本文針對5個服務商分別從數學邏輯推理、化學邏輯推理、生物邏輯推理能力、產品優(yōu)勢、基礎技術參數、核心性能指標來進行對比。我們提供了一份詳細的比較報告,涵蓋多維度分析和豐富的數據對比,幫助用戶快速了解服務商的特點,做出專業(yè)、明智的選擇。
下圖是我們對DeepSeek、騰訊混元、KimiGPT、百川大模型、通義千問多款AI文本生成工具進行多維度的比較結果:

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Top3 技術文檔撰寫模型對比效果
我們將選用同一個提示詞分別對DeepSeek R1、騰訊混元hunyuan t1 latest、 通義千問QWQ 32B混勻模型進行試用對比。
1、DeepSeek R1
DeepSeek R1 是由幻方量化旗下 DeepSeek 研發(fā)的推理模型,于 2025 年 1 月 20 日發(fā)布并開源。它基于 6710 億參數的混合專家架構,采用多階段訓練方法,包括冷啟動微調、強化學習和拒絕采樣。該模型擅長數學、代碼和自然語言推理等復雜任務,推理能力顯著提升。其輸入上下文長度達 128K,通過 YaRN 技術擴展,并采用多頭潛在注意力機制優(yōu)化性能。
1.1 DeepSeek R1數學邏輯推理能力

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1.1 DeepSeek R1化學邏輯推理能力

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1.1 DeepSeek R1生物邏輯推理能力
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2、騰訊混元hunyuan t1 latest
Hunyuan T1 是騰訊于 2025 年 3 月 21 日發(fā)布的深度推理模型,基于 TurboS 快速思維基座和混合架構(Hybrid-Transformer-Mamba MoE),在推理效率和長文本處理方面表現出色。該模型通過大規(guī)模后訓練強化了純推理能力,支持首字符 1 秒內響應,生成速度達 60 – 80 token/秒。在多項基準測試中,Hunyuan T1 的表現與 DeepSeek R1 不相上下,甚至在部分項目中超越。其輸入收費為每 100 萬 Token 1 元,輸出收費為每 100 萬 Token 4 元,具有很強的市場競爭力。
2.1 騰訊混元hunyuan t1 latest數學邏輯推理能力
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2.2 騰訊混元hunyuan t1 latest化學邏輯推理能力
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2.3 騰訊混元hunyuan t1 latest生物邏輯推理能力
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3、通義千問QWQ 32B
通義千問 QwQ-32B 是阿里云于 2025 年 3 月 6 日發(fā)布的開源推理模型,參數量為 320 億。該模型通過大規(guī)模強化學習,在數學、代碼及通用能力上實現質的飛躍,性能比肩 6710 億參數的 DeepSeek-R1。在多項權威基準測試中,QwQ-32B 表現優(yōu)異,超越了 OpenAI-o1-mini。它還大幅降低了部署成本,支持消費級顯卡本地部署,并采用 Apache 2.0 協議開源,可免費下載及商用。
3.1 通義千問QWQ 32B數學邏輯推理能力
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3.2 通義千問QWQ 32B化學邏輯推理能力

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3.3 通義千問QWQ 32B生物邏輯推理能力
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數學知識推理能力綜合評價
1. DeepSeek R1
- 推理過程:DeepSeek R1正確識別題目中的模式,計算f(6)=4, f(12)=6, f(20)=8, f(30)=10,得出f(n)=n/3-2。然后計算10*f(12)+2=122,驗證結果不等于42。進一步分析f(n+1)=f(n)+1,得出f(n)=n/6+7,但計算后發(fā)現f(6)不等于42,推理出答案為42。
- 能力評價:推理清晰,正確推導出f(n)的表達式,驗證過程完整,數學推理能力較強,但未直接驗證f(30)*12是否等于42。
2. 騰訊混元hunyuan t1 latest
- 推理過程:混元正確計算f(6)=4, f(12)=6, f(20)=8, f(30)=10,得出f(n)=n/3-2。計算10*f(12)+2=122,驗證不等于42。進一步推導f(n)=n/6+7,計算f(6)=8,不等于42,最終得出答案為42。
- 能力評價:推理過程與DeepSeek R1類似,數學推理能力較強,步驟清晰,但同樣未直接驗證f(30)*12是否等于42。
3. 通義千問QWQ 32B
- 推理過程:通義千問同樣計算f(6)=4, f(12)=6, f(20)=8, f(30)=10,得出f(n)=n/3-2。計算10*f(12)+2=122,驗證不等于42。推導f(n+1)=f(n)+1,得出f(n)=n/6+7,計算f(6)=8,不等于42,最終答案為42。
- 能力評價:推理過程與前兩個模型一致,數學推理能力相當,步驟清晰,但也未直接驗證f(30)*12是否等于42。
綜合評價
- 數學知識推理能力:三個模型在數學知識推理能力上表現相當,均能正確推導出f(n)=n/3-2,并通過f(n+1)=f(n)+1進一步驗證,最終得出答案為42。推理過程都較為清晰,數學計算無誤。
- 差異點:三者均未直接驗證f(30)*12是否等于42,而是通過其他方式推理得出答案,可能是題目設計引導所致。DeepSeek R1和混元在表達上略有不同,但邏輯一致;通義千問的解答與前兩者高度相似。
- 能力排序:三者能力相當,難分高下,均表現出較強的數學推理能力。
化學知識推理能力綜合評價
1. DeepSeek R1
- 推理過程:DeepSeek R1首先分析燃燒反應的定義,指出需要氧氣支持,產物通常為CO?和H?O。針對選項,排除N?(空氣中常見但非主要燃燒產物)、H?和O?(燃燒消耗的物質)、CO(不完全燃燒產物),得出主要產物為CO?。進一步驗證C?H?OH燃燒反應:C?H?OH + 3O? → 2CO? + 3H?O,確認CO?為主要氣體產物,最終選B: CO?。
- 能力評價:推理邏輯清晰,正確分析燃燒反應原理,結合化學方程式驗證,化學知識扎實,推理能力強。
2. 騰訊混元hunyuan t1 latest
- 推理過程:混元同樣從燃燒反應定義入手,指出完全燃燒產物為CO?和H?O。分析選項,排除N?(非燃燒產物)、H?和O?(反應物)、CO(不完全燃燒產物),得出答案為CO?。驗證C?H?OH燃燒方程式:C?H?OH + 3O? → 2CO? + 3H?O,確認CO?為氣體產物,選B: CO?。
- 能力評價:推理過程與DeepSeek R1高度一致,化學知識準確,推理嚴謹,能力同樣優(yōu)秀。
3. 通義千問QWQ 32B
- 推理過程:通義千問也從燃燒反應原理出發(fā),指出完全燃燒生成CO?和H?O。分析選項,排除N?(非主要產物)、H?和O?(反應物)、CO(不完全燃燒產物),得出CO?為主要氣體產物。驗證C?H?OH燃燒方程式:C?H?OH + 3O? → 2CO? + 3H?O,確認答案為B: CO?。
- 能力評價:推理步驟清晰,化學知識正確,驗證過程完整,推理能力與前兩者相當。
綜合評價
- 化學知識推理能力:三個模型在化學知識推理能力上表現幾乎一致,均正確理解燃燒反應原理,準確判斷完全燃燒產物為CO?和H?O,結合化學方程式驗證,排除錯誤選項,最終選B: CO?。推理過程都邏輯嚴密,化學知識扎實。
- 差異點:三者的解答高度相似,推理路徑和表述幾乎相同,均未出現明顯失誤,未體現明顯能力差異。
- 能力排序:三者化學推理能力相當,難分高下,均表現出較強的化學知識和推理能力。
生物知識推理能力綜合評價
1. DeepSeek R1
- 推理過程:DeepSeek R1首先明確白化病為隱性遺傳病,顯性基因B和隱性基因b,患病表現型為bb。題目中父母之一為白化病患者(bb),另一方正常(可能是BB或Bb)。分析父母基因型:若正常方為BB,則后代為Bb(0%患病);若為Bb,則后代為1/2 Bb、1/2 bb(50%患病)。結合25%的患病概率,推斷正常方基因型為Bb,父母基因型為Bb×bb,后代基因型為50% Bb、50% bb,患病概率為50%。選項中無此結果,分析選項A(Bb×Bb)符合25%患病概率,但與題目條件不符,最終認為題目可能有誤。
- 能力評價:推理過程較為清晰,正確應用遺傳學知識,識別白化病的隱性遺傳特性,計算概率時考慮多種情況,但未直接匹配選項,質疑題目表述,顯示出一定的批判性思維。
2. 騰訊混元hunyuan t1 latest
- 推理過程:混元同樣明確白化病為隱性遺傳病,基因型bb為患病。父母之一為白化病患者(bb),另一方正常(可能是BB或Bb)。若正常方為BB,后代全為Bb(0%患病);若為Bb,后代為50% Bb、50% bb(50%患病)。結合25%患病概率,推斷題目可能指父母均為Bb(Bb×Bb),后代為25% BB、50% Bb、25% bb,患病概率25%,匹配選項A。但題目條件為“父母之一為白化病患者”,與假設矛盾,最終認為題目可能有誤。
- 能力評價:推理邏輯清晰,遺傳學知識準確,計算概率正確,但與DeepSeek R1類似,未直接匹配選項,質疑題目表述,推理能力較強。
3. 通義千問QWQ 32B
- 推理過程:通義千問也明確白化病為隱性遺傳病,患病為bb。父母之一為白化病患者(bb),另一方正常(BB或Bb)。若正常方為BB,后代為Bb(0%患病);若為Bb,后代為50% Bb、50% bb(50%患病)。結合25%患病概率,推斷題目可能指父母均為Bb(Bb×Bb),后代為25% BB、50% Bb、25% bb,患病概率25%,匹配選項A。但題目條件不符,最終認為題目可能有誤。
- 能力評價:推理過程與前兩者高度一致,遺傳學知識準確,計算概率無誤,但同樣未直接匹配選項,質疑題目表述,推理能力相當。
綜合評價
- 生物知識推理能力:三個模型在生物知識推理能力上表現幾乎一致,均正確理解白化病的隱性遺傳特性,準確應用孟德爾遺傳規(guī)律計算后代基因型和患病概率。推理過程邏輯清晰,均識別出題目條件(父母之一為白化病患者)與患病概率25%之間的矛盾,最終質疑題目表述。
- 差異點:三者的解答高度相似,推理路徑和結論幾乎相同,均未直接選出選項,而是指出題目可能存在問題,體現了相似的批判性思維能力。
- 能力排序:三者生物推理能力相當,難分高下,均表現出較強的生物知識和推理能力。
上面使用了一個提示詞進行了比較,你可以使用更多的提示詞進行詳細的測試與比較,冪簡集成平臺提供了專業(yè)的試用產品,無需注冊各個平臺的賬號即可使用,立刻開始你的體驗:

AI技術文檔撰寫模型參數對比
|
騰訊混元 |
DeepSeek |
通義千問 |
|
uid2024053043891289b978 |
uid20240729044910fbb569 |
uid20250401967412f68cc1 |
| 模型信息 |
95 |
100 |
|
| 模型版本 |
hunyuan-turbos-latest |
DeepSeek V3 |
通義千問-Max |
| 描述 |
Hunyuan-Turbos-Latest是騰訊混元團隊推出的新一代快思考模型,具備高速響應和高效性能,能夠實現“秒回”。該模型在知識、數學、推理等多個領域表現出色,具備廣泛的知識覆蓋和準確的推理能力。用戶可以通過騰訊云API調用該模型,享受高速、高效的模型服務。 |
DeepSeek-V3 是由深度求索(DeepSeek)公司開發(fā)的一款先進的開源大語言模型,采用混合專家(MoE)架構,擁有 671B 總參數,其中每 token 激活 37B 參數。模型在 14.8 萬億高質量 token 上進行預訓練,并通過監(jiān)督微調和強化學習進一步優(yōu)化。 |
通義千問-Max,即Qwen2.5-Max,是阿里云通義千問旗艦版模型,于2025年1月29日正式發(fā)布。該模型預訓練數據超過20萬億tokens,在多項公開主流模型評測基準上錄得高分,位列全球第七名,是非推理類的中國大模型冠軍。它展現出極強勁的綜合性能,特別是在數學和編程等單項能力上排名第一。 |
| 開閉源類型 |
閉源 |
開源 |
閉源 |
| 價格 |
93 |
99 |
98 |
有效期:百煉開通后180天內 |
| 輸入價格(緩存命中) | 0.0008元/1千tokens | 0.0005元/1千Tokens | 0.0024元/1千tokens |
| 輸入價格(緩存未命中) | 0.0008元/1千tokens | 0.002元/1千Tokens | 0.0024元/1千tokens |
| 輸出價格 | 0.002元/1千tokens | 0.008元/1千Tokens | 0.0096元/1千tokens |
| 基礎技術參數 | |
| 輸入方式 | 文本/視頻片段/API參數化輸入 | 純文本輸入 | 文本/圖片/視頻鏈接 |
| 輸出方式 | 文本 | 文本 | 文本 |
| 上下文長度(Token) | 64k | 64K | 32k |
| 上下文理解 | 多場景上下文動態(tài)綁定 | 長文本邏輯連貫性優(yōu)化 | 支持跨模態(tài)關聯推理 |
| 文檔理解 | N/A | N/A | N/A |
| 是否支持流式輸出 | 是 | 否 | 是 |
| 是否支持聯網搜索 | N/A | 否 | 是 |
| 是否開源 | 否 | 否 | 否 |
| 多模態(tài)支持 | 文本+視頻生成(需API接入) | 純文本生成 | 支持文本+圖像生成 |
| 核心性能指標 | 96 | 98 | 95 |
| API可用性(近90天) | N/A | 95.69% | N/A |
| 并發(fā)數限制 | N/A | N/A | 1,200Token/分鐘 |
| 生成速度(字/秒) | 約2000字/秒(Turbo加速模式) | 約1500字/秒 | 約1200字/秒 |
| 訓練數據量(參數) | 7萬億Token數據 | 14.8萬億Token數據 | 超過20萬億Token數據 |
以上是DeepSeek R1、騰訊混元hunyuan t1 latest、 通義千問QWQ 32B三款模型的基礎參數對比結果,
如果想了解更詳細報告,點此查看完整報告。
Top3服務商選型指導
上面我們重點講了3個服務商邏輯推理能力的對比效果,從數學知識推理、化學知識推理、生物知識推理效果維度,我們首推DeepSeek R1、騰訊混元hunyuan t1 latest、 通義千問QWQ 32B對應的AI推理模型。
如果想要從價格、服務穩(wěn)定性、互聯網口碑等維度進行選型的話,請點此查看完整報告或可以自己選擇期望的服務商制作比較報告。
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