实测！国内外5大顶尖AI编写 “令人惊讶的HTML页面“ 效果对比（Deepseek r1、Qwen QwQ32B、grok3、Claude3.7、GPT o3mini）

已于 2025-03-07 18:11:11 修改
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分类专栏： AI知识图谱 文章标签： 人工智能 html gpt 代码能力对比 顶尖AI对比
于 2025-03-07 17:41:06 首次发布
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版权

前言

随着AI代码生成技术的爆发式发展，国内外顶尖模型在编程领域的竞争愈发激烈。
本文选取了DeepSeek R1​（中国）、Qwen QwQ-32B​（中国）、Grok3​（美国）、Claude 3.7 Sonnet​（美国）、GPT o3-mini​（美国）五款代表性模型，通过实际案例测试其在生成"令人惊讶的HTML页面"时的表现，一起来看看吧！

名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》
创作者：Code_流苏(优快云)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

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Aforxiaoxie
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本测评结果仅用于学术研究。11月28日，Qwen团队发布实验性研究模型QwQ-32B-Preview，专注于增强 AI 推理能力，目前为预览版本。11月25日，上海AI实验室开放强推理模型书生InternThinker试用体验。该模型具备长思维能力，并能在推理过程中进行自我反思和纠正，从而在多种复杂推理任务上取得更优结果。
deepseek r1 distill qwen 32b
02-12
### 关于DeepSeek R1模型蒸馏Qwen 32B详情 DeepSeek-R1系列中的Distill Models旨在通过知识蒸馏技术减少大型预训练模型的参数量，从而提高推理效率并降低计算成本。对于特定提及到的Qwen 32B版本，在保持原始性能特征的前提下进行了优化处理[^1]。 在实际应用过程中，为了实现这一目标，通常会采用教师-学生框架来进行模型压缩。具体而言，较大的预训练模型（即教师模型）指导较小的学生模型学习其行为模式。此过程不仅涉及直接复制预测输出，还包括模仿中间表示形式以确保捕获更深层次的信息结构。 针对DeepSeek R1 Distill Qwen 32B的具体细节可能包括但不限于以下几个方面： #### 蒸馏策略 - **温度调整**：引入软标签来平滑分布，使得学生能够更好地拟合教师的概率估计。 - **隐藏层匹配**：除了最终输出外，还考虑让学生的内部表征尽可能接近老师的表现。 #### 数据集准备 考虑到大规模语料库的重要性，用于训练这些精简版模型的数据应当具有广泛性和代表性，以便覆盖各种场景下的自然语言理解需求。 #### 性能评估指标 为验证经过蒸馏后的轻量化模型的有效性，需设立一系列严格的测试标准，比如BLEU分数、困惑度等，用来衡量翻译质量或文本生成能力等方面的变化情况。 ```python # 示例代码展示如何加载已有的DeepSeek R1 Distilled Model (假设基于Hugging Face Transformers库) from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-r1-distilled-qwen-32b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) input_text = "Once upon a time," inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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