国内开源AI大模型对比：DeepSeek R1 对比通义千问Max
19 / 0 / 创建于 5个月前
幂简集成 的个人博客
近年来，国内开源AI大模型发展得特别快，像DeepSeek R1和通义千问Max这样的明星模型，正在让人工智能技术变得更普及、更好用。DeepSeek R1 主打轻便高效，尤其擅长处理图片、文本等多模态任务，特别适合开发者快速部署到实际应用中。而通义千问Max 则是个”大块头”，参数规模超大，还融入了丰富的行业知识，在复杂任务上表现非常强悍。
幂简集成精心整理了一份详尽的对比表格，全面覆盖国内主流开源AI大模型的核心性能指标、API产品特性、价格等关键信息。本文将重点从API产品表格和API接口效果两个角度进行分析，为您提供直观的比较视角，同时诚邀您查阅完整报表，获取更全面的洞察！
国内开源AI大模型基准和规格
AI大模型的规格
Deepseek R1 标志着人工智能技术的一次大胆进步，带来了创新功能，并注重精度。与此同时， 通义千问Max 代表着阿里云在人工智能领域的又一次飞跃，展示了其在多功能性和可靠性方面的显著提升。
在讨论大语言模型的性能时，我们需要关注其核心参数和表现指标。以下表格详细对比了通义千问Max与Deepseek R1两款模型在输入输出能力、输出效率等方面的关键数据，为进一步分析模型性能提供直观依据。
| 规格 | 通义千问Max | Deepseek R1 |
|---|---|---|
| 输入上下文窗口 | 32k | 64K |
| 最大输出令牌 | 最大输出约4k token | 最大输出约8k token |
| 参数数量 | 基于大量公开数据训练 | 基于深度优化的领域数据训练 |
| 知识截止 | 截至2024年中期 | 截至2024年后期 |
| 发布日期 | 2024年早期 | 2024年中期 |
| 每秒输出令牌数 | 约30-50 token/s | 约50-80 token/s |
想了解更多模型、更完整的深度报告内容，点此查看完整报告该表格比较了通义千问Max和Deepseek R1两种模型：
- 输入上下文窗口：通义千问Max支持4K-8K token，Deepseek R1支持32K token。
- 最大输出令牌：通义千问Max最大输出4K token，Deepseek R1最大输出8K token。
- 参数量：通义千问Max基于大星公开数据训练，Deepseek R1基于深度优化的闭源数据训练。
- 知识截止：两者知识都截至2024年中。
- 发布日期：两者均于2024年中发布。
- 每秒输出令牌数：通义千问Max为30-50 token/s，Deepseek R1为50-80 token/s。
总结：Deepseek R1在上下文窗口、最大输出令牌和每秒输出速度上优于通义千问Max，但两者知识更新和发布日期相同，训练数据来源不同。
AI大模型的基准
该基准测试是两种型号的官方发布说明以及多个开放基准测试的组合。
| 基准 | 通义千问Max | Deepseek R1 |
|---|---|---|
| MMLU | 90.8 | 90.8 |
| GPQA | 67 | 71.5 |
| Human Eval | 96 | 96.3 |
| CTFs | 43.0 | - |
| MATH-500 | 92 | 97.3 |
想了解更多模型、更完整的深度报告内容，点此查看完整报告该表格比较了通义千问Max和Deepseek R1两个模型在不同基准测试中的性能表现，数据如下：
说明：
- MMLU（本科水平知识）：两模型表现相同，均为90.8。
- GPQA（研究生级别推理）：Deepseek R1（71.5）优于通义千问Max（67）。
- Human Eval（编程）：Deepseek R1（96.3）略优于通义千问Max（96）。
- CTFs（网站安全）：仅通义千问Max有数据（43.0），Deepseek R1无数据。
- MATH-500（数学问题解决）：Deepseek R1（97.3）优于通义千问Max（92）。
总体来看，Deepseek R1在大多数测试中表现略优或持平，通义千问Max在CTFs上有数据但表现较低。
国内开源AI大模型实践测试
我们在充满挑战的真实场景中对人工智能模型进行严格测试。我们的评估重点关注对话能力、逻辑推理、数学问题解决能力和编程性能等关键领域，以评估每个模型的优势和劣势。
1. 对话能力测试：
让我们从一个熟悉的挑战开始：很多人都知道，AI 模型在诸如计算单词中特定字母的数量之类的任务上经常遇到困难。让我们看看 DeepSeek R1 和 通义千问Max 如何处理这项任务。（我故意拼错了这个词）
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