Ключевые моменты
✅ Методы обучения:
DeepSeek V3: предобучение → SFT → RL для динамической адаптации.
Qwen 2.5: предобучение на предметно-ориентированных данных (например, код, математика).
✅ Производительность:
DeepSeek лидирует в кодинге (36% против 28%), математике (89% против 86%) и бенчмарках рассуждений.
Qwen превосходит в многоязычных задачах (29 языков против 3).
✅ Стоимость и скорость:
Qwen: ниже стоимость ($0.38/млн входных токенов) и быстрее вывод.
DeepSeek Turbo: пропускная способность в 3 раза выше + скидка 20% для больших объёмов на Novita AI.
Если вы хотите оценить DeepSeek V3 и Qwen 2.5 72B на своих сценариях — после регистрации Novita AI предоставляет кредит $0.5 для старта!
Противостояние MoE (Mixture of Experts) языковых моделей усиливается между DeepSeek V3 (декабрь 2024) и Qwen 2.5 72B (сентябрь 2024). В то время как DeepSeek нацелен на техническую точность и динамическое взаимодействие, Qwen ставит во главу угла многоязычную эффективность и экономию средств. В этом сравнении мы рассмотрим их сильные и слабые стороны, а также оптимальные сценарии использования.
Полное сравнение: DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B
| Категория | DeepSeek V3 | Qwen 2.5 72B |
|---|---|---|
| Дата выхода | 27 декабря 2024 | 19 сентября 2024 |
| Размер модели | 671B параметров (37B активных/токен, MoE) | 72B параметров (MoE) |
| Метод обучения | Предобучение → SFT → RL | Предобучение на предметно-ориентированных данных (например, код/математика) |
| Обучающие данные | 14.8T токенов | 18T токенов |
| Ключевые бенчмарки | - LiveCodeBench: 36% - GPQA: 56% - MATH-500: 89% - MMLU-Pro: 76% |
- LiveCodeBench: 28% - GPQA: 49% - MATH-500: 86% - MMLU-Pro: 72% |
| Поддержка многоязычности | ✅ Китайский, английский | ✅ 29 языков |
| Стоимость ($/M токенов) | Ввод: $0.89 Вывод: $0.89 Turbo: пропускная способность ×3 + скидка 20% |
Ввод: $0.38 Вывод: $0.40 |
| Требования к оборудованию | VRAM: 171.8GB GPU: 8~16GB (оптимизировано для MoE) |
VRAM: 145.5GB GPU: минимум 32GB |
| Сильные стороны | - Высокоточные рассуждения - Динамическая адаптация к задачам - Высокая пропускная способность |
- Низкая стоимость - Многоязычное покрытие - Оптимизация под конкретные домены |
| Лучше всего подходит для | Технические исследования и разработки, ИИ-ассистенты реального времени, облачная обработка | Бюджетные проекты, статические многоязычные задачи, специализированные рабочие процессы с кодом/математикой |
Лучший для вас
| Требование | Рекомендуемый выбор |
|---|---|
| Задачи кодинга/математики/вопросов-ответов | ✅ DeepSeek V3 (выше точность) |
| Многоязычный контент | ✅ Qwen 2.5 (29 языков + низкая стоимость) |
| Взаимодействие в реальном времени | ✅ DeepSeek V3 Turbo (оптимизирован с RL) |
| Ограниченный бюджет | ✅ Qwen 2.5 (экономически эффективен) |
| GPU <32GB | ✅ DeepSeek V3 (поддержка 8~16GB) |
Основное представление моделей
Для начала сравнения давайте разберёмся с фундаментальными характеристиками каждой модели.
DeepSeek V3
- Дата выхода: 27 декабря 2024
- Масштаб модели:
- Ключевые особенности:
- Размер модели: 671B параметров (37B активных/токен)
- Токенизатор: Многоязычный токенизатор на основе SentencePiece
- Поддерживаемые языки: Фокус на китайский, английский
- Мультимодальность: Только текст
- Окно контекста: 128K токенов
- Форматы хранения: FP8/BF16 инференс
- Архитектура: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Обучающие данные: 14.8T токенов для предобучения
- Метод обучения: Предобучение → Контролируемая точная настройка (SFT) → Обучение с подкреплением (RL)
Qwen 2.5 72B
- Дата выхода: 19 сентября 2024 (серия Qwen 2.5)
- Масштаб модели:
- Ключевые особенности:
- Размер модели: 72B параметров
- Поддерживаемые языки: мощная многоязычная поддержка для более 29 языков
- Мультимодальность: Только текст
- Окно контекста: поддержка до 128K токенов, генерация до 8K токенов
- Архитектура: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Обучающие данные: обучение на обширном наборе данных из 18 триллионов токенов
- Метод обучения: предобучение в зависимости от разных данных
DeepSeek V3 использует многоэтапное обучение с контролируемой точной настройкой (SFT) и обучением с подкреплением (RL), что позволяет непрерывно оптимизировать модель на основе обратной связи от человека (например, следование инструкциям, выравнивание безопасности). Его архитектура MoE динамически регулирует веса экспертов, позволяя одной модели гибко адаптироваться к многодоменным задачам (например, генерация кода, математические рассуждения) без необходимости повторного обучения для конкретной задачи.
Напротив, Qwen 2.5 72B полагается только на предобучение и требует повторного обучения специализированных моделей для разных доменов (например, Qwen2.5-Coder для кода и Qwen2.5-Math для математики). Хотя эти специализированные модели достигают значительного улучшения производительности за счёт массивных предметно-ориентированных данных (например, 5.5T токенов кода для Qwen2.5-Coder) и методов многомодального рассуждения (CoT, PoT, TIR), их обобщающая способность ограничена статическими распределениями данных, что делает их более подходящими для специализированных задач (например, оценка программирования, двуязычные математические рассуждения), а не для динамических интерактивных сценариев.
Сравнение скорости
Если хотите протестировать сами, вы можете начать бесплатную пробную версию на сайте Novita AI.
Попробуйте экономичный, но полноразмерный DeepSeek V3 Turbo прямо сейчас!
Сравнение скорости
источник: artificialanalysis
Сравнение стоимости на Novita AI
| Модель | Контекст | Цена ввода ($/M токенов) | Цена вывода ($/M токенов) |
|---|---|---|---|
| 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 |
Qwen 2.5 72B превосходит DeepSeek V3 по скорости вывода и задержке. Цены ввода и вывода DeepSeek V3 значительно выше, чем у Qwen 2.5 72B.
Стоит отметить, что Novita AI запускает Turbo-версию с пропускной способностью ×3 и временной скидкой 20%! Попробуйте сейчас!
Сравнение бенчмарков
Теперь, когда мы установили основные характеристики каждой модели, давайте углубимся в их производительность на различных бенчмарках. Это сравнение поможет проиллюстрировать их сильные стороны в разных областях.
| Бенчмарк | DeepSeek V3 (%) | Qwen 2.5 72B (%) |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (кодинг) | 36 | 28 |
| GPQA Diamond | 56 | 49 |
| MATH-500 | 89 | 86 |
| MMLU-Pro | 76 | 72 |
Эти результаты позволяют предположить, что машинный итеративный подход обучения с подкреплением DeepSeek V3 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
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.
Требования к оборудованию
| Модель | VRAM | Рекомендуемый GPU |
| DeepSeek V3 | 171.8GB | 8x RTX4090 или 4 x A100 или 2 x H100 |
| Qwen 2.5 72B | 145.5GB | 8x RTX4090 или 4 x A100 или 2 x H100 |
Применение и сценарии использования
DeepSeek V3
Сценарии использования:
- Высокоточные технические задачи: Генерация кода, математические рассуждения и сложные вопросы-ответы (например, инструменты программирования, аналитика в R&D).
- Динамическое взаимодействие: ИИ-ассистенты реального времени, требующие соблюдения инструкций и выравнивания безопасности (например, финансы, юридические консультации).
- Высокая пропускная способность: Turbo-версия подходит для крупномасштабной пакетной обработки (например, многоязычная обработка документов, облачные сервисы).
Сильные стороны:
- Превосходная производительность в кодинге (LiveCodeBench: 36%), математике (MATH-500: 89%) и рассуждениях (GPQA: 56%).
- Архитектура MoE уменьшает активные параметры (37B/671B), балансируя эффективность и точность.
Qwen 2.5 72B
Сценарии использования:
- Многоязычные статические задачи: Генерация/перевод контента на 29 языках (например, глобальный маркетинг, локализованная документация).
- Предметно-ориентированные рабочие процессы: Повторно обученные специализированные модели (например, Qwen2.5-Coder для оценки кода, Qwen2.5-Math для двуязычного решения задач).
- Бюджетные проекты: Низкая стоимость ($0.38/млн входных токенов) для базовых многоязычных потребностей (например, стартапы, академические исследования).
Сильные стороны:
- Массивные предметно-ориентированные данные (5.5T токенов кода для моделей кодинга).
- Поддержка различных методов рассуждения (CoT, PoT, TIR) для структурированных задач.
Доступность и развертывание через Novita AI
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развертывания ИИ-моделей с помощью нашего простого API, а также предлагает доступный и надежный GPU-облак для построения и масштабирования.
Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей
Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку Model Library.
Попробуйте демо DeepSeek V3 прямо сейчас!
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая соответствует вашим потребностям.
Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию
Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите ваш API-ключ
Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Settings» и скопируйте 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 завершений чата 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_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)
После регистрации Novita AI предоставляет кредит $0.5 для старта!
Если бесплатные кредиты закончились, вы можете оплатить и продолжить использование.
Выберите DeepSeek V3 для технической точности и адаптируемости или Qwen 2.5 72B для экономичных многоязычных задач. Для предприятий увеличенная пропускная способность DeepSeek Turbo и бесплатная пробная версия Novita AI делают его привлекательным вариантом.
Часто задаваемые вопросы
Сравнение стоимости Qwen 2.5 72B и Deepseek V3?
Qwen стоит $0.38/млн входных токенов против $0.89/млн у DeepSeek.
Почему выбрать Qwen 2.5?
Для многоязычной поддержки (29 языков) или при ограниченном бюджете.
Как протестировать Qwen 2.5 72B и Deepseek V3?
Попробуйте DeepSeek V3 Turbo на Novita AI со скидкой 20%.
Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая воплощает ваши ИИ-амбиции. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — экономически эффективные инструменты, которые вам нужны. Избавьтесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите свое ИИ-видение в реальность.
