【源力觉醒创作者计划】2025年国产AI模型到底谁更行！！！：

大山️

已于 2025-08-01 16:52:35 修改

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文章标签：人工智能

于 2025-07-25 19:07:24 首次发布

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此次我们分三个方面分别来探索一下文心大模型4.5，DeepSeek、Qwen3都能给我们带来哪些帮助。

对三款大模型说：女神不喜欢我，怎么一句话让她改变对我的态度

对三款大模型说：给定一个链表，请判断该链表是否为回文结构（java编写）

一，发展历程：

文心大模型4.5:

文心大模型是百度自主研发的产业级知识增强大模型。它于 2019 年 3 月发布 1.0 版本，历经多次迭代，推出了多个升级版本，在自然语言处理、视觉、跨模态等领域不断取得突破。2019 年 3 月，文心大模型 1.0 版本发布，迈出了探索的第一步。同年 7 月，2.0 版本推出，在 1.0 的基础上进行了初步优化。 2021 年 12 月，百度联合鹏城实验室发布全球首个知识增强千亿大模型 —— 鹏城 - 百度・文心，参数规模达 2600 亿，实现了一次重要跨越。 2023 年 10 月，文心大模型 4.0 正式发布，基础模型全面升级。 2025 年 3 月 16 日，文心大模型 4.5 和文心大模型 X1 亮相。 2025 年 6 月 30 日，百度开源文心大模型 4.5 系列模型，涵盖多种参数的混合专家（MoE）模型与稠密型模型等 10 款模型，进一步扩大了其应用范围。

DeepSeek:

DeepSeek 于 2023 年 5 月成立，由中国对冲基金 High-Flyer 创立并资助，其核心成员来自清华、北大及国际顶尖实验室。在成立初期，团队专注技术研发，虽未大规模曝光，但迅速推出首个千亿参数模型 DeepSeek - v1，在次年又推出了V2版本。通过私有化部署为金融、医疗等企业客户提供服务。

Qwen3:

Qwen3.0 是阿里巴巴通义千问团队开发的大模型，于 2025 年 4 月 29 日正式发布并开源，其发展建立在 Qwen 系列前序版本基础上，历经多次迭代优化。引入渐进式长文本预训练和长文本后训练，支持思考模式与非思考模式无缝切换，外部工具调用能力加强。

二，功能特点：

文心大模型4.5:

引入知识图谱，将数据与知识融合，提升了学习效率和可解释性；支持文本、图像、语音等多种数据形式的处理和生成，从单模态发展到跨模态；包括对话、搜索、信息抽取、智能创作等任务，具备强大的零样本和小样本学习能力；采用目前最先进的自适应混合并行训练技术及混合精度计算策略，加快了模型迭代速度，提升了模型效果和安全性。

DeepSeeK:

采用混合专家（MoE）架构和多头潜在注意力机制，动态分配任务，减少计算量，提升灵活性。通过FP8混合精度训练和多种并行策略，节省资源并加快训练速度。推理速度比传统模型快30%以上，文本生成速度提升2倍，支持高效处理任务。训练和部署成本低，可在边缘设备运行。支持多语言，能提供个性化服务，在内容创作、代码生成等领域表现佳。模型、代码和论文公开，便于开发者使用和社区协作。采用加密技术，遵守隐私法规，保障用户数据安全。

Qwen3:

支持 “快慢思考” 模式切换，简单问题快速响应，复杂任务深度推导，还能按需控制推理程度。对数学、代码推理能力大幅提升，多语言支持超 100 种，人类偏好对齐更自然。支持原生工具调用，结合框架可高效完成复杂任务，降低开发门槛。含多种参数量的 MoE 和 dense 模型，均开源供免费使用。通过优化技术降低显存占用（仅为同类模型 1/3），资源受限场景也易部署。

三，用户体验：

日常问题提问：

对三款大模型说：女神不喜欢我，怎么一句话让她改变对我的态度

文心大模型4.5的表现：

DeepSeeK的表现：

Qwen3的表现：

小结：博主这里简单列举了一个问题，这是产出的结果。结合日常用到的情况进行说明一下

文心 4.5 属于 “稳重型”，日常问事儿最靠谱。中文语境下理解得特到位，你说的话再绕，它也能抓准意思。逻辑这块儿没的说，一步一步推导得清清楚楚，不像有些模型答着答着就跑偏。生成速度不算特别快，但也不拖后腿，日常用着足够了。

DeepSeek 更像 “技术宅”，复杂问题能给你挖得很深，有时以为产出结果了，它却又反思一下给你认为完美的结果，总之说出来的东西挺有料。但日常聊天就差点意思，有时候会把简单问题搞复杂，偶尔还会 “断片”—— 前面说的和后面接的对不上。速度嘛，只能算中等，不算快。

Qwen3.0 是 “急性子”，反应最快，问个简单问题秒回。多轮聊天时接话接得特顺，不会冷场。但复杂逻辑推理就差点火候，有时候说的话看似有道理，细想一下逻辑不太顺。日常简单问答够用，复杂的就别太指望它了。

日常聊天、想要回答的更现实直白逻辑更好，选文心 4.5；搞专业领域深度问答，找 DeepSeek；简单交流，要快的，Qwen3.0 合适。

代码生成：

对三款大模型说：给定一个链表，请判断该链表是否为回文结构（java编写）

大家看看谁的水平更高，更符合你的需求和想法

文心大模型4.5：


class ListNode {
    int val;
    ListNode next;
    ListNode(int x) { val = x; }
}

public class PalindromeLinkedList {
    // 方法1：使用快慢指针和栈
    public boolean isPalindromeWithStack(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null) return true;
        
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        ListNode slow = head, fast = head;
        
        while (fast != null && fast.next != null) {
            stack.push(slow.val);
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        
        if (fast != null) slow = slow.next;
        
        while (slow != null) {
            if (slow.val != stack.pop()) return false;
            slow = slow.next;
        }
        return true;
    }

    // 方法2：反转后半部分链表
    public boolean isPalindromeByReverse(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null) return true;
        
        ListNode slow = head, fast = head;
        while (fast != null && fast.next != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        
        ListNode prev = null;
        while (slow != null) {
            ListNode next = slow.next;
            slow.next = prev;
            prev = slow;
            slow = next;
        }
        
        ListNode left = head, right = prev;
        while (right != null) {
            if (left.val != right.val) return false;
            left = left.next;
            right = right.next;
        }
        return true;
    }
}

DeepSeek：


import java.util.Stack;

class ListNode {
    int val;
    ListNode next;
    ListNode(int x) { val = x; }
}

public class PalindromeLinkedList {
    // 方法1：使用栈
    public boolean isPalindrome(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null) {
            return true;
        }
        
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        
        // 快慢指针找到中点，并将前半部分压入栈
        while (fast != null && fast.next != null) {
            stack.push(slow.val);
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        
        // 处理奇数长度情况
        if (fast != null) {
            slow = slow.next;
        }
        
        // 比较后半部分与栈中元素
        while (slow != null) {
            if (slow.val != stack.pop()) {
                return false;
            }
            slow = slow.next;
        }
        
        return true;
    }

    // 方法2：反转后半部分链表
    public boolean isPalindrome2(ListNode head) {
        if (head == null || head.next == null) {
            return true;
        }
        
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        
        // 找到中点
        while (fast != null && fast.next != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        
        // 反转后半部分
        ListNode prev = null;
        while (slow != null) {
            ListNode next = slow.next;
            slow.next = prev;
            prev = slow;
            slow = next;
        }
        
        // 比较前后两部分
        ListNode left = head;
        ListNode right = prev;
        while (right != null) {
            if (left.val != right.val) {
                return false;
            }
            left = left.next;
            right = right.next;
        }
        
        return true;
    }
}

Qwen3：

public class Solution {
    public boolean isPalindrome(ListNode head) {
        if (head == null) {
            return true;
        }
        
        // 找到前半部分的尾节点
        ListNode slow = head;
        ListNode fast = head;
        while (fast.next != null && fast.next.next != null) {
            slow = slow.next;
            fast = fast.next.next;
        }
        
        // 反转后半部分链表
        ListNode prev = null;
        ListNode curr = slow.next;
        while (curr != null) {
            ListNode nextTemp = curr.next;
            curr.next = prev;
            prev = curr;
            curr = nextTemp;
        }
        
        // 比较前半部分和反转后的后半部分
        ListNode p1 = head;
        ListNode p2 = prev;
        boolean result = true;
        while (p2 != null) {
            if (p1.val != p2.val) {
                result = false;
                break;
            }
            p1 = p1.next;
            p2 = p2.next;
        }
        
        return result;
    }
}

小结：博主这里简单列举了一个问题针对“回文数”这一基础编程任务，文心大模型4.5、DeepSeek 和 Qwen 3.0 均给出了正确的实现，但在代码细节、空格处理方式以及讲解风格等方面各具特色，适合不同的用户需求和使用场景。

文心大模型4.5

优势：
- 两种方法都有，且方法名一看就知道用了啥思路（带 Stack 就是用栈，带 Reverse 就是反转），好区分。
- 空链表、单个节点这些特殊情况都考虑到了，不容易出错。
劣势：
- 注释少，新手可能得琢磨半天步骤。
- 代码有小疏漏（链表节点类的大括号没关），直接用可能报错，得改。

DeepSeek

优势：
- 注释超详细，每步干啥都写明白了，哪怕是新手也能看懂。
- 格式规整，该有的括号、该导入的工具包都齐，拿来就能用，不用自己补东西。
劣势：
- 两种方法名字起得一般（一个叫 isPalindrome，一个叫 isPalindrome2），不看注释不知道区别。

Qwen 3.0

优势：
- 代码短，没废话，直接塞项目里用很方便。
- 不占啥内存，处理大数据时更给力。
劣势：
- 只有一种方法，想换思路得自己写。
- 没定义链表节点类，得自己提前准备好，不然用不了。

总结：

从语言反馈和代码生成逻辑上来看：

模型	语言反馈特点	代码生成特点
文心大模型 4.5	中文语境理解强，长文本处理突出，回答详尽、逻辑清晰，结构化表达能力佳，适合对准确性、严谨性要求高场景，但回答可能较长	代码结构清晰，注释丰富且以中文口语形式解释，适合编程教学，注重保留原始格式，能解决实际工程问题
DeepSeek	在多轮对话和复杂推理任务有优势，尤其专业领域问答精准，日常提问回答风格简洁，但法律依据等可能不足	支持多语言编程，可处理复杂编程任务，代码风格稳健，但有时忽略实际工程限制
Qwen3.0	短文本即时反应和语境转化出色，多轮对话中能快速适应用户需求，擅长跨领域问题回答，阅读轻松	代码实现紧凑高效，讲解采用 Markdown 模块化风格，逻辑清晰，提供丰富示例，对边界情况有深入考量，适合快速集成和生产代码参考

客观表述：

这次的测评中，三款大模型都可圈可点，尤其是文心大模型4.5的表现，回答的精准，简洁，还快。

大模型在日常干活能当外挂，写个报告、改段文案、查点资料，它能快速给个初稿，省得自己从头憋；学新东西也能当，比如问个代码问题、理解个专业概念，它能用大白话给你捋明白，比自己啃文档快；甚至偶尔摸鱼想个点子、编个段子，它也能搭把手，可以当个灵感触发器。但是有时坑也不少，有时它回答的头头是道，但结果细节全是错的，一些潜台词的话或者描述的不够标准，就会遇到答非所问。

总之：对于我们程序员而言，大模型更像是一位得力的辅助伙伴，能在不少场景中提供支持，但要说完全替代我们处理核心工作，目前来看还不太现实。比如面对一些重复性的代码编写，它可以先搭建好基础框架，我们再在此基础上进行优化调整，能节省不少时间；查阅API文档时，它也能帮忙提炼关键信息，让我们不用在冗长的文档里逐行查找，效率会高很多。不过在核心逻辑设计、复杂算法实现这些关键环节，还是需要我们自己亲力亲为把控好。如果指望它独立完成核心业务代码的编写，可能会出现一些考虑不周全的地方，后续还需要我们花精力去完善，反而可能影响整体进度。

希望大家能合理运行大模型，要把它当做是你生活或工作中处理事情的加速器，不要对其产生过度依赖。