Aspectos Destacados
DeepSeek R1: Reconocido por sus avanzadas capacidades de razonamiento, desarrolladas mediante aprendizaje por refuerzo (RL) combinado con ajuste fino supervisado (SFT). Incluye variantes especializadas como DeepSeek-R1-Zero, entrenado exclusivamente con RL a gran escala (sin SFT), mostrando capacidades como autoverificación, razonamiento reflexivo y generación extensa de cadenas de pensamiento.
Qwen 2.5 72B: Excepcional en programación, resolución de problemas matemáticos y tareas de seguimiento de instrucciones. Genera eficazmente contenido extenso de más de 8 mil tokens, procesa con precisión datos estructurados (p. ej., tablas) y produce salidas estructuradas en formatos como JSON. Además, ofrece un sólido soporte multilingüe en más de 29 idiomas.
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Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) continúan evolucionando rápidamente, con modelos de vanguardia como DeepSeek-R1 y Qwen 2.5 72B actualmente a la cabeza. Este artículo presenta una comparación técnica en profundidad entre DeepSeek-R1 y Qwen 2.5 72B, examinando sus arquitecturas, características de rendimiento y casos de uso prácticos.
Introducción Básica del Modelo
Para comenzar nuestra comparación, primero comprendemos las características fundamentales de cada modelo.
DeepSeek R1
- Fecha de publicación: 21 de enero de 2025
- Escala del modelo:
- Características clave:
- Tamaño del modelo: 671B parámetros (37B activos/token)
- Tokenizador: Tokenizador mejorado con etiquetas de autorreflexión
- Idiomas compatibles: Multilingüe con adaptación cultural
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de contexto: 128K tokens
- Formatos de almacenamiento: Soporte de cuantización Q8/Q5
- Arquitectura: Mezcla de Expertos (MoE) + pipeline de entrenamiento mejorado con RL
- Método de entrenamiento: Basado en V3 con pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Datos de entrenamiento: Datos base V3 + datos de optimización RL
Qwen 2.5 72B
- Fecha de publicación: 19 de septiembre de 2024 (serie Qwen 2.5)
- Escala del modelo:
- Características clave:
- Tamaño del modelo: 72B parámetros
- Idiomas compatibles: Sólido soporte multilingüe para más de 29 idiomas
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de contexto: Soporta hasta 128K tokens y puede generar hasta 8K tokens
- Arquitectura: Mezcla de Expertos (MoE) + Atención Latente Multi-Cabeza
- Datos de entrenamiento: Entrenamiento en un conjunto de datos extenso de 18 billones de tokens
- Método de entrenamiento: Según diferentes datos para preentrenamiento
La principal diferencia entre DeepSeek R1 y Qwen 2.5 72B radica en su enfoque de entrenamiento. DeepSeek R1 utiliza aprendizaje por refuerzo (RL) de manera extensiva (SFT → RL → SFT → RL), mejorando las capacidades de razonamiento. En contraste, Qwen 2.5 72B se basa principalmente en ajuste fino supervisado (SFT) y preentrenamiento extensivo, sin optimización explícita de RL, centrándose en el rendimiento multilingüe y de propósito general.
Comparación de Velocidad
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Comparación de Velocidad
Comparación de Costos
| Modelo | Contexto | Precio de Entrada ($/M Tokens) | Precio de Salida ($/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 supera a DeepSeek R1 en velocidad de salida y latencia. Los precios de entrada y salida de DeepSeek R1 son significativamente más altos que los de Qwen 2.5 72B.
Comparación de Benchmarks
Ahora que hemos establecido las características básicas de cada modelo, profundicemos en su rendimiento en varios benchmarks. Esta comparación ayudará a ilustrar sus fortalezas en diferentes áreas.
| Benchmark | DeepSeek-R1 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Codificación) | 62 | 28 |
| GPQA Diamond | 71 | 49 |
| MATH-500 | 96 | 86 |
| MMLU-Pro | 84 | 72 |
Estos resultados sugieren que el enfoque de aprendizaje por refuerzo iterativo impulsado por máquina de DeepSeek R1 puede ser particularmente efectivo para desarrollar capacidades más sólidas en dominios técnicos especializados que requieren razonamiento preciso y habilidades estructuradas de resolución de problemas.
Si deseas ver más comparaciones, puedes consultar estos artículos:
- Deepseek V3 vs Llama 3.3 70b: Tareas de Lenguaje vs Código y Matemáticas
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Arquitecturas Distintas de GRPO y PPO
- DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B: Precisión vs. Eficiencia Multilingüe
Requisitos de Hardware
| Modelo | Tamaño de Parámetros | Configuración de GPU |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) con fragmentación de modelo |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo de tensor |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) o 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo de tensor |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) o 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) con paralelismo pesado |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (37 mil millones de parámetros activos) | 16 x NVIDIA A100 (40GB VRAM) o 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), requiere un clúster de GPU distribuido con InfiniBand |
| Qwen 2.5 72B | 72B | 8x RTX4090 o 4 x A100 o 2 x H100 |
Aplicaciones y Casos de Uso
DeepSeek R1
- Optimizado para razonamiento complejo, inferencia lógica y cálculos matemáticos.
- Mejorado mediante aprendizaje por refuerzo (RL), mejorando significativamente la precisión en tareas de razonamiento.
- Altamente efectivo para tareas de codificación, resolución algorítmica de problemas y generación de contenido técnico.
Qwen 2.5 72B
- Destaca en aplicaciones multilingües, con soporte competente para más de 29 idiomas.
- Capaz de generar contenido coherente de formato largo, con ventanas de contexto de hasta 128K tokens.
- Ideal para tareas de procesamiento de datos estructurados, incluyendo interacciones con chatbots, análisis de datos, resúmenes y extracción de información.
Accesibilidad e Implementación a través de Novita AI
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA mediante nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
Paso 1: Iniciar sesión y acceder a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
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Paso 2: Elegir tu Modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Iniciar tu Prueba Gratuita
Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtener tu Clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Settings”, puedes copiar la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instalar la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de 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)
Al registrarte, Novita AI proporciona un crédito de $0.5 para que comiences.
Si los créditos gratuitos se agotan, puedes pagar para continuar usándolo.
Tanto DeepSeek-R1 como Qwen 2.5 72B son poderosos modelos de lenguaje de gran escala, cada uno con ventajas distintas. DeepSeek-R1 se especializa en razonamiento complejo y tareas de resolución de problemas, mientras que Qwen 2.5 72B demuestra capacidades más amplias, sobresaliendo en aplicaciones multilingües, manejo extenso de contexto y procesamiento de datos estructurados.
Preguntas Frecuentes
¿Qué tiene de único la metodología de entrenamiento de DeepSeek-R1-Zero?
DeepSeek-R1-Zero es único porque es uno de los primeros modelos en validar que las capacidades sólidas de razonamiento en los LLM pueden incentivarse puramente a través del aprendizaje por refuerzo.
¿Dónde puedo acceder y usar estos modelos?
Tanto DeepSeek-R1 como los modelos de la serie Qwen2.5 se pueden acceder a través de Novita AI a precios muy rentables.
¿Qué es “destilación” en el contexto de DeepSeek-R1?
Sí, Llama 3.3 está específicamente diseñado para operar eficientemente en GPUs ampliamente disponibles y configuraciones de hardware para desarrolladores, mejorando la accesibilidad para una gama más amplia de tareas simples. La destilación se refiere al proceso de transferir las capacidades de razonamiento de un modelo más grande (como DeepSeek-R1) a modelos más pequeños.
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