Гонка алгоритмов: что лучше выбрать DeepSeek, ChatGPT или Qwen?

Что такое DeepSeek?

DeepSeek во многом похож на ChatGPT и другие GPT-модели: он отвечает на вопросы, генерирует тексты и умеет писать код на многих языках программирования, необходимых для создания приложений, веб-сайтов и других IT-решений.

Однако, по заявлению компании, DeepSeek отличается тем, что предлагает функции на уровне более крупных конкурентов, но по существенно более низкой цене. Как сообщает New York Times, на разработку ушло всего около 6 млн долларов, что примерно в 10 раз меньше инвестиций Meta в ее новейшую ИИ-технологию.

К тому же, открывая базовый код для широкого круга разработчиков и исследователей, китайская компания дает возможность использовать DeepSeek в повседневной работе, будь то создание собственных продуктов или проведение научных исследований.

Что такое ChatGPT?

Разработанный компаний OpenAI ChatGPT представляет собой языковую модель, основанную на архитектуре GPT. LLM-модель использует глубокое обучение для генерации текста, похожего на человеческий, на основе промтов. ChatGPT оптимизирован для разговорного взаимодействия, что делает его высокоэффективным для генерации голосовых ответов на текстовые запросы.

ChatGPT широко используется для задач, включающих разговорный ИИ, создание контента, поддержку клиентов и общую генерацию текста. Он может отвечать на вопросы, писать эссе, генерировать идеи, вести диалоги и даже давать творческие подсказки для написания текстов. Его способность понимать и генерировать связный, контекстный текст сделала его популярным инструментом в различных приложениях, от чат-ботов и виртуальных помощников до образовательных инструментов.

Что такое Qwen?

‍Qwen 2.5 Max— новейшая модель искусственного интеллекта Alibaba, способная генерировать тексты, обрабатывать изображения и аудио, а также поддерживать ролевые сценарии чат-ботов. Она конкурирует с другими GPT-инструментами, обеспечивая многоязычную поддержку (29 языков), понимание долгосрочного контекста, структурированную обработку данных и интеграцию в чат-бот Qwen Chat.

Модель обучена на 18 триллионах токенов, обрабатывает до 128 тысяч токенов за один разговор и поддерживает мультимодальные форматы. Кроме того, Qwen 2.5 оптимизирована для высокой производительности и снижения вычислительных затрат, что делает ее удобной как для компаний, так и для частных пользователей.

Основные различия DeepSeek, ChatGPT и Qwen

Технологии и архитектура

DeepSeek использует алгоритмы семантического поиска и продвинутые модели машинного обучения для понимания и интерпретации смысла запросов. Архитектура модели R1 — Mixture of Experts (MoE). В отличие от традиционного подхода, во время инференса MoE-моделей задействуется лишь часть параметров, а сама модель решает, какие параметры будут задействованы в каждый момент времени. Она фокусируется на извлечении конкретной, релевантной информации из больших наборов данных, баз данных и документов. DeepSeek использует графы знаний и аналитику на основе ИИ для повышения точности и релевантности извлекаемой информации.

ChatGPT основан на архитектуре GPT, которая использует нейронную сеть-трансформер для генерации текста. ChatGPT-o1 был обучен на огромных объемах текстовых данных из книг, веб-сайтов и других текстовых источников, что позволяет ему генерировать связный текст. ChatGPT отлично предсказывает следующее слово в предложении на основе предыдущих слов, что позволяет ему создавать беглый и естественный текст в разговорных форматах.

Qwen 2.5 Max, как и DeepSeek R1, использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE). Этот подход позволяет масштабировать модель, сохраняя при этом управляемые вычислительные затраты. Также в Qwen 2.5 внедрен современный декодер-трансформер, усовершенствованный с помощью динамических механизмов разреженного внимания. Эта конструкция оптимизирует эффективность памяти и вычислений, с легкостью справляясь со сложными задачами. Хотя точное количество параметров не разглашается, по оценкам, оно превышает 100 миллиардов параметров, что обеспечивает глубокое контекстное понимание. Его расширенное контекстное окно до 128 тыс. токенов делает его идеальным для длинных документов, сложных кодовых баз и обширных диалогов, сохраняя согласованность на всем протяжении. Адаптивная система токенизации дополнительно повышает эффективность для языков, отличных от английского, на 15–20%.

Точность и надежность

DeepSeek, как правило, более точен и надежен для конкретных запросов, основанных на данных. Поскольку он специализируется на извлечении информации из структурированных наборов данных, он часто может предоставить более точные ответы на фактические вопросы. Однако он сильно зависит от качества и полноты данных, к которым у него есть доступ. Если данные устарели или неполны, результаты могут быть менее надежными.

ChatGPT исключительно хорош в генерации текста, но его ответы не всегда фактически точны. Поскольку он обучен на широком спектре интернет-текстов, он может генерировать ответы, которые кажутся правдоподобными, но являются галлюцинациями. ChatGPT лучше всего подходит для генерации креативного текста или ответов на общие вопросы, но пользователи должны проявлять осторожность и проверять любую критическую информацию.

Благодаря использованию обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) и автоматизированных упражнений red-teaming Qwen 2.5 Max минимизирует галлюцинации и предубеждения. Этот структурированный цикл самосовершенствования повышает как надежность, так и доверие.

‍Доступность и пользовательский опыт

Доступность и пользовательский опыт ИИ-моделей также играют решающую роль в их внедрении.

DeepSeek доступен бесплатно как через веб-интерфейс, так и в мобильном приложении. Его интерфейс почти не отличается от ChatGPT: пользователи могут вводить текст или загружать файлы и изображения для взаимодействия с ботом. В дополнение к стандартной функциональности можно включить систему рассуждений DeepSeek R1. В отличие от обычных ИИ, работающих с паттернами в данных для генерации изображений, текстов и так далее, системы рассуждений сосредоточены на сложном принятии решений и логических операциях. Такой подход отлично подходит для решения математических и прочих нетривиальных задач, требующих пошагового анализа.

ChatGPT удобен для пользователя и предлагает ряд готовых интеграций и API. Это отличное решение для конечных пользователей. Однако он не имеет открытого исходного кода. Это означает, что пользователи не могут свободно получить к нему доступ для создания собственных приложений с использованием LLM.

Основные модели Qwen 2.5 тоже являются открытыми и их можно найти на таких платформах, как GitHub и ModelScope. Для компаний, которым требуются специализированные решения, Qwen 2.5 настраивается через Qwen Studio от AliCloud. Тонкая настройка, частное развертывание и поддержка на основе SLA доступны для удовлетворения широкого спектра корпоративных потребностей.

Выбор между DeepSeek, ChatGPT и Qwen с точки зрения доступности в конечном итоге зависит от конкретных потребностей организации, технических возможностей и долгосрочной ИИ-стратегии. В то время как DeepSeek и Qwen предлагают более экономичное решение с большим потенциалом настройки, ChatGPT обеспечивает более удобный для пользователя многофункциональный опыт.

Показатели производительности

DeepSeek R1 продемонстрировал замечательную производительность в математических задачах, достигнув точности в 90,2% по тесту MATH-500 и 96,3% по бенчмарку Codeforces, предназначенному для оценки навыков программирования. Однако в том же тесте по математике ChatGPT-o1 набирает 96,4%, а по кодированию — 96,6%. У Qwen 2.5 Max точность 92,5% по GSM8K (математическое рассуждение) и 85,3% по HumanEval (кодирование).

Тест Massive Multitask Language Understanding (многозадачные возможности языковых моделей) тестирует модели по широкому кругу предметов, от гуманитарных наук до STEM (естественные науки и инженерные предметы). По этому показателю DeepSeek показал 90,8%, ChatGPT-o1 — 91,8%, а Qwen 2.5 Max — 83,7%.

Хотя чистые показатели производительности имеют решающее значение, эффективность с точки зрения скорости обработки и использования ресурсов не менее важна, особенно для реальных приложений.

Архитектура MoE DeepSeek позволяет ему обрабатывать информацию более эффективно. Отчеты показывают, что он может быть в два раза быстрее ChatGPT для сложных задач, особенно в таких областях, как кодирование и математические вычисления. Однако важно отметить, что скорость может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и контекста. Плотная архитектура ChatGPT, хотя и потенциально менее эффективна для специализированных задач, обеспечивает постоянную производительность в широком диапазоне запросов.

В тестах производительности Qwen 2.5 Max демонстрирует превосходство над своими предшественниками в плане эффективности благодаря снижению задержки вывода на 30% по сравнению с Qwen 2.0 и фирменным аппаратным оптимизациям AliCloud.

{{llm-razrabotka}}

Опыт использования ИИ-инструментов Napoleon IT

Компания Napoleon IT активно применяет современные ИИ-инструменты для решения бизнес-задач и оптимизации рабочих процессов. На сайте по LLM-разработке представлены кейсы использования ИИ-моделей для генерации текстов, анализа данных, создания интеллектуальных чат-ботов и автоматизации коммуникаций. Такой подход позволяет существенно сократить время разработки, повысить качество контента и улучшить взаимодействие с клиентами.

Опыт Napoleon IT демонстрирует, что тонкая настройка и интеграция ИИ-технологий в существующие системы открывает новые горизонты в цифровой трансформации. Реальные проекты компании подтверждают высокую эффективность моделей: от глубокого понимания контекста до генерации естественно звучащего текста, что делает GPT-инструменты незаменимыми для решения как стандартных, так и специализированных задач в различных отраслях.

Готовы вывести свой бизнес на новый уровень? Свяжитесь с нашими экспертами и узнайте, как современные ИИ-технологии могут стать вашим конкурентным преимуществом!