大多数用户在比较 DeepSeek 和 Qwen 时会感到困惑，因为这两个生态系统都很强大、开源且发展迅速——但它们旨在解决完全不同的问题。DeepSeek 专注于深度推理、思维链稳定性、数学/编码准确性以及基于 MoE 的效率，而 Qwen 系列则专注于全栈部署，涵盖从大型 MoE 模型到小型边缘模型，以及多模态、RAG、嵌入、编码和企业级工具。
本文通过考察它们的旗舰模型、蒸馏变体、高效系列、RAG 模型和硬件需求来阐明这些差异，帮助用户理解每个生态系统实际的目标以及哪个更适合他们的运营需求。
DeepSeek 对比 Qwen 实际目标是什么？
如果您想知道哪个开源中文 LLM 生态系统适合您的需求，目前最大的两个玩家是 DeepSeek 和 Qwen 系列。它们都非常强大，但解决的是不同的问题，并且朝着不同的方向发展。
DeepSeek：“我们想要能真正深度思考的模型”
将 DeepSeek 视为“推理专家”。
他们最关心的是：
- 制作真正擅长困难、逐步思考的模型——数学证明、科学问题、复杂编码、逻辑谜题。
- 推动思维链（CoT）推理的极限，使模型不仅听起来聪明……它能正确解决问题并展示其过程。
- 使用巧妙的技巧，如混合专家（MoE） + 强化学习，使模型强大而不需要在每个 token 上启动数十亿参数（这保持推理更便宜、更快速）。
- 发布其最佳推理模型的“蒸馏”小版本，以便普通人和小公司能够实际运行它们。
他们正在攻击的现实世界问题：
- 大多数巨型模型擅长写文章，但仍然在基础数学或逻辑问题上失败。DeepSeek 想要解决这个问题。
- 对于推理来说，更大并不总是更好——他们试图用更少的激活参数获得更多的推理能力（用更少的 GPU 预算获得更多收益）。
- 高端推理模型通常运行成本太高，无法在大型实验室之外运行。DeepSeek 希望将这种能力民主化。
- 当您需要模型解释如何得出答案（法律、医疗、教育等）时，您需要透明的思维链——DeepSeek 在这方面做得非常好。
最适合：研究、教育、编码助手、数学/科学工具，任何“获得正确答案 + 展示过程”比通用聊天机器人更重要的场景。
Qwen：“我们想要适用于真实公司的完整工具箱”
Qwen 更像是 LLM 的“瑞士军刀”。
他们最关心的是：
- 提供您可能需要的大小和风格：适用于手机的微型模型、适用于服务器的中型模型、用于最大功率的巨型模型、密集或 MoE 版本、视觉模型、编码模型、嵌入模型、重排序模型……应有尽有。
- 强大的多语言性能（尤其是中文 + 100 多种其他语言）。
- 极长的上下文窗口（某些版本高达 128k 甚至 1M tokens）。
- 随时可用于商业部署：简单的 API、本地部署选项、边缘设备支持、企业级安全性和工具。
他们正在攻击的现实世界问题：
- 公司不仅需要聊天机器人——他们还需要文档理解、搜索、检索增强生成（RAG）、图像+文本应用、多语言客户支持等。Qwen 提供了整个堆栈。
- 较旧的模型在处理长文档时会卡住，或者在切换语言时出错。Qwen 能优雅地处理这两者。
- 您通常需要用于移动/边缘的微型模型和用于重型分析的巨型模型——Qwen 为您提供了平滑的大小阶梯，让您永远不会陷入困境。
- 构建合适的企业搜索或知识库系统需要出色的嵌入和重排序。Qwen 的嵌入和重排序模型是目前公开可用中最好的之一。
最适合：企业搜索引擎、多语言客户服务机器人、文档密集型工作流、RAG 流水线、结合视觉与文本的应用，或任何需要可靠性和易部署性的生产系统。
那么您应该选择哪一个？
- 如果您的项目成败取决于逻辑推理、数学或代码准确性 → 选择 DeepSeek（特别是 DeepSeek-R1 或新的 DeepSeek-V3 推理模型）。
- 如果您正在构建一个涉及搜索、长文档、多语言、图像的真实产品，或者需要从 0.5B 到 72B 的模型 → 选择 Qwen。
DeepSeek 模型生态系统
DeepSeek 模型主要专注于通过大规模混合专家（MoE）架构和强化学习（RL）流程最大化推理能力，从而产生精确、高性能的模型（671B–685B）和专门的小型版本（Distill 模型）。
DeepSeek 旗舰模型
以下是每个 DeepSeek 模型变体的详细架构摘要：
| 变体 | 总参数 / 激活参数 | 上下文窗口 | 关键架构与增强 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 671B total, 37B active per token | 128K tokens | 混合专家（MoE）架构；使用多头潜在注意力（MLA）减少 KV-cache 大小；使用多令牌预测（MTP）目标；使用无辅助损失负载均衡。 |
| DeepSeek R1 | 671B total, 37B active per token |
128K tokens | 与 V3 相同的基础架构（MoE + MLA），但采用密集的 RL 流程（SFT → RL → SFT → RL）以增强推理/逻辑能力。 |
| DeepSeek V3.1 | 671B total, 37B active per token |
128K tokens | 混合推理模式：支持“思考”（思维链）和“非思考”模式；结合 V3 的通用能力与 R1 的推理强度；扩展长上下文训练。 |
| DeepSeek R1 0528 | 685B total parameters (active subset unspecified) | 64K tokens | 更新的 R1 版本，参数量更大，上下文窗口降至约 64K 以提高推理速度/稳定性（而非完整的 128K）。（来自变体列表数据） |
| DeepSeek V3 0324 | 671B total, 37B active per token | 128K tokens | 与 V3 相同的架构，但针对多语言处理（尤其是中文）进行了优化，增强了函数调用，改进了前端/Web 开发用例。 |
DeepSeek 蒸馏模型
将 DeepSeek 的推理能力（逻辑、数学、逐步思考、思维链稳定性）转移到更小的、密集的模型中，这些模型更便宜、更快，并且可以在消费级 GPU 上运行。
| 蒸馏模型 | 基础模型 | 增强的能力 |
|---|---|---|
| R1-Distill Qwen 32B | Qwen 2.5–32B | 强大的思维链，更好的逻辑稳定性，改进的多语言推理 |
| R1-0528 Qwen3 8B | Qwen3 8B | 高推理准确率（AIME 86%），高效的思维链，快速推理 |
| R1-Distill Qwen 7B | Qwen 2.5 Math-7B | 卓越的数学准确率（MATH-500 92.8%），结构化的逐步推理 |
| R1-Distill Llama 8B | Llama-8B | 更好的指令遵循 + 紧凑的推理行为 |
| R1-Distill Llama 70B | Llama-70B | 强大的通用推理，稳定的长形式思维链，一致的输出 |
Qwen 模型生态系统
Qwen 系列（Qwen 2.5 和 Qwen 3）提供从 0.6B 到 480B 参数的高度灵活模型范围，强调多语言支持、广泛的上下文处理以及用于编码、嵌入和多模态任务的专业变体。
Qwen 旗舰模型
| 变体 | 总参数 / 激活参数 | 上下文窗口 | 关键焦点 / 特性 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 480B-A35B-Instruct | 480B / 35B (MoE) | 256K native, extendable to ~1M tokens | 智能编码和多文件仓库理解；优化了函数调用/工具使用；仅非思考模式 |
| Qwen3-VL-235B-A22B | 235B / 22B (MoE) | 256K native (expandable to ~1M) | 多模态视觉-语言（图像/视频）模型；擅长视觉转代码、3D 推理、OCR；有 Instruct/Thinking 变体 |
| Qwen3 32B | 32B / dense | 128K tokens | 通用推理 + 多语言支持；密集骨干网络，适合低成本部署 |
| Qwen2.5-72B Instruct | 72B (Dense or MoE variant) | 128K tokens | 强大的多语言支持（29+ 种语言）； |
Qwen 3 高效模型
Qwen 3 系列引入了一套全面的小模型，全部支持高效的“混合思考模式”（思考与非思考）以及广泛的多语言支持（119 种语言）。
| 变体 | 总参数 | 上下文窗口 | 关键焦点 / 特性 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-14B | 14.8B | 32,768 tokens native; extendable up to 131,072 | 通用型强中规模模型；支持“思考”和“非思考”模式；具备多语言和智能体能力 |
| Qwen3-8B | 8.19B | 128K tokens | 轻量级推理模型；在数学和通用推理任务中具有竞争力 |
| Qwen3-4B | 4.0B | 32K tokens native (extendable) | 针对效率优化；低资源部署，保持强劲性能 |
| Qwen3-1.7B | 1.7B | 32K tokens | 适用于边缘使用/快速聊天机器人；占用极小 |
| Qwen3-0.6B | 0.6B | 32K tokens | 用于高并发/设备端部署的超轻量模型 |
Qwen 3 RAG 模型
Qwen3 Embedding 系列反映了这样一种认识：检索 + 嵌入 + 检索增强工作流是现代 AI 应用（搜索、问答、RAG、编码）的核心。
| 变体 | 总参数 / 激活 | 上下文窗口 | 关键焦点 / 特性 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Embedding 8B | 8B | 32K tokens | 文本嵌入模型；多语言（>100 种语言）；长输入支持；可配置嵌入维度最高 4096；在 MTEB 基准上表现优异（70.58） |
| Qwen3-Reranker 8B | 8B | 32K tokens | 交叉编码器重排序模型；在 RAG 流水线中按相关性对检索到的文档排序；高精度多语言检索 |
如何以廉价快速的方式访问 DeepSeek 和 Qwen？
1. 网页界面（最适合初学者）
2. API 访问（面向开发者）
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
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，体验所选模型的能力。
步骤 4：获取 API 密钥
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，您可以按照图片所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用您编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，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。这是面向 Python 用户的聊天补全 API 示例。
3. 本地部署（高级用户）
| 模型 | FP16 推断所需总显存 | 最低消费级配置 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V3 / R1 / V3.1 671B MoE | ~780–820 GB | 8× RTX 4090 (24 GB) 配合大量卸载勉强可行 |
| DeepSeek-R1-0528 685B | ~800–850 GB | 8× H100 80 GB (紧张) |
| DeepSeek-V3-0324 671B | ~780–820 GB | 8× RTX 4090 (24 GB) 配合大量卸载勉强可行 |
| 模型 | 量化 | 所需显存 | 可行的消费级配置 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1/V3 671B | 4-bit (NF4/GPTQ/AWQ) | 170–190 GB | 8× RTX 4090 或 4× H100 80 GB |
| DeepSeek-R1/V3 671B | INT8 | 340–380 GB | 6–8× RTX 4090 或 4× A100/H100 80 GB |
| 模型 | FP16 所需显存 | 能运行的消费级 GPU |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-32B | 64 GB | 2× RTX 4090 |
| R1-0528-Qwen3-8B / Llama-8B | 16 GB | 1× RTX 4090 / 3090 Ti |
| R1-Distill-Qwen-7B Math | 14 GB | 1× RTX 4080/4090 |
| R1-Distill-Llama-70B | 140 GB | 4× RTX 4090 或 2× A100 80 GB |
| 模型 | FP16/BF16 所需总显存 | 最低消费级配置 |
|---|---|---|
| Qwen3-Coder 480B MoE | 560–600 GB (35B active) | 8× H100 80 GB |
| Qwen3-VL-235B MoE | 280–320 GB (22B active) | 4× H100 80 GB |
| Qwen2.5-72B / Qwen3-32B Dense | 140–160 GB | 4× RTX 4090 或 2× A100 80 GB |
| Qwen3-14B | 28–32 GB | 1× RTX 4090 |
| Qwen3-8B | 16–18 GB | 1× RTX 4080/4090 |
| Qwen3-4B | 8–10 GB | 1× RTX 4060 Ti / 4070 |
| Qwen3-1.7B & 0.6B | 4 GB | 手机、RTX 3050 |
| Qwen3-Embedding / Reranker 8B | 16 GB | 1× RTX 4090 |
安装步骤：
- 从 HuggingFace 或 ModelScope 下载模型权重
- 选择推理框架：支持 vLLM 或 SGLang
- 按照官方 GitHub 仓库中的部署指南操作
4. 集成
使用 CLI 如 Trae、Claude Code、Qwen Code
如果您想使用 Novita AI 的顶级模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）在本地环境或 IDE 中进行 AI 编码辅助，流程很简单：获取 API 密钥，安装工具，配置环境变量，然后开始编码。
有关详细的设置命令和示例，请查看官方教程：
- Trae : 如何在 IDE 中通过 Trae 访问 AI 模型的分步指南
- Claude Code:如何在 Windows、Mac 和 Linux 的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
- Qwen Code:如何在 Qwen Code 中使用兼容 OpenAI 的 API（60 秒设置！）
使用 OpenAI Agents SDK 构建多智能体工作流
通过将 Novita AI 与 OpenAI Agents SDK 集成，构建高级多智能体系统：
- **即插即用：**在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
- **支持交接、路由和工具使用：**设计能够委派、分类或运行函数的智能体，全部由 Novita AI 的模型驱动。
- **Python 集成：**只需将 SDK 端点设置为
https://api.novita.ai/v3/openai并使用您的 API 密钥。
在第三方平台上连接 API
**兼容 OpenAI 的 API：**轻松迁移并集成到诸如 Cline 和 Cursor 等工具，这些工具专为 OpenAI API 标准设计。
**Hugging Face：**通过 Novita AI 端点在 Spaces、流水线或与 Transformers 库一起使用模型。
**智能体与编排框架：**通过官方连接器和分步集成指南，轻松将 Novita AI 与合作伙伴平台（如 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow）连接。
DeepSeek 以 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3.1 等模型瞄准最大推理能力，并辅以 R1-Distill-Qwen-32B 和 R1-Distill-Qwen3-8B 等轻量级蒸馏版本。Qwen 致力于多功能性和企业就绪性，提供如 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-VL-235B-A22B、从 Qwen3-14B 到 Qwen3-0.6B 的高效模型，以及面向 RAG 的 Qwen3-Embedding-8B 和 Qwen3-Reranker-8B 等模型。简而言之：DeepSeek 优化深度推理性能；Qwen 优化完整、可部署、多语言、多模态的 AI 工具箱。
常见问题
DeepSeek-V3 相比 Qwen 模型的核心优势是什么？
DeepSeek-V3 使用带有 MLA 和 MTP 的 MoE 架构来最大化推理质量，而 Qwen 模型更侧重于多语言覆盖、部署范围和应用程序的多功能性。
为什么有人会选择 DeepSeek-V3.1 而不是 Qwen3-14B？
DeepSeek-V3.1 提供针对思维链深度优化的混合“思考/非思考”推理模式，而 Qwen3-14B 则优先考虑通用推理、多语言任务和高效部署。
哪个模型生态系统更适合长文档工作流？
Qwen 表现出色，提供如 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 和 Qwen3-VL-235B-A22B 等模型，上下文可达到 256K–1M tokens，而 DeepSeek 更侧重于推理而非超长上下文文档处理。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供使用我们简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 云，用于构建和扩展 AI 应用。
