DeepSeek V3 對比 Qwen 2.5 72B：精確度與多語言效率

重點摘要

✅ 訓練方法：
DeepSeek V3：預訓練 → SFT → RL 以實現動態適應能力。
Qwen 2.5：領域特定預訓練（例如程式碼、數學）。
✅ 效能：
DeepSeek 在程式碼（36% 對 28%）、數學（89% 對 86%）和推理基準上領先。
Qwen 在多語言任務（29 種語言對 3 種）表現出色。
✅ 成本與速度：
Qwen：較低成本（每百萬輸入代幣 $0.38）且輸出更快。
DeepSeek Turbo：3 倍吞吐量 + 20% 折扣，滿足 Novita AI 上的大量需求。

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隨著 DeepSeek V3（2024 年 12 月）與 Qwen 2.5 72B（2024 年 9 月）的出現，MoE（混合專家）語言模型的競爭更加激烈。DeepSeek 專注於技術精確度和動態互動，而 Qwen 則優先考慮多語言效率和成本節省。本比較將探討它們的優勢、劣勢以及理想使用場景。

完整比較：DeepSeek V3 與 Qwen 2.5 72B

**類別 **	DeepSeek V3	Qwen 2.5 72B
發布日期	2024 年 12 月 27 日	2024 年 9 月 19 日
模型規模	671B 參數（每 token 啟動 37B，MoE）	72B 參數（MoE）
訓練方法	預訓練 → SFT → RL	領域特定預訓練（例如程式碼/數學資料）
訓練資料	14.8T tokens	18T tokens
關鍵基準	- LiveCodeBench：36% - GPQA：56% - MATH-500：89% - MMLU-Pro：76%	- LiveCodeBench：28% - GPQA：49% - MATH-500：86% - MMLU-Pro：72%
多語言支援	✅ 中文、英文	✅ 29 種語言
成本（$/百萬 tokens）	輸入：$0.89 輸出：$0.89 Turbo：3 倍吞吐量 + 20% 折扣	輸入：$0.38 輸出：$0.40
硬體需求	VRAM：171.8GB GPU：8~16GB（針對 MoE 最佳化）	VRAM：145.5GB GPU：最低 32GB
優勢	- 高精度推理 - 動態任務適應 - 高吞吐量	- 低成本 - 多語言覆蓋 - 領域特定最佳化
最適合	技術研發、即時 AI 助手、雲端規模處理	預算專案、靜態多語言任務、程式碼/數學專業工作流程

最適合您的選擇

**需求 **	** 推薦選擇**
程式碼/數學/問答任務	✅ DeepSeek V3（更高精確度）
多語言內容	✅ Qwen 2.5（29 種語言 + 較低成本）
即時互動	✅ DeepSeek V3 Turbo（經過 RL 最佳化）
預算有限	✅ Qwen 2.5（成本效益高）
GPU <32GB	✅ DeepSeek V3（支援 8~16GB）

模型基本介紹

在開始比較之前，我們先了解每個模型的基本特性。

DeepSeek V3

• 發布日期：2024 年 12 月 27 日
• 模型規模：
  • deepseek/deepseek_v3
  • deepseek/deepseek_v3 turbo，3 倍吞吐量，限時 20% 折扣！
• 主要特色：
  • 模型規模：671B 參數（每 token 啟動 37B）
  • 分詞器：基於 SentencePiece 的多語言分詞器
  • 支援語言：專注於中文、英文
  • 多模態：僅文字
  • 上下文視窗：128K tokens
  • 儲存格式：FP8/BF16 推理
  • 架構：混合專家（MoE）+ 多頭潛在注意力
  • 訓練資料：14.8T tokens 進行預訓練
  • 訓練方法：預訓練 → 監督式微調（SFT）→ 強化學習（RL）

Qwen 2.5 72B

• 發布日期：2024 年 9 月 19 日（Qwen 2.5 系列）
• 模型規模：
  • qwen/qwen-2.5-72b-instruct
• 主要特色：
  • 模型規模：72B 參數
  • 支援語言：強大的多語言支援，超過 29 種語言
  • 多模態：僅文字
  • **上下文視窗 **：支援最多 128K tokens，最多可產生 8K tokens
  • 架構：混合專家（MoE）+ 多頭潛在注意力
  • 訓練資料：在 18 兆 tokens 的龐大資料集上訓練
  • 訓練方法：根據不同資料進行預訓練

DeepSeek V3 採用多階段訓練，包含監督式微調（SFT）和強化學習（RL），能夠透過人類回饋（例如指令遵循、安全對齊）持續最佳化。其 MoE 架構動態調整專家權重，使單一模型能夠靈活適應多領域任務（例如程式碼生成、數學推理），無需針對特定任務重新訓練。

相比之下，Qwen 2.5 72B 僅依賴預訓練，需要針對不同領域重新訓練專用模型（例如 Qwen2.5-Coder 用於程式碼，Qwen2.5-Math 用於數學）。儘管這些專用模型透過大量領域特定資料（例如 Qwen2.5-Coder 使用 5.5T 程式碼 tokens）和多模態推理方法（CoT、PoT、TIR）實現了顯著的效能提升，但其泛化能力受限於靜態資料分佈，因此更適合專業任務（例如程式設計評估、雙語數學推理），而非動態互動場景。

速度比較

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速度比較

資料來源：artificialanalysis

Novita AI 上的成本比較

模型	上下文	輸入價格（$/百萬 tokens）	輸出價格（$/百萬 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 在輸出速度和延遲方面超越 DeepSeek V3。DeepSeek V3 的輸入和輸出價格明顯高於 Qwen 2.5 72B。

值得注意的是，Novita AI 推出了 Turbo 版本，提供 3 倍吞吐量和限時 20% 折扣！立即試用！

基準比較

在了解每個模型的基本特性之後，讓我們深入探討它們在各種基準測試中的表現。這項比較將有助於說明它們在不同領域的優勢。

基準	DeepSeek V3 (%)	Qwen 2.5 72B (%)
LiveCodeBench（程式碼）	36	28
GPQA Diamond	56	49
MATH-500	89	86
MMLU-Pro	76	72

這些結果顯示，DeepSeek V3 以機器驅動的迭代強化學習方法，可能特別有助於在需要精確推理和結構化問題解決能力的專業技術領域中發展更強的能力。

如果您想看更多比較，可以參考以下文章：

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：語言任務 vs 程式碼與數學
• Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3：效率與效能比較。

硬體需求

模型	VRAM	建議 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

應用與使用案例

DeepSeek V3

使用案例：

1. 高精度技術任務：程式碼生成、數學推理和複雜問答（例如程式設計工具、研發分析）。
2. 動態互動：需要指令遵循和安全對齊的即時 AI 助手（例如金融、法律諮詢）。
3. 高吞吐量：Turbo 版本適合大規模批次處理（例如多語言文件處理、雲端服務）。

優勢：

• 在程式碼（LiveCodeBench：36%）、數學（MATH-500：89%）和推理（GPQA：56%）方面表現優異。
• MoE 架構減少了活躍參數（37B/671B），在效率與準確性之間取得平衡。

Qwen 2.5 72B

使用案例：

1. 多語言靜態任務：29 種語言的內容生成/翻譯（例如全球行銷、本地化文件）。
2. 領域特定工作流程：重新訓練的專用模型（例如 Qwen2.5-Coder 用於程式碼評估，Qwen2.5-Math 用於雙語問題解決）。
3. 預算友善專案：低成本（每百萬輸入代幣 $0.38）滿足基本多語言需求（例如新創公司、學術研究）。

優勢：

• 大量領域特定資料（程式碼模型使用 5.5T 程式碼 tokens）。
• 支援多種推理方法（CoT、PoT、TIR）以處理結構化任務。

透過 Novita AI 使用與部署

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的方式，透過我們的簡易 API 部署 AI 模型，同時也提供價格實惠且可靠的 GPU 雲端服務，協助您建構和擴展。

步驟 1：登入並存取模型庫

登入您的帳戶，然後點擊 模型庫 按鈕。

立即試用 DeepSeek V3 示範！

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得您的 API 金鑰

為了驗證 API，我們會提供您一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以依照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理員安裝 API。

安裝完成後，在您的開發環境中匯入必要的函式庫。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是以 Python 使用聊天補全 API 的範例。

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)
  
  

註冊後，Novita AI 會提供 $0.5 的額度讓您開始使用！

如果免費額度用完，您可以付費繼續使用。

選擇 DeepSeek V3 以獲得技術精確度和適應性，或選擇 Qwen 2.5 72B 以實現成本效益的多語言任務。對於企業而言，DeepSeek Turbo 的吞吐量提升和 Novita AI 的免費試用使其成為極具吸引力的選擇。

常見問題

Qwen 2.5 72B 和 Deepseek V3 的成本比較？

Qwen 每百萬輸入代幣成本為 $0.38，而 DeepSeek 為 $0.89。

為什麼選擇 Qwen 2.5？

為了多語言支援（29 種語言）或預算有限。

如何測試 Qwen 2.5 72B 和 Deepseek V3？

在 Novita AI 上試用 DeepSeek V3 Turbo，可享 20% 折扣。

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• DeepSeek V3：推動開源程式碼模型發展，現已於 Novita AI 上線
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