多數比較 DeepSeek 與 Qwen 的使用者都會感到困惑，因為這兩個生態系都實力堅強、開源且迭代快速，但它們的設計目標是解決完全不同的問題。DeepSeek 專注於深度推理、思路鏈穩定性、數學/程式碼準確性，以及基於 MoE（混合專家）的效率優化；而 Qwen 系列則專注於全棧部署，涵蓋從超大 MoE 模型到微型邊緣模型的所有場景，同時支援多模態、RAG（檢索增強生成）、嵌入、程式碼生成，以及企業級工具。
本文將透過檢視兩者的旗艦模型、蒸餾版本、高效能系列、RAG 模型以及硬體需求，釐清這些差異，幫助使用者理解每個生態系的實際目標，以及哪一個更符合自己的營運需求。
DeepSeek 與 Qwen 的實際目標究竟是什麼？
如果您正在思考哪個開源中文 LLM 生態系符合自身需求，目前市場上最大的兩個玩家分別是 DeepSeek 與 Qwen 系列。兩者實力都非常強勁，但解決的問題不同，發展方向也大相逕庭。
DeepSeek：「我們想要真正能深度思考的模型」
可以把 DeepSeek 視為「推理專家」。
他們最重視的事項：
- 打造真正擅長艱難逐步思考的模型——數學證明、科學問題、複雜程式碼、邏輯謎題都能勝任。
- 突破思路鏈（CoT）推理的極限，讓模型不僅聽起來聰明，更能正確解決問題，並展示推理過程。
- 運用混合專家（MoE）+ 強化學習等巧妙技術，讓模型無需為每個 token 啟動數十億參數就能發揮強大效能（這能降低推論成本並提升速度）。
- 發布最佳推理模型的輕量「蒸餾」版本，讓一般使用者與小型公司也能實際運行這些模型。
他們正在解決的實際問題：
- 大多數巨型模型擅長撰寫文章，但連基礎數學或邏輯題目都答錯。DeepSeek 正是要解決這個問題。
- 推理能力並非參數越多越好——他們試圖用更少的主動參數發揮更強的推理能力（提升 GPU 的性價比）。
- 高端推理模型通常只有大型實驗室負擔得起運行成本。DeepSeek 希望讓這項能力普及化。
- 當您需要模型解釋得出答案的過程（如法律、醫療、教育等場景），您需要透明的思路鏈——DeepSeek 在這方面表現非常出色。
最適合場景：研究、教育、程式碼助手、數學/科學工具，任何「得出正確答案 + 展示推理過程」比作為通用聊天機器人更重要的情境。
Qwen：「我們要為真實企業打造完整的工具箱」
Qwen 更像是 LLM 界的「瑞士軍刀」。
他們最重視的事項：
- 提供您可能需要的所有尺寸與類型：手機用微型模型、伺服器用中型模型、追求極致效能的大型模型，還有密集/MoE 版本、視覺模型、程式碼模型、嵌入模型、重排序模型……應有盡有。
- 強大的多語言效能（尤其支援中文 + 100 種以上其他語言）。
- 極長的上下文視窗（部分版本可達 128k 甚至 100 萬 token）。
- 企業級部署就緒：簡單易用的 API、本地部署選項、邊緣裝置支援，以及企業級安全與工具鏈。
他們正在解決的實際問題：
- 企業需要的不仅是聊天機器人——還需要文件理解、搜尋、檢索增強生成（RAG）、圖文應用、多語言客戶支援等。Qwen 提供完整的全棧解決方案。
- 舊款模型處理長文件時容易出錯，切換語言時也常出現問題。Qwen 能從容處理這兩種場景。
- 您通常需要微型模型用於行動/邊緣場景，大型模型用於重型分析——Qwen 提供完整的尺寸梯隊，讓您永遠不會陷入無模型可用的困境。
- 搭建正規的企業搜尋或知識庫系統需要優質的嵌入 + 重排序模型。Qwen 的嵌入與重排序模型是開源界最頂尖的選擇之一。
最適合場景：企業搜尋引擎、多語言客服機器人、文件密集型工作流、RAG 流程、結合視覺+文字的應用，或任何可靠性與易部署性優先的生產環境系統。
那麼該如何選擇？
- 如果您的項目成敗取決於邏輯推理、數學或程式碼準確性 → 選擇 DeepSeek（尤其是 DeepSeek-R1 或最新的 DeepSeek-V3 推理模型）。
- 如果您正在打造包含搜尋、長文件、多語言、圖像功能的真實產品，或需要 0.5B 到 72B 參數的模型 → 選擇 Qwen。
DeepSeek 模型生態系
DeepSeek 模型主要專注於透過大規模混合專家（MoE）架構與密集強化學習（RL）流程，最大化推理能力，打造出精準高效能的 671B–685B 參數模型，以及專為輕量場景設計的蒸餾版本（Distill 模型）。
DeepSeek 旗艦模型
以下為各 DeepSeek 模型版本的詳細架構摘要：
| 版本 | 總參數 / 啟動參數 | 上下文視窗 | 核心架構與優化點 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 總計 671B，每 token 啟動 37B | 128K token | 混合專家（MoE）架構；採用多頭潛在注意力（MLA）降低 KV 快取大小；使用多 token 預測（MTP）目標；採用無輔助損失負載均衡。 |
| DeepSeek R1 | 總計 671B，每 token 啟動 37B |
128K token | 基礎架構與 V3 相同（MoE + MLA），但搭載密集 RL 流程（SFT → RL → SFT → RL）以強化推理/邏輯能力。 |
| DeepSeek V3.1 | 總計 671B，每 token 啟動 37B |
128K token | 混合推論模式：支援「思考」（思路鏈）與「非思考」模式；結合 V3 的通用能力與 R1 的推理優勢；擴展長上下文訓練。 |
| DeepSeek R1 0528 | 總計 685B 參數（啟動參數子集未標註） | 64K token | 更新的 R1 版本，參數量更高，上下文視窗縮短至約 64K 以提升推論速度/穩定性（而非完整的 128K）。（資料來源：版本列表） |
| DeepSeek V3 0324 | 總計 671B，每 token 啟動 37B | 128K token | 架構與 V3 相同，但針對多語言處理（尤其是中文）優化，增強了函數呼叫（Function Calling）能力，優化了前端/網頁開發場景。 |
DeepSeek 蒸餾模型
將 DeepSeek 的推理能力（邏輯、數學、逐步思考、思路鏈穩定性）轉移到更小、更密集的模型中，這些模型成本更低、速度更快，且可在消費級 GPU 上運行。
| 蒸餾模型 | 基礎模型 | 強化能力 |
|---|---|---|
| R1-Distill Qwen 32B | Qwen 2.5–32B | 強大的思路鏈（CoT）能力，更穩定的邏輯表現，提升的多語言推理能力 |
| R1-0528 Qwen3 8B | Qwen3 8B | 高推理準確率（AIME 86%），高效的思路鏈，快速的推論速度 |
| R1-Distill Qwen 7B | Qwen 2.5 Math-7B | 卓越的數學準確率（MATH-500 92.8%），結構化的逐步推理能力 |
| R1-Distill Llama 8B | Llama-8B | 更優質的指令遵循能力 + 緊湊的推理表現 |
| R1-Distill Llama 70B | Llama-70B | 強大的通用推理能力，穩定的長篇思路鏈，一致的輸出表現 |
Qwen 模型生態系
Qwen 系列（Qwen 2.5 與 Qwen 3）提供參數範圍從 0.6B 到 480B 的高度靈活模型陣容，強調多語言支援、廣泛的上下文處理能力，以及針對程式碼生成、嵌入、多模態任務的專業版本。
Qwen 旗艦模型
| 版本 | 總參數 / 啟動參數 | 上下文視窗 | 核心定位與特性 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 480B-A35B-Instruct | 480B / 35B（MoE） | 原生 256K，可擴展至約 100 萬 token | 代理式程式碼生成與多檔案儲存庫理解；優化函數呼叫/工具使用；僅支援非思考模式 |
| Qwen3-VL-235B-A22B | 235B / 22B（MoE） | 原生 256K（可擴展至約 100 萬） | 多模態視覺語言（圖像/影片）模型；擅長視覺轉程式碼、3D 推理、OCR；提供 Instruct/Thinking 版本 |
| Qwen3 32B | 32B / 密集 | 128K token | 通用推理 + 多語言支援；密集骨幹架構，部署成本更低 |
| Qwen2.5-72B Instruct | 72B（密集或 MoE 版本） | 128K token | 強大的多語言支援（29 種以上語言）； |
Qwen 3 高效能模型
Qwen 3 系列推出了一套完整的輕量模型，全部支援高效的「混合思考模式」（思考 vs 非思考），以及廣泛的多語言支援（119 種語言）。
| 版本 | 總參數 | 上下文視窗 | 核心定位與特性 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-14B | 14.8B | 原生 32,768 token，可擴展至 131,072 | 通用強效中型模型；支援「思考」與「非思考」模式；具備多語言與代理能力 |
| Qwen3-8B | 8.19B | 128K token | 輕量推理模型；數學與通用推理任務表現優異 |
| Qwen3-4B | 4.0B | 原生 32K token（可擴展） | 針對效率優化；低資源部署場景，仍能保持強勁效能 |
| Qwen3-1.7B | 1.7B | 32K token | 適用於邊緣場景/快速聊天機器人；佔用資源極少 |
| Qwen3-0.6B | 0.6B | 32K token | 超輕量模型，適用於高併發/裝置端部署 |
Qwen 3 RAG 模型
Qwen3 嵌入產品線體現了業界對檢索 + 嵌入 + 檢索增強工作流是現代 AI 應用（搜尋、問答、RAG、程式碼）核心的共識。
| 版本 | 總參數 / 啟動參數 | 上下文視窗 | 核心定位與特性 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Embedding 8B | 8B | 32K token | 文字嵌入模型；多語言支援（100 種以上）；長輸入支援；嵌入維度可配置至最高 4096；MTEB 基準測試表現優異（70.58） |
| Qwen3-Reranker 8B | 8B | 32K token | 交叉編碼器重排序模型；在 RAG 流程中按相關性對檢索到的文件排序；多語言檢索精度高 |
如何以低成本、高效率的方式使用 DeepSeek 與 Qwen？
1. 網頁介面（最適合新手）
2. API 存取（適合開發者）
步驟 1：登入並存取模型庫
登入您的帳號並點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇模型
瀏覽可用選項並選擇符合需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得 API 金鑰
要進行 API 驗證，我們會提供給您新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天完成 API 的範例。
3. 本地部署（適合進階使用者）
| 模型 | 總 VRAM（FP16 推論） | 最低消費級配置 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V3 / R1 / V3.1 671B MoE | 約 780–820 GB | 8 張 RTX 4090（24GB）僅在大量卸載的情況下勉強可行 |
| DeepSeek-R1-0528 685B | 約 800–850 GB | 8 張 H100 80GB（非常緊湊） |
| DeepSeek-V3-0324 671B | 約 780–820 GB | 8 張 RTX 4090（24GB）僅在大量卸載的情況下勉強可行 |
| 模型 | 量化方式 | 所需 VRAM | 可行的消費級配置 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1/V3 671B | 4-bit（NF4/GPTQ/AWQ） | 170–190 GB | 8 張 RTX 4090 或 4 張 H100 80GB |
| DeepSeek-R1/V3 671B | INT8 | 340–380 GB | 6–8 張 RTX 4090 或 4 張 A100/H100 80GB |
| 模型 | VRAM（FP16） | 可運行的消費級 GPU |
|---|---|---|
| R1-Distill-Qwen-32B | 64 GB | 2 張 RTX 4090 |
| R1-0528-Qwen3-8B / Llama-8B | 16 GB | 1 張 RTX 4090 / 3090 Ti |
| R1-Distill-Qwen-7B Math | 14 GB | 1 張 RTX 4080/4090 |
| R1-Distill-Llama-70B | 140 GB | 4 張 RTX 4090 或 2 張 A100 80GB |
| 模型 | 總 VRAM（FP16/BF16） | 最低消費級配置 |
|---|---|---|
| Qwen3-Coder 480B MoE | 560–600 GB（啟動 35B） | 8 張 H100 80GB |
| Qwen3-VL-235B MoE | 280–320 GB（啟動 22B） | 4 張 H100 80GB |
| Qwen2.5-72B / Qwen3-32B 密集 | 140–160 GB | 4 張 RTX 4090 或 2 張 A100 80GB |
| Qwen3-14B | 28–32 GB | 1 張 RTX 4090 |
| Qwen3-8B | 16–18 GB | 1 張 RTX 4080/4090 |
| Qwen3-4B | 8–10 GB | 1 張 RTX 4060 Ti / 4070 |
| Qwen3-1.7B 與 0.6B | 4 GB | 手機、RTX 3050 |
| Qwen3-Embedding / Reranker 8B | 16 GB | 1 張 RTX 4090 |
安裝步驟：
- 從 HuggingFace 或 ModelScope 下載模型權重
- 選擇推論框架：支援 vLLM 或 SGLang
- 按照官方 GitHub 儲存庫的部署指南操作
4. 整合
使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具
如果您想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂尖模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）獲取 AI 程式碼輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝工具、配置環境變數，即可開始寫程式。
詳細的設置指令與範例請參考官方教學：
- Trae：在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
- 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 OpenAI 相容 API（60 秒完成設置！）
使用 OpenAI Agents SDK 搭建多代理工作流
透過整合 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 搭建進階多代理系統：
- 即插即用： 在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
- 支援交接、路由與工具使用： 設計能委派任務、分流處理或執行函式的代理，全部由 Novita AI 的模型驅動。
- Python 整合： 只需將 SDK 端點設定為
https://api.novita.ai/v3/openai，並使用您的 API 金鑰即可。
在第三方平台連接 API
OpenAI 相容 API： 無縫遷移與整合，支援符合 OpenAI API 標準的工具，例如 Cline 和 Cursor。
Hugging Face： 透過 Novita AI 端點，在 Spaces、pipeline 中使用模型，或搭配 Transformers 函式庫使用。
代理與編排框架： 透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台連接，包括 Continue、AnythingLLM,LangChain、Dify 和 Langflow。
DeepSeek 以 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3.1 等模型為核心，目標是最大化推理能力，並搭配 R1-Distill-Qwen-32B 和 R1-Distill-Qwen3-8B 等輕量蒸餾版本提供支援。Qwen 則以多功能性與企業級就緒為目標，提供 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-VL-235B-A22B 等模型，涵蓋從 Qwen3-14B 到 Qwen3-0.6B 的高效能模型，以及 Qwen3-Embedding-8B 和 Qwen3-Reranker-8B 等 RAG 導向模型。簡而言之：DeepSeek 優化深度推理效能；Qwen 優化完整、可部署、多語言、多模態的 AI 工具箱。
常見問題
DeepSeek-V3 與 Qwen 模型相比的核心優勢是什麼？
DeepSeek-V3 採用搭載 MLA 與 MTP 的 MoE 架構，最大化推理品質；而 Qwen 模型更側重多語言覆蓋、部署範圍與應用多功能性。
為什麼有人會選擇 DeepSeek-V3.1 而非 Qwen3-14B？
DeepSeek-V3.1 提供針對思路鏈深度優化的混合「思考/非思考」推理模式；而 Qwen3-14B 優先考慮通用推論、多語言任務與高效部署。
哪個模型生態系更適合長文件工作流？
Qwen 表現更優，其 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 和 Qwen3-VL-235B-A22B 等模型可提供最高 256K–100 萬 token 的上下文，而 DeepSeek 專注於推理能力，而非超長上下文文件處理。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 部署 AI 模型，同時也提供平價且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 應用。
