Es ist das Neujahr in China und die Welt feiert! Dank der Einführung eines erstaunlichen Modells nach dem anderen durch chinesische Unternehmen. Alibaba zu kürzlich gestartet Qwen2.5-max – Ein Modell, das Riesen von Openai, Deepseek & Lama ersetzt. Dieses Modell wird mit fortgeschrittenem Denken und Bild- und Videogenerierung gefüllt und soll die Genai -Welt schütteln. In diesem Weblog werden wir die Leistung von Qwen2.5-max, Deepseek-R1 und Kimi K1.5 an mehreren Fronten vergleichen, um die derzeit besten LLM zu finden!
Einführung in Qwen2.5-max, Deepseek-R1 und Kimi K1.5
- Qwen2.5-max: Es handelt sich um eine multimodale LLM mit geschlossener Quelle von Alibaba Cloud, die mit über 20 Billionen Parametern trainiert und mit RLHF fein abgestimmt. Es zeigt erweiterte Argumentationsfunktionen mit der Fähigkeit, Bilder und Movies zu generieren.
- Deepseek-R1: Es ist ein Open-Supply-Modell von Deepseek, das mit Verstärkungslernen mit beaufsichtigter Feinabstimmung trainiert wurde. Dieses Modell zeichnet sich in logischem Denken, komplexer Problemlösung, Mathematik und Codierung aus.
- Kimi K1.5: Es handelt sich um eine multimodale Open-Supply-LLM von Moonshot AI, die große Mengen an Inhalten in einer einfachen Eingabeaufforderung verarbeiten kann. Es kann in Echtzeit-Websuche auf mehr als 100 Web sites durchführen und mit mehreren Dateien gleichzeitig arbeiten. Das Modell zeigt großartige Ergebnisse bei Aufgaben, die STEM, Codierung und allgemeine Argumentation beinhalten.
Qwen2.5-max gegen Deepseek-R1 gegen Kimi K1.5: Technischer Vergleich
Lassen Sie uns mit ihren technischen Particulars von Qwen2.5-MAX, Deepseek-R1 und Kimi K1.5 verglichen. Dafür werden wir die Benchmark -Leistungen und -Funktionen dieser 3 Modelle vergleichen.
Benchmark -Leistungsvergleich
Basierend auf den verfügbaren Daten ist so, wie QWEN2.5-max gegen Deepseek-R1 und Kimi K1 bei verschiedenen Normal-Benchmark-Exams funktioniert.
- Dwell -Code -Financial institution: Dieser Benchmark bestimmt, wie jedes Modell die Codierungsaufgaben erledigt, einschließlich Schreiben, Debuggen oder Verständnis von Code. Kimi K1.5 und Qwen2.5-max sind quick gebunden, was darauf hinweist, dass sie beide sehr in der Lage sind, Code-Snippets zu generieren und zu analysieren.
- GPQA (Beantwortung der allgemeinen Frage): Dieser Benchmark bewertet die Fähigkeit eines Modells, Fragen zu mehreren Domänen wie Argumentation, kontextbasiertem Verständnis und sachlichem Wissen zu verstehen und zu lösen. Bei dieser Benchmark führt Deepseek R1 mit einem signifikanten Vorsprung über Qwen2.5-Max, was seine Dominanz hervorhebt.
- MMLU: Dieser Benchmark testet mehrfaches Wissen und Sprachverständnis in verschiedenen Bereichen (Mathematik, Wissenschaften, Geisteswissenschaften usw.). Qwen2.5-max führt über Deepseek R1 und zeigt ein besseres Verständnis für verschiedene akademische und reale Themen.
- C-Eval (umfassende Bewertung): Dieser Benchmark deckt nuancierte Fragen auf höherer Ebene auf. Qwen2.5-max zeigt eine bessere Leistung dieses Parameters im Vergleich zu Kimi K1.5, was es zu einem besseren Argumentationsmodell macht.
Function -Vergleich
Jedes der drei Modelle verfügt über eine eigene Net -Chat -Oberfläche, die unterschiedliche Funktionen bietet. Hier erfahren Sie, wie Qwen2.5-max sich gegen die Kollegen in Bezug auf Funktionen entwickelt:
| Besonderheit | Qwen2.5-max | Deepseek-R1 | Kimi K1.5 |
|---|---|---|---|
| Bildanalyse | NEIN | Ja | Ja |
| Webschnittstelle | Ja | Ja | Ja |
| Bildgenerierung | Ja | NEIN | NEIN |
| Websuche | NEIN | Ja | Ja |
| Artefakte | Ja | NEIN | NEIN |
| Dokumente hochladen | Einzel | Mehrere | Mehrere |
| Gemeinsamer Satz | NEIN | NEIN | Ja |
Qwen2.5-max gegen Deepseek-R1 gegen Kimi K1.5: anwendungsbasierte Analyse
Vergleichen wir nun die derzeit amtierenden High 3 chinesischen Modelle-Qwen2.5-Max, Deepseek-R1 und Kimi K1.5-basierend auf ihren Anwendungen. Dafür werden wir ihre Leistung bei drei verschiedenen Aufgaben testen, die Argumentation, mehrstufige Verarbeitung und Codierung beinhalten.
Wir werden alle drei Modelle die gleiche Eingabeaufforderung geben und ihre Antworten vergleichen und ihnen basierend auf ihrer Leistung eine Punktzahl von 0, 0,5 und 1 geben. Am Ende werden wir die Punktzahlen zählen, um herauszufinden, welcher von ihnen das Beste ist. Additionally lass uns anfangen.
Aufgabe 1: Erweiterte Argumentation
Immediate: „Mathematisch beweisen, dass die Erde rund ist“
Ausgänge
| Qwen2.5-max | Deepseek-R1 | Kimi K1.5 |
|---|---|---|
| Mit Geometrie, Schwerkraft, Satellitenbewegung und historischen Experimenten haben wir mathematisch gezeigt, dass die Erde rund ist. Die Krümmung des Horizonts, die Gleichmäßigkeit der Schwerkraft und die Konsistenz von Satelliten kreisen alle diese Schlussfolgerung. Die Erde ist eine Kugel (oder genauer gesagt ein unverpassendes Sphäroid). | Durch die Berechnung der Erdumfang unter Verwendung von Winkelunterschieden in Schatten und Abständen zwischen zwei Stellen bewies Eratosthenes mathematisch die kugelförmige Type der Erde. Moderne Messungen und Beobachtungen (z. B. Horizon -Krümmung, Mondfinsternisse) bestätigen dies weiter. | Die Konsistenz gemessener Abstände und Winkel mit kugelförmiger Geometrie (z. B. d = rθ) beweist, dass die Erde rund ist. Flat-Earth-Modelle erklären diese Beziehungen nicht. |
Meine Analyse
| Qwen2.5-max | Deepseek-R1 | Kimi K1.5 |
|---|---|---|
| Das Modell lieferte einige wichtige Beobachtungen, die den Anspruch stützen. Anschließend bedeckte es verschiedene Parameter wie die Geometrie einer Kugel, die Horizontkrümmung, die Rotations- und Zentrifugalkraft und andere, die nicht benötigt wurden. Es umfasste das Experiment von „Eratosthenes“ als Teil dieser Parameter. | Das Modell erklärte die Theorie zusammen mit allen mathematischen Berechnungen kurz, um den Beweis für die angegebene Aufgabe zu ergeben. Es gab auch einige zusätzliche Beweise zusammen mit einigen wichtigen Beobachtungen, um das Ergebnis zu ermitteln. Das Modell verwendete Eratosthenes ‚Experiment, um den Beweis zu ermitteln. | Dieses Modell gab die klarste und prägnanteste Reaktion. Es bewies die Hypothese mit einer kleinen mathematischen Berechnung. Es verwendete die Messungen aus Eratosthenes ‚Experiment, ohne es explizit zu erwähnen. |
Der relevanteste Nachweis für die Krümmung der Erde wäre diejenige, die die Methode von Eratosthenes (ca. 240 v. Chr.) Umfasst, da es sich um einen der ältesten und umfassendsten Beweise handelt, die die mathematische Analyse des Winkelunterschieds zwischen zwei Orten betreffen. Alle drei Modelle verwendeten diesen Ansatz auf die eine oder andere Weise.
Qwen2.5-max stellte 8 verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, um zu beweisen, dass die Erde ohne richtige Erläuterung von irgendeiner ist. Deepseek-R1 übernahm die Methode von Eratosthenes-seine Theorie und Mathematik in präzise und klaren Begriffen. Kimi Ok 1.5 verwendete den einfachsten Ansatz, basierend auf der erforderlichen Methode, ohne ihn ausdrücklich zu erwähnen.
Punktzahl: Qwen2.5-max: 0 | Deepseek-R1: 0,5 | Kimi K1.5: 1
Aufgabe 2: Multi-Step-Dokumentenverarbeitung und -analyse
Immediate: “Fassen Sie die Lektion in 1 Zeile zusammen, erstellen Sie ein Flowdiagramm, um den Prozess in der Lektion zu erklären, und übersetzen Sie dann die Zusammenfassung in Französisch.
🔗 Lektion“
Ausgänge
Meine Analyse
| Qwen2.5-max | Deepseek-R1 | Kimi K1.5 |
|---|---|---|
| Die Zusammenfassung battle präzise und legte die in der Lektion behandelten Themen fest. | Die Zusammenfassung der Lektion battle knackig, prägnant und auf den Punkt. | Die Zusammenfassung behandelte alle Themen und battle im Vergleich zu den anderen ziemlich einfach und doch etwas lang. |
| Das Flussdiagramm bedeckte alle wesentlichen Überschriften und deren Unterichtungen nach Bedarf. | Das Flussdiagramm bedeckte alle wesentlichen Überschriften, hatte jedoch mehr als den erforderlichen Inhalt in den Unterheimen. | Anstelle des Flowdiagramms über die Lektion erzeugte das Modell das Flussdiagramm für den Prozess, der in der Lektion behandelt wurde. Insgesamt battle dieses Flussdiagramm klar und knusprig. |
Ich wollte eine einfache, knusprige Einzeilenzusammenfassung der Lektion, die von Deepseek-R1 und Qwen2.5-max gleichermaßen erzeugt wurde. Aber für das Flussdiagramm, während das Design und die Knusprigkeit des von Kimi K1.5 erzielten Ergebnisses die genaue Frage waren, fehlten es keine Particulars über den Fluss der Lektion. Das Flowdiagramm von Deepseek-R1 battle etwas inhaltlich, während Qwen2.5-max ein gutes Move-Diagramm-Abdeckungsdiagramm für alle Wesentlichen ergab.
Punktzahl: Qwen2.5-max: 1 | Deepseek-R1: 0,5 | Kimi K1.5: 0,5
Aufgabe 3: Codierung
Immediate: „Schreiben Sie einen HTML -Code für eine Artwork von App“
Notiz: Bevor Sie Ihre Eingabeaufforderung in Qwen2.5-max eingeben, klicken Sie auf Artefakte. Auf diese Weise können Sie die Ausgabe Ihres Codes in der Chat-Schnittstelle visualisieren.
Ausgabe:
Qwen2.5-max:
Deepseek-R1:
Kimi K1.5:
Meine Analyse:
| Qwen2.5-max | Deepseek-R1 | Kimi K1.5 |
|---|---|---|
| Das Modell generiert den Code schnell und die App selbst sieht der tatsächlichen „Wurm -App“ sehr ähnlich. Anstelle von Alphabeten, die unten aufgeführt sind, stellte es uns die Possibility, unsere 5 Buchstaben direkt einzugeben. Anschließend wird diese Briefe automatisch in der Tafel aktualisiert. | Das Modell braucht einige Zeit, um den Code zu generieren, aber die Ausgabe battle großartig! Die Ausgabe, die er erzeugte, battle quick die gleiche wie die tatsächliche „Wurm -App“. Wir können die Alphabete auswählen, die wir ausprobieren möchten, und sie würden unsere Auswahl in das Wort einfügen. | Das Modell generiert den Code schnell genug. Die Ausgabe des Codes battle jedoch eine verzerrte Model der tatsächlichen „Wurm -App“. Das Wortboard erschien nicht, und es waren auch nicht alle Buchstaben. Tatsächlich kamen die Eingabet- und Löschfunktionen quick über die Alphabete. |
| Mit seinen Artefakten battle es tremendous einfach, den Code genau dort zu analysieren. | Das einzige Downside battle, dass ich den Code kopieren und in einer anderen Schnittstelle ausführen musste. | Außerdem musste ich diesen Code in einer anderen Schnittstelle ausführen, um die Ausgabe zu visualisieren. |
Erstens wollte ich, dass die App generiert wird, die der tatsächlichen Wurm -App so ähnlich ist. Zweitens wollte ich minimale Anstrengungen zum Testen des generierten Codes einsetzen. Das von Deepseek-R1 erzeugte Ergebnis battle am nächsten an der Frage, während das ziemlich gute Ergebnis von Qwen-2.5 am einfachsten zu testen battle.
Punktzahl: Qwen2.5-max: 1 | Deepseek-R1: 1 | Kimi K1.5: 0
Endergebnis
Qwen2.5-max: 2 | Deepseek-R1: 1,5 | Kimi K1.5: 1.5
Abschluss
Qwen2.5-max ist eine erstaunliche LLM, die Modelle wie Deepseek-R1 und Kimi K1.5 harter Konkurrenz bietet. Die Antworten waren über alle verschiedenen Aufgaben vergleichbar. Obwohl es derzeit fehlt, Bilder zu analysieren oder das Net zu durchsuchen, sobald diese Funktionen reside sind. Qwen2.5-max ist ein unschlagbares Modell. Es besitzt bereits Funktionen für Videogenerierung, die selbst GPT-4O noch nicht hat. Darüber hinaus ist die Benutzeroberfläche ziemlich intuitiv mit Funktionen wie Artefakten, die es einfacher machen, die Codes auf derselben Plattform auszuführen. Alles in allem ist Qwen2.5-max von Alibaba ein Allround-LLM, der hier neu definiert, um unsere Arbeit mit LLMs zu definieren!
Häufig gestellte Fragen
A. Qwen2.5-max ist Alibabas neueste multimodale LLM, die für Textual content, Bild und Videogenerierung mit über 20 Billionen Parametern optimiert ist.
A. Im Vergleich zu Deepseek-R1 und Kimi K1.5 zeichnet es sich aus der Erstellung von multimodalen Inhalten und der Programmierunterstützung aus, was es zu einem starken Konkurrenten im chinesischen AI-Ökosystem macht.
A. Nein, Qwen2.5-max ist ein Modell mit geschlossenem Quellen, während Deepseek-R1 und Kimi K1.5 offen sind.
A. Ja! QWEN2.5-MAX-Modell unterstützt Bild- und Videogenerierung.
A. Ja, Sowohl Deepseek-R1 als auch Kimi K1.5 unterstützen die Echtzeit-Websuche, während Qwen2.5-max derzeit keine Websuchfunktionen gibt. Dies gibt Deepseek-R1 und Kimi einen Vorteil beim Abrufen der neuesten On-line-Informationen.
A. Abhängig von Ihrem Anwendungsfall wählen Sie:
-Qwen2.5-max: Wenn Sie multimodale Funktionen (Textual content, Bilder, Video) und erweiterte KI -Argumentation benötigen.
-Deepseek-R1: Wenn Sie die Flexibilität eines Open-Supply-Modells, der überlegenen Fragen zur Frage und der Websuche wünschen.
– Kimi K1.5: Wenn Sie eine effiziente Dokumentenbehandlung, die MINT-basierte Problemlösung und den Echtzeit-Webzugriff benötigen.
Anu Madan verfügt über mehr als 5 Jahre Erfahrung in der Erstellung und des Managements von Inhalten. Nachdem sie als Content material Creator, Rezensent und Supervisor gearbeitet hatte, hat sie mehrere Kurse und Blogs erstellt. Derzeit arbeitet sie an der Erstellung und Strategie der Inhaltskuration und des Designs in Bezug auf generative KI und andere bevorstehende Technologie.