DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B: Precisión vs. Eficiencia multilingüe
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Novita AI
/ Marzo 18, 2025 / LLM / 7 minutos de lectura
Puntos clave
✅ Métodos de entrenamiento: DeepSeek V3: Pre-entrenamiento → SFT → RL para adaptabilidad dinámica. Qwen 2.5: Preentrenamiento específico del dominio (por ejemplo, código, matemáticas). ✅ Rendimiento: DeepSeek lidera en codificación (36% vs. 28%), matemáticas (89% vs. 86%) y puntos de referencia de razonamiento. Qwen destaca en tareas multilingües (29 idiomas frente a 3). ✅ Costo y velocidad: Qwen: menor costo ($0.38/M de tokens de entrada) y salida más rápida. DeepSeek Turbo: 3× rendimiento + 20 % de descuento para necesidades de gran volumen en Novita AI.
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La batalla entre los modelos de lenguaje MoE (Mixture of Experts) se intensifica con Búsqueda profunda V3 (diciembre de 2024) y Qwen 2.5 72B (Septiembre de 2024). Mientras que DeepSeek se centra en la precisión técnica y la interacción dinámica, Qwen prioriza la eficiencia multilingüe y el ahorro de costes. Esta comparación explora sus fortalezas, debilidades y casos de uso ideales.
Idiomas soportados: Fuerte soporte multilingüe para más de 29 idiomas
Multimodal:Solo texto
Ventana de contexto:soporte hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K fichas
Arquitectura:Mezcla de expertos (MoE) + Atención latente de múltiples cabezas
Datos de muestra:Capacitación en un amplio conjunto de datos de 18 billones de tokens
Método de entrenamiento:según diferentes datos previos al entrenamiento
DeepSeek V3 aprovecha el entrenamiento multietapa con Ajuste Fino Supervisado (SFT) y Aprendizaje por Refuerzo (RL), lo que permite la optimización continua a partir de la retroalimentación humana (p. ej., seguimiento de instrucciones, alineación de seguridad). Su arquitectura MoE ajusta dinámicamente las ponderaciones de los expertos, lo que permite que un único modelo se adapte con flexibilidad a tareas multidominio (p. ej., generación de código, razonamiento matemático) sin necesidad de reentrenamiento específico para cada tarea.
En cambio, Qwen 2.5 72B se basa únicamente en el preentrenamiento y requiere el reentrenamiento de modelos especializados para diferentes dominios (p. ej., Qwen2.5-Coder para código y Qwen2.5-Math para matemáticas). Si bien estos modelos especializados logran mejoras significativas de rendimiento mediante el uso de datos masivos específicos del dominio (p. ej., 5.5T tokens de código para Qwen2.5-Coder) y métodos de razonamiento multimodal (CoT, PoT, TIR), su generalización se ve limitada por las distribuciones estáticas de datos, lo que los hace más adecuados para tareas especializadas (p. ej., evaluación de programación, razonamiento matemático bilingüe) que para escenarios interactivos dinámicos.
Comparación de velocidad
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Qwen 2.5 72B supera a DeepSeek V3 en velocidad de salida y latencia. Los precios de entrada y salida de DeepSeek V3 son significativamente más altos que los de Qwen 2.5 72B.
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Comparación de referencia
Ahora que hemos establecido las características básicas de cada modelo, analicemos en profundidad su rendimiento en distintos puntos de referencia. Esta comparación ayudará a ilustrar sus puntos fuertes en diferentes áreas.
DeepSeek V3 (%)
Qwen 2.5 72B (%)
LiveCodeBench (codificación)
36
28
Diamante GPQA
56
49
MATEMÁTICAS-500
89
86
MMLU-Pro
76
72
Estos resultados sugieren que el enfoque de aprendizaje de refuerzo iterativo impulsado por máquinas de DeepSeek V3 puede ser particularmente eficaz para desarrollar capacidades más fuertes en dominios técnicos especializados que requieren razonamiento preciso y habilidades estructuradas de resolución de problemas.
Si quieres ver más comparaciones puedes consultar estos artículos:
Tareas técnicas de alta precisión:Generación de código, razonamiento matemático y control de calidad complejo (por ejemplo, herramientas de programación, análisis de I+D).
Interacción dinámica:Asistentes de inteligencia artificial en tiempo real que requieren cumplimiento de instrucciones y alineación de seguridad (por ejemplo, finanzas, asesoría legal).
Alto rendimiento:La versión Turbo es adecuada para el procesamiento por lotes a gran escala (por ejemplo, manejo de documentos multilingües, servicios en la nube).
Ventajas:
Rendimiento superior en codificación (LiveCodeBench: 36%), matemáticas (MATH-500: 89%) y razonamiento (GPQA: 56%).
La arquitectura MoE reduce los parámetros activos (37B/671B), equilibrando la eficiencia y la precisión.
Qwen 2.5 72B
Casos de uso:
Tareas estáticas multilingües:Generación/traducción de contenidos en 29 idiomas (por ejemplo, marketing global, documentación localizada).
Flujos de trabajo específicos del dominio:Modelos especializados reentrenados (por ejemplo, Qwen2.5-Coder para evaluación de código, Qwen2.5-Math para resolución de problemas bilingües).
Proyectos económicos:Costo más bajo ($0.38/M de tokens de entrada) para necesidades multilingües básicas (por ejemplo, empresas emergentes, investigación académica).
Ventajas:
Datos masivos específicos del dominio (5.5 T de tokens de código para modelos de codificación).
Admite diversos métodos de razonamiento (CoT, PoT, TIR) para tareas estructuradas.
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Después de la instalación, importe las bibliotecas necesarias en su entorno de desarrollo. Inicialice la API con su clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLMEste es un ejemplo de uso de la API de finalización de chat para usuarios de Python.
desde openai importar cliente OpenAI = OpenAI( base_url="https://api.novita.ai/v3/openai", api_key="<SU Novita AI Clave API>", ) modelo = "deepseek/deepseek_v3" flujo = Verdadero # o Falso máx_tokens = 2048 contenido_sistema = """Sé un asistente útil""" temperatura = 1 p_máx = 1 p_mín = 0 k_máx = 50 penalización_presencia = 0 penalización_frecuencia = 0 penalización_repetición = 1 formato_respuesta = { "tipo": "texto" } resolución_completado_chat = cliente.chat.completions.create( modelo=modelo, mensajes=[ { "rol": "sistema", "contenido": contenido_sistema, }, { "rol": "usuario", "contenido": "¡Hola!", } ], flujo=flujo, máx_tokens=máx_tokens, temperatura=temperatura, p_máx=p_máx, penalización_presencia=penalización_presencia, penalización_frecuencia=penalización_frecuencia, formato_de_respuesta=formato_de_respuesta, cuerpo_adicional={ "top_k": top_k, "penalización_de_repetición": penalización_de_repetición, "min_p": min_p } ) si transmisión: para fragmento en resolución_de_finalización_de_chat: imprimir(chunk.choices[0].delta.content o "", fin="") de lo contrario: imprimir(respuesta_de_finalización_de_chat.choices[0].mensaje.content)
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Preguntas frecuentes
¿Comparación de costos de Qwen 2.5 72B y Deepseek V3?
Qwen cuesta $0.38/M de tokens de entrada frente a los $0.89/M de DeepSeek.
¿Por qué elegir Qwen 2.5?
Para soporte multilingüe (29 idiomas) o presupuestos ajustados.
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