DeepSeek V3 与 Qwen 2.5 72B：精度与多语言效率

MoE（混合专家）语言模型之间的竞争愈演愈烈， DeepSeek V3 （2024 年 XNUMX 月）和 奎文 2.5 72B （2024 年 XNUMX 月）。DeepSeek 注重技术精准度和动态交互，而 Qwen 则注重多语言效率和成本节约。本文将探讨两者的优势、劣势以及理想的用例。

所有比较：DeepSeek V3 与 Qwen 2.5 72B

类别	DeepSeek V3	奎文 2.5 72B
发布日期	2024 年 12 月 27 日	2024 年 9 月 19 日
型号尺寸	671B 参数（37B 活动/令牌，MoE）	72B 参数（MoE）
训练方法	预训练 → SFT → RL	特定领域的预训练（例如代码/数学数据）
训练数据	14.8T代币	18T代币
关键基准	– LiveCodeBench：36% – GPQA：56% – 数学-500：89% – MMLU-Pro：76%	– LiveCodeBench：28% – GPQA：49% – 数学-500：86% – MMLU-Pro：72%
多语言支持	✅ 中文，英文	✅ 29 种语言
成本（美元/百万代币）	输入：0.89 美元 输出：$0.89 Turbo：吞吐量 3 倍 + 20% 折扣	输入：0.38 美元 输出：$0.40
硬件要求	VRAM：171.8GB GPU：8~16GB（针对 MoE 进行了优化）	VRAM：145.5GB GPU：最低 32GB
我们的强项	– 高精度推理 – 动态任务适应 – 高吞吐量	- 低成本 – 多语言覆盖 – 特定领域的优化
最适合	技术研发、实时人工智能助手、云端处理	预算项目、静态多语言任务、代码/数学专业工作流程

最适合你的

需求	推荐选择
编码/数学/QA任务	✅ DeepSeek V3（更高精度）
多语种内容	✅ Qwen 2.5（29 种语言 + 更低成本）
实时互动	✅ DeepSeek V3 Turbo（RL 优化）
预算有限	✅ Qwen 2.5（经济高效）
GPU <32GB	✅ DeepSeek V3（支持 8~16GB）

模型基本介绍

为了开始比较，我们首先了解每个模型的基本特征。

DeepSeek V3

• 发行日期：十二月27，2024
• 模型比例：
  • deepseek/deepseek_v3
  • deepseek/deepseek_v3 turbo 具有 3 倍吞吐量和限时 20% 折扣！
• 主要特征：
  • 型号尺寸：671B 参数（37B 活动/令牌）
  • 分词器：基于 SentencePiece 的多语言标记器
  • 支持的语言：专注于中文、英语
  • 多式联运：纯文本
  • 上下文窗口：128K 代币
  • 存储格式：FP8/BF16 推理
  • 卓越：混合专家（MoE）+多头潜在注意力
  • 训练数据：14.8T 代币用于预训练
  • 训练方法：预训练→监督微调（SFT）→强化学习（RL）

奎文 2.5 72B

• 发布日期：19 年 2024 月 2.5 日（Qwen XNUMX 系列）
• 模型比例：
  • qwen/qwen-2.5-72b-指令
• 主要特征：
  • 型号尺寸：72亿个参数
  • 支持的语言：强大的多语言支持，超过 29 种语言
  • 多式联运：纯文本
  • 上下文窗口：最多支持 128 代币，最多可生成 8K 令牌
  • 卓越：混合专家（MoE）+多头潜在注意力
  • 训练数据：在包含 18 万亿个 token 的庞大数据集上进行训练
  • 训练方法：根据不同的数据进行预训练

DeepSeek V3 利用多阶段训练，结合监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL)，能够根据人工反馈（例如，指令遵循、安全校准）进行持续优化。其 MoE 架构可动态调整专家权重，使单个模型能够灵活地适应多领域任务（例如，代码生成、数学推理），而无需针对特定任务进行重新训练。

相比之下，Qwen 2.5 72B 完全依赖于预训练，需要针对不同领域重新训练专门的模型（例如，针对代码的 Qwen2.5-Coder 和针对数学的 Qwen2.5-Math）。虽然这些专门的模型通过海量领域特定数据（例如，Qwen5.5-Coder 的 2.5T 个代码 token）和多模态推理方法（CoT、PoT、TIR）实现了显著的性能提升，但它们的泛化能力受限于静态数据分布，使其更适合于特定任务（例如，编程评估、双语数学推理），而非动态交互场景。

速度比较

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速度比较

成本比较 Novita AI

型号	语境	输入价格（$/百万代币）	输出价格（美元/百万代币）
deepseek/deepseek-v3-turbo	64000	$0.4	$1.3
deepseek/deepseek_v3	64000	$0.89	$0.89
qwen/qwen-2.5-72b-指令	32000	$0.38	$0.4

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

值得一提的是 Novita AI 推出 Turbo 版本，吞吐量提升 3 倍，并限时享受 20% 折扣！ 现在就试试！

基准比较

既然我们已经了解了每种型号的基本特性，接下来让我们深入研究它们在各种基准测试中的表现。这种比较将有助于展现它们在不同领域的优势。

这些结果表明，DeepSeek V3 的机器驱动迭代强化学习方法可能对在需要精确推理和结构化问题解决技能的专业技术领域开发更强大的能力特别有效。

如果您想查看更多比较，可以查看以下文章：

• Deepseek v3 与 Llama 3.3 70b：语言任务 vs 代码和数学
• Llama 3.2 3B 与 DeepSeek V3：效率和性能比较.

硬件要求

型号	显存	推荐 GPU
DeepSeek V3	171.8GB	8 个 RTX4090 或 4 个 A100 或 2 个 H100
奎文 2.5 72B	145.5GB	8 个 RTX4090 或 4 个 A100 或 2 个 H100

应用程序和用例

DeepSeek V3

使用案例:

1. 高精度技术任务：代码生成、数学推理和复杂的 QA（例如，编程工具、研发分析）。
2. 动态交互：需要遵守指令并符合安全规定的实时人工智能助手（例如，财务、法律咨询）。
3. 高通量：Turbo版本适合大规模批处理（例如，多语言文档处理，云服务）。

我们的强项:

• 在编码（LiveCodeBench：36%）、数学（MATH-500：89%）和推理（GPQA：56%）方面表现优异。
• MoE架构减少了主动参数（37B/671B），平衡了效率和准确性。

奎文 2.5 72B

使用案例:

1. 多语言静态任务：29 种语言的内容生成/翻译（例如全球营销、本地化文档）。
2. 特定领域的工作流程：重新训练专门的模型（例如，用于代码评估的 Qwen2.5-Coder、用于双语问题解决的 Qwen2.5-Math）。
3. 预算友好型项目：满足基本多语言需求（例如，初创企业、学术研究）的成本较低（$0.38/M 输入令牌）。

我们的强项:

• 海量特定领域数据（用于编码模型的 5.5T 代码标记）。
• 支持结构化任务的多种推理方法（CoT、PoT、TIR）。

通过以下方式实现可访问性和部署 Novita AI

Novita AI 是一个 AI 云平台，它为开发人员提供了一种使用我们简单的 API 轻松部署 AI 模型的方法，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 用于构建和扩展的云。

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步骤 2：选择您的型号

浏览可用的选项并选择适合您需求的模型。

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为了通过 API 进行身份验证，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

使用特定于您的编程语言的包管理器安装 API。

安装完成后，将必要的库导入到你的开发环境中。使用你的 API 密钥初始化 API，即可开始与 Novita AI LLM。这是 Python 用户使用聊天完成 API 的示例。

从 openai 导入 OpenAI 客户端 = OpenAI(base_url="https://api.novita.ai/v3/openai", api_key="<你的 Novita AI API Key>", ) 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 respond_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=temp, top_p=top_p, presence_penalty=presence_penalty, frequency_penalty=frequency_penalty, respond_format=response_format, extra_body={ “top_k”：top_k，“repetition_penalty”：repetition_penalty，“min_p”：min_p } ) 如果流：对于 chat_completion_res 中的块：打印（chunk.choices[0].delta.content 或“”，end="""）否则：打印（chat_completion_res.choices[0].message.content）
  
  

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常见问题

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