsanforderungen optimiert.

Qwen 3 235B A22B und DeepSeek-R1 repräsentieren zwei unterschiedliche Richtungen im Design großer Modelle.
Während sich Qwen 3 235B A22B auf vielseitige, kommerziell nutzbare KI-Fähigkeiten mit effizientem Einsatz konzentriert, erweitert DeepSeek-R1 die Grenzen des kognitiven Denkens und eignet sich für die anspruchsvollsten wissenschaftlichen Forschungs- und globalen KI-Dienste.

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: Grundlegende Einführung

Qwen 3 235B A22B

Nahtloser Dual-Mode-Betrieb: Unterstützt einzigartig das Umschalten zwischen dem Denkmodus (für komplexes Denken, Mathematik und Programmierung) und dem Nicht-Denkmodus (für effiziente allgemeine Dialoge) innerhalb eines einzigen Modells, was optimale Leistung in verschiedenen Szenarien gewährleistet.

Expertenwissen zur Agentenintegration: Zeigt starke Werkzeugnutzungsfähigkeiten sowohl im Denk- als auch im Nicht-Denkmodus und erzielt führende Leistungen unter Open-Source-Modellen bei komplexen agentenbasierten Aufgaben.

Deepseek R1

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: Benchmark

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Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: Hardware-Anforderungen

Obwohl DeepSeek-R1 eine viel größere Gesamtparameteranzahl (671B vs. 235B) hat, beträgt die Anzahl der aktiven Parameter während der Inferenz 37B für DeepSeek-R1 vs. 22B für Qwen 3 235B A22B – was zeigt, dass beide eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur verwenden, DeepSeek-R1 aber pro Vorwärtsdurchlauf mehr Experten aktiviert.

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: Anwendungen

Qwen 3 235B A22B

1. Hochleistungsfähige kommerzielle Anwendungen

• Ideal für Unternehmen, die modernste KI-Fähigkeiten ohne extreme Hardware-Investitionen suchen.
• Geeignet für fortschrittliche Kundendienstsysteme, Content-Generierung und KI-Assistenten auf Unternehmensebene.

2. Forschung und Entwicklung (F&E)

• Leistungsstark genug für KI-Forschungsprojekte, einschließlich NLP, Denkaufgaben und experimentellem Modelltest.
• Hervorragende Wahl für akademische Einrichtungen und Tech-Startups, die starkes Denken, aber überschaubare Kosten benötigen.

3. Cloud-Dienste und API-Bereitstellung

Geeignet für SaaS-Unternehmen, die KI-gesteuerte Produkte wie intelligente Schreibwerkzeuge, Suchmaschinen oder personalisierte Empfehlungssysteme anbieten.

Kann effizient auf Cloud-GPU-Clustern mit angemessenen Kosten (16×A100- oder H80-Setups) bereitgestellt werden.

Deepseek R1

1. Top-Wissenschaftsforschung

• Entwickelt für hochmoderne KI-Forschung, die enorme Rechenleistung erfordert, wie das Trainieren neuer Modelle, das Erkunden neuartiger Architekturen oder das Ausreizen der Grenzen von Denken und Planen.

2. Ultra-große Inferenzsysteme

• Perfekt für Institutionen oder Unternehmen, die große Nutzerbasen mit schweren KI-Workloads bedienen müssen (z. B. Suchmaschinen, globale KI-Dienste oder nationale KI-Projekte).

3. Spezialisiertes Denken und kognitive Simulation

Mit einem sehr großen Satz aktiver Parameter (37B pro Inferenz) und größeren Gesamtparametern (671B) eignet sich DeepSeek-R1 für hochkomplexe Aufgaben wie fortgeschrittenes Chain-of-Thought-Denken, mehrstufige Problemlösung, Unterstützung wissenschaftlicher Entdeckungen und Simulation menschlicher Entscheidungsfindung.

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1: Aufgaben

Prompt: „Sie betreten einen Raum und sehen ein Bett. Auf dem Bett sind zwei Hunde, vier Katzen, eine Giraffe, fünf Kühe und eine Ente. Es gibt auch drei Stühle und einen Tisch. Wie viele Beine sind auf dem Boden?“

Qwen 3 235B A22B

Deepseek R1

Qwen 3 235B A22B VS Deepseek R1

Wie erhalte ich Zugriff auf Qwen 3 235B A22B und Deepseek R1 über die Novita API?

Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen

Loggen Sie sich in Ihr Konto ein und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.

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.

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Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite „Einstellungen“ auf 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.

Importieren Sie nach der Installation 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
  
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<IHR Novita-AI-API-Schlüssel>",
)

model = "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8"
stream = True # oder False
max_tokens = 2048
system_content = """Sei ein hilfreicher Assistent"""
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": "Hallo!",
        }
    ],
    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)

Wenn Sie eine hochleistungsfähige, kosteneffiziente Lösung für kommerzielle KI-Produkte benötigen, ist Qwen 3 235B A22B die ideale Wahl.
Wenn Sie auf Top-KI-Forschung oder ultra-große Inferenzsysteme abzielen, werden die schiere Größe und Denkfähigkeit von DeepSeek-R1 besser zu Ihren Ambitionen passen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Qwen 3 235B A22B und DeepSeek-R1?

Qwen 3 235B A22B bietet effizientes Dual-Mode-Umschalten und niedrigere Bereitstellungskosten (22B aktive Parameter), während DeepSeek-R1 mit 37B aktiven Parametern auf maximale Denkkomplexität abzielt und deutlich mehr Hardware benötigt.

Welches Modell ist besser für Unternehmensanwendungen geeignet?

Qwen 3 235B A22B ist besser für Unternehmen geeignet, die leistungsstarke KI-Modelle ohne prohibitive Hardwarekosten suchen.

Kann ich Qwen 3 235B A22B und DeepSeek-R1 über die API testen?

Ja! Sie können sich auf der Novita AI-Plattform anmelden, eine kostenlose Testversion starten und Ihren API-Schlüssel erhalten, um beide Modelle sofort zu testen.

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