Qwen3 开源！深度对比 DeepSeek，一文选对模型

最新推荐文章于 2025-05-27 10:14:43 发布
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文章标签： Qwen3 开源 语言模型 deepseek 通义千问 阿里巴巴 gpu算力
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4 月 29 日 Qwen3 全系列开源🔥 这就把它和热门选手 DeepSeek进行深度对比，帮你快速锁定适合的模型！

1、架构：各有杀手锏
✅ Qwen3：混合专家（MoE）架构太绝了！简单问题秒速低耗解答，复杂任务多步深度思考，成本性能双在线。还自带多模态 “技能包”，支持 119 种语言，堪称全能小天才！

❌ DeepSeek：稠密模型在自然语言和视觉表现亮眼，但多模态得靠插件 “外援”，扩展性稍弱。

2、性能：领域各擅胜场
💥 Qwen3：数学、编程、逻辑推理的 “六边形战士”！AIME25 测评 81.5 分破纪录，代码能力超 Grok3，中文语境优化后，国内用户用起来超丝滑～

💨 DeepSeek：代码生成速度一绝，编程辅助超给力！不过中文场景需微调，通用性虽强但少了点 “本土 buff”。


3、应用：术业有专攻
🏢 Qwen3：企业复杂业务、边缘设备部署、多模态内容生成全拿捏！比如开发多模态智能客服，它一人就能搞定图文声全流程。

💻 DeepSeek：开发者工具集成首选，图像识别、生成任务超拿手，游戏开发中做角色概念图、场景设计超高效！

4、部署与开源：成本党狂喜
💰 Qwen3：激活参数仅 DeepSeek - R1 的 1/3，4 张 H20 就能部署满血版！Apache 2.0 协议商用无忧，小团队也能轻松上车。
首农蓝海中心
🔍 DeepSeek：大参数模型对硬件要求高，部分开源但授权复杂，想低成本部署有点难😣

5、总结：
多语言、多模态、企业级需求选 Qwen3；专注视觉任务、追求开发工具集成速度，DeepSeek 更适配～

你准备好 pick 谁了吗？

#通义千问#开源#大模型#Qwen3#DeepSeek

人工智能 - DeepSeek-VL2 、 qwen2.5 VL技术选型比较
02-05 3130
建议根据具体任务需求，结合少量实验（如使用开源版本的Qwen2.5-VL和DeepSeek-VL的试用API）进行效果验证。（如医疗影像分析、视频内容审核），尤其在需要深度推理和高精度定位的场景。在视觉-语言（Vision-Language, VL）多模态模型领域，企业级付费服务 → DeepSeek-VL2（商用API）高性能服务器 → DeepSeek-VL2（千亿参数版）边缘设备/低算力 → Qwen2.5-VL（量化版）场景占优，且开源生态完善，适合中小团队快速迭代。→ 选Qwen2.5-VL。
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本文详细介绍了在 2025 年进行 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 模型基于 vLLM 的部署过程。从环境准备开始，包括硬件与软件环境要求，如特定的操作系统、GPU 型号、Python 版本、CUDA 及 PyTorch 版本等，指导读者完成基础环境搭建。接着深入依赖安装环节，细致讲解了使用 conda 创建虚拟环境、pip 换源加速下载依赖包以及安装 CUDA 和 PyTorch 的要点，并提供检查安装是否成功的方法。
ChatGLM、DeepSeek、Qwen、Llama 模型对比
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02-26 2365
ChatGLM：中英双语对话与低显存部署的标杆，适合轻量级应用。DeepSeek：高效推理与多任务处理的技术突破者，适合企业级复杂场景。Qwen：中文长文本与垂直领域任务的优化专家。Llama：英文通用场景的经典选择，学术研究友好。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2704
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
Qwen3与DeepSeek R1的性能对比
最新发布
神棍之路
05-27 1602
摘要： Qwen3与DeepSeek R1在技术架构、性能表现和适用场景上各具优势。Qwen3采用混合专家（MoE）架构和双推理模式，计算效率高，支持128K长上下文，在编程、数学推理和多语言任务中表现突出，尤其适合低成本和端侧部署。DeepSeek R1基于传统稠密架构，在高难度数学和通用知识任务上略占优势，但算力需求更高，适合企业级高算力场景。第三方测评显示Qwen3综合表现更优，而DeepSeek R1在特定领域仍具竞争力。选择模型需根据算力预算和任务类型权衡。
DeepSeek与Qwen3的详细技术对比分析
平凡的世界
05-22 2276
DeepSeek与Qwen3在技术架构、性能表现、应用生态和部署成本等方面存在显著差异。DeepSeek基于Dense Transformer++架构，引入动态稀疏注意力机制，专注于STEM领域，训练数据以中英双语为主，优化了数学符号和代码语法的嵌入层。Qwen3则采用MoE架构，支持多模态生成，训练数据覆盖100+语种，中文数据占比45%，并包含合成逻辑推理数据。在性能上，Qwen3在中文领域知识和数学能力上略占优势，而DeepSeek在代码生成和长文本处理上表现更优。工程化方面，Qwen3通过MoE稀疏
qwen2.5-max 和deepseek 比较
百态老人的博客
01-30 2373
是两个不同团队开发的大语言模型，各有其技术特点和适用场景。是垂直领域模型，技术类任务更专业。建议根据具体场景测试后再做选择。是通用型多模态模型，中文生态完善；
Qwen 的模型结构是怎么样的，相比于 LLaMA，DeepSeek 有什么区别
AI生成曾小健3
03-18 1165
以上差异体现了不同模型在架构设计和应用目标上的针对性，需根据具体需求选择。混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）Qwen（通义千问）由阿里巴巴达摩院开发，基于。，结合共享专家（Shared Expert）Qwen 2.5支持128k tokens。LLaMA、Baichuan等模型。动态激活任务相关参数以提高效率。中文语料为主，兼顾多语言数据。人类反馈强化学习（RLHF）DeepSeekMoE架构。低秩压缩减少KV缓存。
用vllm/SGLang部署专属你的Qwen3大模型【附实战代码】
m0_55303420的博客
05-04 2232
一文详解用vllm/SGLang部署专属你的Qwen3大模型
一文可懂国内外主流AI大模型
wangxi06的专栏
02-18 1109
人工智能技术的飞速进步，正在重塑全球商业格局，其影响辐射到各个行业领域。大模型时代，开源与闭源模型不断涌现，大模型为AI领域注入了新的活力，基于开源大模型的应用如雨后春笋般出现，同时也为研究者和开发者提供了更广阔的创新空间。在此，梳理当前国内外主流的大模型，并赋予简单介绍。
【精译】【DeepSeek】构建与优化推理模型的方法和策略（Understanding Reasoning LLMs，作者：Sebastian Raschka）
智能守恒_HengAI
02-14 1145
在本文中，我将阐述构建推理模型 (reasoning models) 的四种主要方法，也就是我们如何赋予大语言模型（LLMs）推理能力。希望这些内容能提供有价值的见解，帮助你在围绕这一主题快速发展的文献资料和炒作热潮中找准方向。2024 年，大语言模型领域的专业化程度不断提高。除了预训练和微调之外，我们见证了各种专门应用的兴起，从检索增强生成（RAGs）到代码助手等。我预计这一趋势在 2025 年将进一步加速，人们会更加注重针对特定领域和应用的优化（即 “专业化”）。
deepseek R1 最新复现进展
qq_44761480的博客
02-02 2224
以下项目地址汇总：**
开源模型新突破：DeepSeek-V3与Qwen2.5的颠覆性创新
2401_84204413的博客
01-17 2505
在全球人工智能模型快速发展的浪潮中，DeepSeek-V3和Qwen 2.5系列的亮相为开源模型注入了新的活力。这两大模型通过技术创新和高效优化，成功将训练成本和资源消耗降至最低，同时实现了与闭源顶级模型相媲美的性能。DeepSeek-V3技术报告报告内容详见：DeepSeek-V3模型–一个100%开源的LLM，在许多基准上击败了GPT 4o和Claude 3.5 Sonnet；一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数为671B，每个token激活了37B。
Qwen 3 Max 和 DeepSeek V4 次世代模型，将带来哪些惊喜与突破？
sinat_37775891的博客
04-08 871
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，这两款模型将在更多领域内发挥重要作用，为人类社会的进步和发展贡献智慧与力量。当前，Qwen 3 Max 和 DeepSeek V4 作为次世代模型，正站在技术的前沿，引领着自然语言处理和搜索引擎技术的革新。Qwen 3 Max 通过模型压缩、参数共享等技术实现了更高效的参数利用，从而在保持出色生成能力的同时，降低了计算资源消耗。DeepSeek V4 通过更精确的人类行为模式学习算法和新型的奖励函数架构，实现了搜索效率和质量的双重提升。
Qwen3与Deepseek R1对比（截止20250506）
软件行业技术文化交流。
05-06 1404
综上所述，Qwen3不仅在多项基准测试中领先，而且在实际应用中的表现也十分突出，特别是在成本效益和灵活性方面具有优势。然而，DeepSeek R1仍然是一个非常强大的竞争对手，在特定的任务上可能依然保持竞争力。Qwen3和DeepSeek R1都是在AI领域内备受关注的大规模语言模型。
Qwen-2.5、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 核心区别
Z_Flank的博客
03-02 2301
Qwen-2.5、DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 核心区别
DeepSeek-R1-Distill-Llama和DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型的差异性和专业偏向
giu056的博客
02-09 1964
deepseek
测评qwen 、glm ,deepseek的模型 对垂直领域的能力的支持情况对比
weixin_47958619的博客
10-20 8792
对于Deepseek模型的输出结果来看，实际上当时选择的模型coder类型，侧重编码，在相同的提示词的情况下，输出直接输出的就是命令的的排查方法，但是确实思路的分析，首先进行了排除对于GLM和qwen的回答，对保存告警的排查思路和命令行的输出都有着不错的效果，在参考模型参数的大小，对于glm4:9b 占用 5.5 GB硬盘资源，是90亿参数的模型，qwen2.5:latest 占硬盘 4.7 GB ,是70亿参数的模型，最终选择qwen2.5:latest 作为我们项目的最终基座模型。
QWEN模型&Deepseek-R1模型使用情况对比
02-14
### 使用场景与性能比较 对于AI应用中的QWEN模型和Deepseek-R1模型，在不同应用场景下表现出不同的优势。 #### QWEN模型的应用场景及性能特点 QWEN模型特别适用于自然语言处理任务，如对话生成、文本摘要以及机器翻译等。该模型具有强大的上下文理解能力，能够提供更加流畅且语义连贯的结果。在多轮对话中表现尤为突出，可以维持长时间高质量的人机交互体验[^2]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B") input_text = "Tell me about the history of China." inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` #### Deepseek-R1模型的应用场景及性能特点 相比之下，Deepseek-R1专注于大规模数据检索优化方面的工作负载。根据图1所示的基准测试结果表明，在涉及大量文档索引查询的任务上，Deepseek-R1展现出卓越的速度和准确性。这使得它非常适合用于搜索引擎后台支持或是企业级的知识管理系统当中[^1]。 ```python import deepseek as ds client = ds.Client(api_key='your_api_key') response = client.search(query="information retrieval", top_k=5) for doc in response['documents']: print(f"Title: {doc['title']}, Score: {doc['score']}") ```
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