echo7 发表于 2025-01-29 19:27
ccchhh 发表于 2025-01-29 17:59 美国人但凡有点脑子的都要好好想想美国怎么了。我儿子一周就上了一天半课：一天是假日马丁路德金日，一天是温度零下太冷6个小时课少了两小时，一天雪后的一个大晴天阳光灿烂不上课，一天是原本就定好了的学生没课老师备课日，就正儿八经上了一天课。 这种美国教育，太棒了。跟中国孩子比试比试yeah，好棒棒！
m口罩sk 发表于 2025-01-29 19:48 有人会冲过来，你来了美国还想你孩子过你小时候每天做作业的日子吗，国内孩子肯定都是做题家啥真本事没有，我们的孩子才是会学更会休息才是棒棒哒，数学算啥我们孩子们有领导船，学一天就顶一周了，将来弄不出ds担我们会打官司呀
美国人但凡有点脑子的都要好好想想美国怎么了。我儿子一周就上了一天半课：一天是假日马丁路德金日，一天是温度零下太冷6个小时课少了两小时，一天雪后的一个大晴天阳光灿烂不上课，一天是原本就定好了的学生没课老师备课日，就正儿八经上了一天课。 这种美国教育，太棒了。跟中国孩子比试比试yeah，好棒棒！ ccchhh 发表于 2025-01-29 17:59
magnoliaceae 发表于 2025-01-29 22:44我昨天才说的DS这只是开个头，后面还不知道多少个中国公司的模型要井喷了，这就来了
风都树影 发表于 2025-01-30 04:29 昨天用qwen做了很多测试，至少从我的体验来看，在coding方面，qwen > DeepSeek > ChatGPT。语言自然流畅度，DeepSeek = ChatGPT > qwen。反应速度，DeepSeek > qwen = ChatGPT。 现在DeepSeek明着暗着被禁了，估计qwen也会是差不多的命运。
riverside 发表于 2025-01-29 09:59 Open AI要告不过来了啊
这种美国教育，太棒了。跟中国孩子比试比试yeah，好棒棒！
那股票能不能涨一点儿？我在水下趴了好几年了
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### **1. 核心能力对比** | **维度** | **Qwen 2.5** | **DeepSeek** | |-------------------|---------------------------------------|---------------------------------------| | **技术定位** | 通用多模态基座模型，强调开源生态 | 聚焦逻辑推理与数学能力，追求极致效率 | | **长文本处理** | 支持超百万token上下文（72B版本） | 约128k token上下文窗口（v2版本） | | **多模态能力** | 文本、图像、音频、视频深度融合 | 以文本为主，图像/代码为辅 | | **数学推理** | 接近GPT-4 Turbo（GSM8K 85%+） | 部分评测超越GPT-4（GSM8K 92%+） | | **代码生成** | HumanEval 75%+，支持全栈开发语言 | HumanEval 80%+，侧重Python/C++优化 | | **开源策略** | 全参数版本开源（1.8B/7B/14B/72B） | 仅部分轻量级模型开源（如1.3B/7B） |
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### **2. 典型场景适配性** - **推荐Qwen 2.5的场景** - **多模态交互**：需同时处理图文、音视频的客服、教育、内容创作场景。 - **企业定制化**：依赖开源模型二次开发的中小企业，尤其是电商、医疗领域。 - **长文档分析**：法律合同解析、科研论文综述等超长文本任务。
- **推荐DeepSeek的场景** - **数学与科学计算**：金融量化、工程仿真、学术研究中的复杂公式推导。 - **代码生成优化**：需要高效生成工业级代码（如高频交易算法）。 - **低资源部署**：对推理速度要求严苛的边缘设备（如智能终端）。
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### **3. 性能实测数据参考** （基于第三方评测平台SuperCLUE-2024） | **任务类型** | Qwen 2.5-72B | DeepSeek-v2-32B | |---------------------|--------------|------------------| | 常识推理 | 89.3 | 88.1 | | 数学问题 | 84.7 | **92.5** | | 代码调试 | 78.9 | **83.4** | | 多模态问答 | **81.2** | 65.8 | | 长文本摘要（10万字）| **90.1** | 76.3 |
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### **4. 商业化与生态支持** - **Qwen 2.5** - **云服务集成**：深度嵌入阿里云PAI平台，提供“模型即服务”（MaaS）。 - **行业解决方案**：联合达摩院推出电商、医疗、政务垂直模型（如Qwen-MED）。 - **成本优势**：72B版本API调用成本约为GPT-4 Turbo的1/3。
- **DeepSeek** - **企业级工具链**：提供私有化部署工具包，支持国产芯片（如昇腾）。 - **科研合作**：与高校合作优化科学计算模块（如蛋白质结构预测）。 - **推理效率**：32B版本响应速度比同规模模型快20-30%。
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### **5. 总结：如何选择？** - **选Qwen 2.5若**： - 需要多模态支持或长文本处理 - 依赖开源社区进行低成本定制 - 业务场景涉及跨模态数据（如直播电商）
- **选DeepSeek若**： - 核心需求是数学/代码等高精度推理 - 追求极致推理速度与资源效率 - 需国产化私有部署（兼容信创环境）
**建议**：对于多数企业，可尝试结合两者——用Qwen 2.5处理多模态输入，用DeepSeek驱动核心计算模块，通过API编排实现优势互补。
有人会冲过来，你来了美国还想你孩子过你小时候每天做作业的日子吗，国内孩子肯定都是做题家啥真本事没有，我们的孩子才是会学更会休息才是棒棒哒，数学算啥我们孩子们有领导船，学一天就顶一周了，将来弄不出ds担我们会打官司呀
以前领导船整点花里胡哨的ppt就能往上爬。现在AI做的ppt一个比一个花哨，讲故事忽悠人也是一个比一个头头是道。我思量着AI是不是就缺个大喇叭？有了大喇叭一路忽悠直接能当ceo。
是的。这种氛围不要说学知识，好好的娃变得懒散拖拉，对父母没礼貌。私校好点，老师相当于当年在中国的正常水平，没太多雷点，跟中国高质量公校没法比。听说现在中国教育阶级固化。老师没有二十年前的奉献精神了。
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https://www.youtube.com/embed/2zxeQ3AuPGw?si=8RZ3JodwohOV7PD5
哈哈，让open AI 和Meta 参与中国内卷，沉浸体验一下。
现在DeepSeek明着暗着被禁了，估计qwen也会是差不多的命运。
我住美国东部 这个月初一场大雪 周日就停雪了然后 学校整整关门四天！！ 周一到周四 然后周五还要delay 2小时 尼玛早上十点半到下午三点半 这他妈的上什么学！
自己上班下雪可以work from home会拍手叫好吧？怎么到了小孩就是懒散？果然鸡娃比鸡自己easy！还奉献呢！狗都不懂奉献你要求人奉献？AI时代还抱怨老师的是不是都还没断奶？
是要中国手机来注册，是吧？ 我去网站，没法注册。
我身边的华人孩子还是做题家。 25% 的大藤录取华人全是做题家里的做题家。， 还有好多做题家孩没去大藤也去了很好的学校， 看好这些孩子以后成为科技进步的动力。
"一天雪后的一个大晴天阳光灿烂不上课" 为什么不上课？
谁说的，一起告，批量操作，有了经验的