Ключевые моменты
DeepSeek R1: С 671B параметрами и архитектурой Mixture of Experts (MoE) DeepSeek R1 превосходен в продвинутых рассуждениях и специализированных задачах, таких как математика, программирование и общие знания. Он поддерживает контекстное окно в 128K токенов, но требует значительных вычислительных ресурсов.
QWQ 32B: Компактная и эффективная модель с 32.5B параметров, оптимизированная для более широкого спектра приложений. Она поддерживает контекстное окно в 32K токенов и оснащена высокопроизводительной архитектурой трансформера (RoPE, SwiGLU, RMSNorm). QwQ-32B обеспечивает более быстрый вывод, меньшие требования к оборудованию и экономически эффективные решения для образования, разработки ПО и исследований.
Если вы хотите оценить DeepSeek R1 и QWQ 32B на своих собственных сценариях использования — после регистрации Novita AI предоставляет $0.5 кредита для старта!
Эта статья предлагает практическое, информативное и техническое сравнение двух ведущих моделей рассуждений: DeepSeek R1 и QwQ-32B. Хотя обе модели предназначены для улучшения возможностей ИИ в рассуждениях, они существенно различаются по архитектуре, методам обучения и требованиям к оборудованию. Примечательно, что QwQ-32B была выпущена вскоре после недели открытого исходного кода DeepSeek, что может указывать на то, что она черпала вдохновение из инноваций DeepSeek. В этой статье рассматриваются эти различия, чтобы помочь пользователям определить, какая модель лучше всего подходит для их конкретных задач.
Основные характеристики модели
Для начала сравнения давайте разберемся с основными характеристиками каждой модели.
DeepSeek R1
- Дата выпуска: 21 января 2025 г.
- Версии модели:
- Ключевые особенности:
- Размер модели: 671B параметров (37B активных/токен)
- Токенизатор: Улучшенный токенизатор с тегами саморефлексии
- Поддерживаемые языки: Многоязычность с культурной адаптацией
- Мультимодальность: Только текст
- Контекстное окно: 128K токенов
- Форматы хранения: Поддержка квантования Q8/Q5
- Архитектура: Mixture of Experts (MoE) + конвейер обучения с подкреплением (RL)
- Метод обучения: Построен на базе V3 с конвейером RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Обучающие данные: База V3 + данные для оптимизации RL
QWQ 32B
- Дата выпуска: 5 марта 2025 г.
- Версии модели:
- Ключевые особенности:
- Размер модели: Всего 32.5 миллиарда параметров, из которых 31.0 миллиарда — неэмбеддинговые.
- Поддерживаемые языки: Охватывает более 29 языков для глобальной доступности и применения.
- Мультимодальность: Только текст
- Контекстное окно: Поддерживает до 32 768 токенов.
- Архитектура: QwQ-32B использует архитектуру трансформера с 64 слоями, 40 головами внимания для запросов и 8 для ключей-значений. Построена на базе трансформеров с RoPE (Rotary Positional Embeddings), интегрирует функцию активации SwiGLU, использует RMSNorm для нормализации и включает смещение в вычислениях QKV для внимания.
QwQ-32B фокусируется на оптимизации только с помощью RL для эффективности и независимости.
DeepSeek R1 интегрирует как SFT, так и RL в сбалансированном итеративном процессе, но сохраняет частичную зависимость от SFT.
Сравнение скорости
Если вы хотите протестировать самостоятельно, вы можете начать бесплатную пробную версию на сайте Novita AI.
Попробуйте DeepSeek R1 и QWQ 32B прямо сейчас!
Сравнение скорости
Сравнение стоимости
QWQ 32B превосходит DeepSeek R1 по скорости вывода и задержке. Цены на ввод и вывод DeepSeek R1 значительно выше, чем у QWQ 32B.
Стоит отметить, что Novita AI запускает Turbo-версию с 3-кратной пропускной способностью и временной скидкой 20%!
Сравнение бенчмарков
Теперь, когда мы определили основные характеристики каждой модели, давайте углубимся в их производительность по различным бенчмаркам. Это сравнение поможет проиллюстрировать их сильные стороны в разных областях.
| Бенчмарк | DeepSeek-R1 (%) | QWQ 32B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (программирование) | 62 | 22 |
| GPQA Diamond | 71 | 59 |
| MATH-500 | 96 | 91 |
| MMLU-Pro | 84 | 76 |
Эти результаты показывают, что итеративный подход обучения с подкреплением DeepSeek R1 может быть особенно эффективен для развития более сильных способностей в специализированных технических областях, требующих точных рассуждений и навыков решения структурированных задач.
Если вы хотите увидеть больше сравнений, ознакомьтесь с этими статьями:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Language Tasks vs Code & Math
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Distinct Architectures of GRPO and PPO
- QwQ 32B: A Compact AI Rival to DeepSeek R1
Требования к оборудованию
| Модель | Размер параметров | Конфигурация GPU |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) с шардингом модели |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) или 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) с тензорным параллелизмом |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) или 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) или 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) с тензорным параллелизмом |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) или 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) или 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) с сильным параллелизмом |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (37 миллиардов активных параметров) | 16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) или 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), требуется распределенный кластер GPU с InfiniBand |
| QwQ-32B (4-битная точность) | 32B | 1 x NVIDIA RTX 3090/4090 (24GB VRAM), совместимо с 4-битным квантованием |
| 1 x NVIDIA RTX 6000 (48GB VRAM), совместимо с 4-битным квантованием | ||
| 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) или 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) |
Применение и сценарии использования
DeepSeek R1
- Математика: Способен решать сложные математические задачи, включая символьные рассуждения, решение уравнений и задачи оптимизации, что делает его подходящим для приложений в области STEM.
- Программирование: Отлично генерирует сложный код, понимает запутанную логику и отлаживает крупномасштабные программные проекты, что делает его ценным инструментом для разработчиков и инженеров.
- Общие знания: Демонстрирует сильные рассуждения по широкому кругу тем, что делает его идеальным для задач, требующих глубокого понимания и точного синтеза разнородных областей знаний.
QWQ 32B
- Образование: Обеспечивает высоко персонализированное обучение математике и программированию, предоставляя пошаговые объяснения и адаптивное обучение в зависимости от прогресса и потребностей пользователя.
- Разработка ПО: Помогает разработчикам генерировать точные и эффективные фрагменты кода, отлаживать ошибки и предлагает рекомендации по оптимизации и улучшению производительности кода.
- Исследования: Поддерживает исследователей в продвинутом анализе данных, обобщении академической литературы и предоставлении идей по сложным наборам данных, что делает его мощным помощником для исследовательских задач.
Доступность и развертывание через Novita AI
Novita AI — это облачная платформа искусственного интеллекта, предоставляющая разработчикам простой способ развертывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также доступное и надежное GPU-облако для создания и масштабирования.
Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей
Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку Model Library.
Попробуйте DeepSeek R1 и QWQ 32B прямо сейчас!
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших задач.
Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию
Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите API-ключ
Для аутентификации с помощью API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу Settings, чтобы скопировать API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, специфичного для вашего языка программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим API-ключом, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования API чат-завершений для пользователей 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)
После регистрации Novita AI предоставляет $0.5 кредита для старта!
Если бесплатные кредиты закончились, вы можете оплатить и продолжить использование.
Обе модели DeepSeek R1 и QwQ-32B являются продвинутыми моделями рассуждений, каждая со своими уникальными сильными сторонами.
- DeepSeek R1: Благодаря большому размеру параметров и архитектуре MoE (Mixture of Experts) она предназначена для решения чрезвычайно сложных задач рассуждения. Однако эта возможность требует значительных вычислительных ресурсов.
- QwQ-32B: В отличие от нее, QwQ-32B обеспечивает более компактное и эффективное с точки зрения оборудования решение, предлагая конкурентоспособную производительность, оставаясь доступной на менее требовательных аппаратных конфигурациях.
Выбор между двумя моделями в конечном итоге зависит от конкретных требований приложения, доступного оборудования и бюджетных соображений.
Часто задаваемые вопросы
Что делает QwQ-32B уникальной?
QwQ-32B выделяется использованием обучения с подкреплением без контролируемой тонкой настройки, достигая исключительной производительности в задачах рассуждений, особенно в математике и программировании.
В чем ключевое различие между QwQ-32B и Qwen2.5?
QwQ-32B основана на Qwen2.5, добавляя оптимизацию обучения с подкреплением специально для задач рассуждений, без использования традиционных методов контролируемой тонкой настройки.
Как получить доступ к QWQ 32B через API?
Novita AI предоставляет вам доступный и надежный API QWQ 32B.
Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая расширяет ваши возможности в области ИИ. Интегрированные API, бессерверные вычисления, GPU-экземпляры — экономически эффективные инструменты для ваших нужд. Устраните инфраструктурные проблемы, начните бесплатно и воплотите свое видение ИИ в реальность.
