Destaques Principais
✅ Métodos de Treinamento:
DeepSeek V3: Pré-treinamento → SFT → RL para adaptabilidade dinâmica.
Qwen 2.5: Pré-treinamento específico de domínio (ex.: código, matemática).
✅ Desempenho:
DeepSeek lidera em benchmarks de codificação (36% vs. 28%), matemática (89% vs. 86%) e raciocínio.
Qwen se destaca em tarefas multilíngues (29 idiomas vs. 3).
✅ Custo e Velocidade:
Qwen: Custo menor ($0,38/M tokens de entrada) e saída mais rápida.
DeepSeek Turbo: 3× de throughput + 20% de desconto para volumes elevados na Novita AI.
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A disputa entre modelos de linguagem MoE (Mixture of Experts) se intensifica com DeepSeek V3 (dezembro de 2024) e Qwen 2.5 72B (setembro de 2024). Enquanto DeepSeek foca em precisão técnica e interação dinâmica, Qwen prioriza eficiência multilíngue e economia de custos. Esta comparação explora seus pontos fortes, fracos e casos de uso ideais.
Comparação Completa: DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B
| Categoria | DeepSeek V3 | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| Data de Lançamento | 27 de dezembro de 2024 | 19 de setembro de 2024 |
| Tamanho do Modelo | 671B parâmetros (37B ativos/token, MoE) | 72B parâmetros (MoE) |
| Método de Treinamento | Pré-treinamento → SFT → RL | Pré-treinamento específico de domínio (ex.: dados de código/matemática) |
| Dados de Treinamento | 14,8T tokens | 18T tokens |
| Principais Benchmarks | - LiveCodeBench: 36% - GPQA: 56% - MATH-500: 89% - MMLU-Pro: 76% |
- LiveCodeBench: 28% - GPQA: 49% - MATH-500: 86% - MMLU-Pro: 72% |
| Suporte Multilíngue | ✅ Chinês, Inglês | ✅ 29 idiomas |
| Custo ($/M Tokens) | Entrada: $0,89 Saída: $0,89 Turbo: 3× de throughput + 20% de desconto |
Entrada: $0,38 Saída: $0,40 |
| Requisitos de Hardware | VRAM: 171,8 GB GPU: 8~16 GB (otimizado para MoE) |
VRAM: 145,5 GB GPU: Mínimo de 32 GB |
| Pontos Fortes | - Raciocínio de alta precisão - Adaptação dinâmica a tarefas - Alto throughput |
- Baixo custo - Cobertura multilíngue - Otimizações específicas de domínio |
| Melhor Para | P&D técnico, assistentes de IA em tempo real, processamento em escala de nuvem | Projetos com orçamento limitado, tarefas multilíngues estáticas, fluxos de trabalho especializados em código/matemática |
Melhor para você
| Requisito | Escolha Recomendada |
|---|---|
| Tarefas de codificação/matemática/QA | ✅ DeepSeek V3 (Maior precisão) |
| Conteúdo multilíngue | ✅ Qwen 2.5 (29 idiomas + menor custo) |
| Interação em tempo real | ✅ DeepSeek V3 Turbo (otimizado por RL) |
| Orçamento limitado | ✅ Qwen 2.5 (Custo-benefício) |
| GPU <32 GB | ✅ DeepSeek V3 (suporte a 8~16 GB) |
Introdução Básica dos Modelos
Para iniciar nossa comparação, primeiro entendemos as características fundamentais de cada modelo.
DeepSeek V3
- Data de Lançamento: 27 de dezembro de 2024
- Escala do Modelo:
- Principais Características:
- Tamanho do Modelo: 671B parâmetros (37B ativos/token)
- Tokenizador: Tokenizador multilíngue baseado em SentencePiece
- Idiomas Suportados: Focado em chinês e inglês
- Multimodal: Apenas texto
- Janela de Contexto: 128K tokens
- Formatos de Armazenamento: Inferência FP8/BF16
- Arquitetura: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Dados de Treinamento: 14,8T tokens para pré-treinamento
- Método de Treinamento: Pré-treinamento → Supervised Fine-Tuning (SFT) → Reinforcement Learning (RL)
Qwen 2.5 72B
- Data de Lançamento: 19 de setembro de 2024 (série Qwen 2.5)
- Escala do Modelo:
- Principais Características:
- Tamanho do Modelo: 72B parâmetros
- Idiomas Suportados: forte suporte multilíngue para mais de 29 idiomas
- Multimodal: Apenas texto
- Janela de Contexto: suporta até 128K tokens e pode gerar até 8K tokens
- Arquitetura: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Dados de Treinamento: Treinamento em um conjunto extenso de 18 trilhões de tokens
- Método de Treinamento: pré-treinamento de acordo com diferentes dados
O DeepSeek V3 utiliza treinamento em múltiplos estágios com Supervised Fine-Tuning (SFT) e Reinforcement Learning (RL), permitindo otimização contínua a partir de feedback humano (ex.: seguimento de instruções, alinhamento de segurança). Sua arquitetura MoE ajusta dinamicamente os pesos dos especialistas, permitindo que um único modelo se adapte de forma flexível a tarefas de múltiplos domínios (ex.: geração de código, raciocínio matemático) sem exigir re-treinamento específico para cada tarefa.
Em contraste, o Qwen 2.5 72B depende apenas de pré-treinamento e requer re-treinamento de modelos especializados para diferentes domínios (ex.: Qwen2.5-Coder para código e Qwen2.5-Math para matemática). Embora esses modelos especializados alcancem melhorias significativas de desempenho através de dados massivos específicos de domínio (ex.: 5,5T tokens de código para Qwen2.5-Coder) e métodos de raciocínio multimodais (CoT, PoT, TIR), sua generalização é limitada por distribuições de dados estáticas, tornando-os mais adequados para tarefas especializadas (ex.: avaliação de programação, raciocínio matemático bilíngue) do que para cenários interativos dinâmicos.
Comparação de Velocidade
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Comparação de Velocidade
fonte: artificialanalysis
Comparação de Custos na Novita AI
| Modelo | Contexto | Preço de Entrada ($/M Tokens) | Preço de Saída ($/M Tokens) |
|---|---|---|---|
| deepseek/deepseek-v3-turbo | 64000 | $0,4 | $1,3 |
| deepseek/deepseek_v3 | 64000 | $0,89 | $0,89 |
| qwen/qwen-2.5-72b-instruct | 32000 | $0,38 | $0,4 |
O Qwen 2.5 72B supera o DeepSeek V3 em velocidade de saída e latência. Os preços de entrada e saída do DeepSeek V3 são significativamente mais altos que os do Qwen 2.5 72B.
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Comparação de Benchmarks
Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em vários benchmarks. Esta comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.
| Benchmark | DeepSeek V3 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Codificação) | 36 | 28 |
| GPQA Diamond | 56 | 49 |
| MATH-500 | 89 | 86 |
| MMLU-Pro | 76 | 72 |
Esses resultados sugerem que a abordagem de aprendizado por reforço iterativo orientado por máquina do DeepSeek V3 pode ser particularmente eficaz para desenvolver capacidades mais fortes em domínios técnicos especializados que exigem raciocínio preciso e habilidades de resolução estruturada de problemas.
Se você quiser ver mais comparações, confira estes artigos:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Tarefas de Linguagem vs Código e Matemática
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando Eficiência e Desempenho.
Requisitos de Hardware
| Modelo | VRAM | GPU Recomendada |
| DeepSeek V3 | 171,8 GB | 8x RTX4090 ou 4 x A100 ou 2 x H100 |
| Qwen 2.5 72B | 145,5 GB | 8x RTX4090 ou 4 x A100 ou 2 x H100 |
Aplicações e Casos de Uso
DeepSeek V3
Casos de Uso:
- Tarefas Técnicas de Alta Precisão: Geração de código, raciocínio matemático e QA complexo (ex.: ferramentas de programação, análise de P&D).
- Interação Dinâmica: Assistentes de IA em tempo real que exigem conformidade com instruções e alinhamento de segurança (ex.: consultoria financeira, jurídica).
- Alto Throughput: A versão Turbo é adequada para processamento em lote de grande escala (ex.: manipulação de documentos multilíngues, serviços em nuvem).
Pontos Fortes:
- Desempenho superior em codificação (LiveCodeBench: 36%), matemática (MATH-500: 89%) e raciocínio (GPQA: 56%).
- A arquitetura MoE reduz parâmetros ativos (37B/671B), equilibrando eficiência e precisão.
Qwen 2.5 72B
Casos de Uso:
- Tarefas Multilíngues Estáticas: Geração/tradução de conteúdo em 29 idiomas (ex.: marketing global, documentação localizada).
- Fluxos de Trabalho Específicos de Domínio: Modelos especializados re-treinados (ex.: Qwen2.5-Coder para avaliação de código, Qwen2.5-Math para resolução bilíngue de problemas).
- Projetos com Orçamento Limitado: Custo menor ($0,38/M tokens de entrada) para necessidades multilíngues básicas (ex.: startups, pesquisa acadêmica).
Pontos Fortes:
- Dados massivos específicos de domínio (5,5T tokens de código para modelos de codificação).
- Suporta diversos métodos de raciocínio (CoT, PoT, TIR) para tarefas estruturadas.
Acessibilidade e Implantação através da Novita AI
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a nuvem GPU acessível e confiável para construir e escalar.
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
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Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos a você uma nova chave de API. Entre na página “Settings”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API chat completions para usuários 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_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)
Ao se registrar, a Novita AI oferece um crédito de $0,5 para você começar!
Se os créditos gratuitos acabarem, você pode pagar para continuar usando.
Escolha DeepSeek V3 para precisão técnica e adaptabilidade, ou Qwen 2.5 72B para tarefas multilíngues econômicas. Para empresas, o aumento de throughput do DeepSeek Turbo e o teste gratuito da Novita AI o tornam uma opção atraente.
Perguntas Frequentes
Comparação de custos entre Qwen 2.5 72B e Deepseek V3?
Qwen custa $0,38/M tokens de entrada vs. $0,89/M do DeepSeek.
Por que escolher Qwen 2.5?
Para suporte multilíngue (29 idiomas) ou orçamentos apertados.
Como testar Qwen 2.5 72B e Deepseek V3?
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