DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B：精度与多语言效率的较量

关键要点

✅ 训练方法：
DeepSeek V3：预训练 → SFT → RL，具备动态适应能力。
Qwen 2.5：领域特定预训练（如代码、数学）。
✅ 性能：
DeepSeek 在编程（36% vs. 28%）、数学（89% vs. 86%）和推理基准测试中领先。
Qwen 在多语言任务（29 种语言 vs. 3 种）中表现出色。
✅ 成本与速度：
Qwen：成本更低（输入 $0.38/M tokens），输出更快。
DeepSeek Turbo：吞吐量提升 3 倍，在 Novita AI 上批量使用享 20% 折扣。

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MoE（混合专家）语言模型的较量在 DeepSeek V3（2024 年 12 月）和 Qwen 2.5 72B（2024 年 9 月）之间愈演愈烈。DeepSeek 专注于技术精度和动态交互，而 Qwen 则优先考虑多语言效率和成本节约。本文比较了它们的优势、劣势及最佳使用场景。

全面对比：DeepSeek V3 vs. Qwen 2.5 72B

**类别 **	DeepSeek V3	Qwen 2.5 72B
发布日期	2024 年 12 月 27 日	2024 年 9 月 19 日
模型规模	671B 参数（每 token 激活 37B，MoE）	72B 参数（MoE）
训练方法	预训练 → SFT → RL	领域特定预训练（如代码/数学数据）
训练数据	14.8T tokens	18T tokens
关键基准	- LiveCodeBench：36% - GPQA：56% - MATH-500：89% - MMLU-Pro：76%	- LiveCodeBench：28% - GPQA：49% - MATH-500：86% - MMLU-Pro：72%
多语言支持	✅ 中文、英文	✅ 29 种语言
成本（$/M Tokens）	输入：$0.89 输出：$0.89 Turbo：吞吐量 3 倍 + 20% 折扣	输入：$0.38 输出：$0.40
硬件要求	VRAM：171.8GB GPU：8~16GB（针对 MoE 优化）	VRAM：145.5GB GPU：最低 32GB
优势	- 高精度推理 - 动态任务适应 - 高吞吐量	- 低成本 - 多语言覆盖 - 领域特定优化
最佳适用场景	技术研发、实时 AI 助手、云端大规模处理	预算有限的项目、静态多语言任务、代码/数学专用工作流

适合您的选择

**需求 **	** 推荐选择**
编程/数学/问答任务	✅ DeepSeek V3（更高精度）
多语言内容	✅ Qwen 2.5（29 种语言 + 更低成本）
实时交互	✅ DeepSeek V3 Turbo（RL 优化）
预算有限	✅ Qwen 2.5（成本效益高）
GPU < 32GB	✅ DeepSeek V3（支持 8~16GB）

模型基本介绍

在对比之前，我们先了解每个模型的基本特性。

DeepSeek V3

• 发布日期：2024 年 12 月 27 日
• 模型规格：
  • deepseek/deepseek_v3
  • deepseek/deepseek_v3 turbo，吞吐量提升 3 倍，限时 20% 折扣！
• 关键特性：
  • 模型规模：671B 参数（每 token 激活 37B）
  • 分词器：基于 SentencePiece 的多语言分词器
  • 支持语言：主要专注于中文、英文
  • 多模态：仅文本
  • 上下文窗口：128K tokens
  • 存储格式：FP8/BF16 推理
  • 架构：混合专家（MoE）+ 多头潜在注意力
  • 训练数据：14.8T tokens 用于预训练
  • 训练方法：预训练 → 监督微调（SFT）→ 强化学习（RL）

Qwen 2.5 72B

• 发布日期：2024 年 9 月 19 日（Qwen 2.5 系列）
• 模型规格：
  • qwen/qwen-2.5-72b-instruct
• 关键特性：
  • 模型规模：72B 参数
  • 支持语言：强大的多语言支持，覆盖 29 种以上语言
  • 多模态：仅文本
  • **上下文窗口 **：支持最多 128K tokens，可生成最多 8K tokens
  • 架构：混合专家（MoE）+ 多头潜在注意力
  • 训练数据：在 18 万亿 token 的大规模数据集上训练
  • 训练方法：根据不同数据进行预训练

DeepSeek V3 采用多阶段训练，包括监督微调（SFT）和强化学习（RL），能够通过人类反馈进行持续优化（例如指令遵循、安全对齐）。其 MoE 架构可动态调整专家权重，使单个模型能够灵活适应多领域任务（如代码生成、数学推理），无需针对特定任务重新训练。

相比之下，Qwen 2.5 72B 仅依赖预训练，需要为不同领域重新训练专用模型（例如用于代码的 Qwen2.5-Coder 和用于数学的 Qwen2.5-Math）。尽管这些专用模型通过大量领域特定数据（例如 Qwen2.5-Coder 使用了 5.5T 代码 token）和多模态推理方法（CoT、PoT、TIR）实现了显著的性能提升，但其泛化能力受限于静态数据分布，更适用于专用任务（如编程评估、双语数学推理），而非动态交互场景。

速度对比

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速度对比

数据来源：artificialanalysis

Novita AI 上的成本对比

模型	上下文	输入价格（$/M Tokens）	输出价格（$/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

Qwen 2.5 72B 在输出速度和延迟方面均优于 DeepSeek V3。DeepSeek V3 的输入和输出价格明显高于 Qwen 2.5 72B。

值得注意的是，Novita AI 推出了 Turbo 版本，吞吐量提升 3 倍，并限时提供 20% 折扣！立即体验！

基准测试对比

在了解每个模型的基本特性后，让我们深入探讨它们在不同基准测试中的表现。这些对比将有助于展示它们在不同领域的优势。

基准测试	DeepSeek V3（%）	Qwen 2.5 72B（%）
LiveCodeBench（编程）	36	28
GPQA Diamond	56	49
MATH-500	89	86
MMLU-Pro	76	72

这些结果表明，DeepSeek V3 基于机器驱动的迭代强化学习方法，在需要精确推理和结构化问题解决能力的专业技术领域，可能特别有效。

如果您想查看更多对比，可以参考以下文章：

• DeepSeek V3 vs Llama 3.3 70b：语言任务 vs 代码与数学
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3：效率与性能对比。

硬件要求

模型	VRAM	推荐 GPU
DeepSeek V3	171.8GB	8x RTX4090 或 4 x A100 或 2 x H100
Qwen 2.5 72B	145.5GB	8x RTX4090 或 4 x A100 或 2 x H100

应用场景

DeepSeek V3

适用场景：

1. 高精度技术任务：代码生成、数学推理和复杂问答（如编程工具、研发分析）。
2. 动态交互：需要指令遵循和安全对齐的实时 AI 助手（如金融、法律咨询）。
3. 高吞吐量：Turbo 版本适合大规模批处理（如多语言文档处理、云服务）。

优势：

• 在编程（LiveCodeBench：36%）、数学（MATH-500：89%）和推理（GPQA：56%）方面表现优异。
• MoE 架构减少活跃参数（37B/671B），平衡效率与精度。

Qwen 2.5 72B

适用场景：

1. 多语言静态任务：支持 29 种语言的内容生成/翻译（如全球营销、本地化文档）。
2. 领域特定工作流：重新训练的专用模型（如用于代码评估的 Qwen2.5-Coder、用于双语数学问题求解的 Qwen2.5-Math）。
3. 预算友好型项目：较低成本（输入 $0.38/M tokens）满足基础多语言需求（如初创公司、学术研究）。

优势：

• 大规模领域特定数据（代码模型使用了 5.5T 代码 token）。
• 支持多种推理方法（CoT、PoT、TIR），适用于结构化任务。

通过 Novita AI 实现访问与部署

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 轻松部署 AI 模型的方式，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云服务，用于构建和扩展应用。

步骤 1：登录并访问模型库

登录您的账户，点击 模型库 按钮。

立即试用 DeepSeek V3 演示！

步骤 2：选择您的模型

浏览可用选项，选择适合您需求的模型。

步骤 3：开始免费试用

开始免费试用，探索所选模型的能力。

步骤 4：获取 API 密钥

为了进行 API 身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图中所示复制 API 密钥。

步骤 5：安装 API

使用您的编程语言对应的包管理器安装 API。

安装完成后，将必要的库导入您的开发环境。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是适用于 Python 用户的聊天补全 API 示例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<您的 Novita AI API 密钥>",
)

model = "deepseek/deepseek_v3"
stream = True # 或 False
max_tokens = 2048
system_content = """做一个有用的助手"""
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": "你好！",
        }
    ],
    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)
  
  

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如果免费额度用尽，您可以付费继续使用。

选择 DeepSeek V3，获取技术精度与适应性；选择 Qwen 2.5 72B，实现经济高效的多语言任务。对于企业用户，DeepSeek Turbo 的吞吐量提升以及 Novita AI 的免费试用使其成为一个极具吸引力的选择。

常见问题

Qwen 2.5 72B 和 DeepSeek V3 的成本对比？

Qwen 输入价格为 $0.38/M tokens，而 DeepSeek 为 $0.89/M。

为什么选择 Qwen 2.5？

需要多语言支持（29 种语言）或预算有限时。

如何测试 Qwen 2.5 72B 和 DeepSeek V3？

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