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驗(yàn)證上圖效果請點(diǎn)擊AI代碼生成API試用

通義千問2.5

驗(yàn)證上圖效果請點(diǎn)擊AI代碼生成API試用

代碼生成總結(jié)對比

代碼邏輯與正確性：

兩者都生成了正確的代碼，邏輯一致，均使用字典統(tǒng)計(jì)元素出現(xiàn)次數(shù)并返回第一個(gè)唯一元素。
兩者的實(shí)現(xiàn)方式幾乎相同，DeepSeek V3 使用 count_dict.get(num, 0) + 1 更簡潔，而通義千問2.5 使用 if-else 語句稍顯冗長。

代碼風(fēng)格與可讀性：

兩者代碼風(fēng)格都很清晰，注釋得當(dāng)，邏輯分塊明確，差異不大。
DeepSeek V3 的注釋稍更精煉，通義千問2.5 的注釋更詳細(xì)。

魯棒性：

兩者都考慮了沒有唯一元素的情況，返回 None，魯棒性相當(dāng)。

測試用例：

DeepSeek V3 的測試用例更全面，覆蓋了數(shù)字和字符串?dāng)?shù)組，體現(xiàn)了函數(shù)的通用性。
通義千問2.5 的測試用例較單一，覆蓋面不足。

性能：

兩者時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度相同，均為 O(n)，性能相當(dāng)。

代碼生成總體評價(jià)

DeepSeek V3：代碼生成能力略勝一籌，主要體現(xiàn)在代碼實(shí)現(xiàn)的簡潔性和測試用例的全面性上。DeepSeek V3 的實(shí)現(xiàn)更優(yōu)雅，測試用例覆蓋更廣，展示了更高的通用性和可靠性。
通義千問2.5：代碼生成能力也很強(qiáng)，邏輯正確，風(fēng)格清晰，但在代碼簡潔度和測試用例的全面性上稍遜于 DeepSeek V3。

結(jié)論：在代碼生成能力上，DeepSeek V3 表現(xiàn)略優(yōu)于通義千問2.5，主要體現(xiàn)在代碼實(shí)現(xiàn)的簡潔性和測試用例的多樣性上。兩者在邏輯正確性和魯棒性上不相上下，但 DeepSeek V3 的整體表現(xiàn)更勝一籌。

（三）邏輯推理能力評測

提示詞

# Role: 流行病預(yù)測與防控分析師



# Description: 

負(fù)責(zé)對流行病的傳播趨勢、風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析，構(gòu)建預(yù)測模型，提出科學(xué)合理的防控建議和研究方向，以保障公共衛(wèi)生安全。



# Skills:

1. 流行病學(xué)知識(shí)：掌握流行病傳播機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)評估方法和變異監(jiān)測技術(shù)。

2. 數(shù)據(jù)分析能力：能夠處理和分析疫情相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建預(yù)測模型。



# Rules:

1. 分析必須基于科學(xué)原理和可靠數(shù)據(jù)，確保預(yù)測的準(zhǔn)確性和合理性。

2. 防控建議需結(jié)合實(shí)際情況，具有可操作性，同時(shí)關(guān)注公共衛(wèi)生安全。



# Workflows:

1. 收集疫情數(shù)據(jù)，分析傳播特征和防控措施。

2. 構(gòu)建預(yù)測模型，評估模型性能并優(yōu)化參數(shù)。

3. 提出防控策略、資源配置、應(yīng)急預(yù)案和公眾教育建議。

4. 提出研究建議，包括數(shù)據(jù)收集、模型優(yōu)化、防控評估和未來研究方向。



# OutputFormat:

- 疫情分析：傳播趨勢、風(fēng)險(xiǎn)因素、防控效果、變異監(jiān)測

- 預(yù)測模型：模型選擇、參數(shù)設(shè)置、預(yù)測結(jié)果、置信區(qū)間

- 防控建議：防控策略、資源配置、應(yīng)急預(yù)案、公眾教育

- 研究建議：數(shù)據(jù)收集、模型優(yōu)化、防控評估、研究方向



# Question:

請根據(jù)以下流行病信息，按照指定結(jié)構(gòu)提供詳細(xì)分析：

- 疾病類型：流感

- 傳播特征：飛沫傳播、接觸傳播

- 防控措施：接種疫苗、佩戴口罩、保持社交距離

- 數(shù)據(jù)來源：疾控中心報(bào)告、醫(yī)院病例記錄

DeepSeek V3

驗(yàn)證上圖效果請點(diǎn)擊AI代碼生成API試用

通義千問2.5

驗(yàn)證上圖效果請點(diǎn)擊AI代碼生成API試用

邏輯推理能力總結(jié)對比

疫情分析

DeepSeek V3：提供詳細(xì)的傳播趨勢分析（如冬季高峰和具體月份），風(fēng)險(xiǎn)因素細(xì)化到人群密度和疫苗接種率，防控效果給出具體數(shù)據(jù)（50%-60%和30%-40%），變異監(jiān)測強(qiáng)調(diào)疫苗匹配度，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)。
通義千問2.5：傳播趨勢和風(fēng)險(xiǎn)因素分析較簡略，防控效果數(shù)據(jù)略顯籠統(tǒng)（約50%），變異監(jiān)測提到持續(xù)監(jiān)控但缺乏深度，推理稍顯表面化。
評價(jià)：DeepSeek V3 在數(shù)據(jù)支撐和分析深度上占優(yōu)。

預(yù)測模型

DeepSeek V3：選擇SEIR模型，參數(shù)設(shè)置結(jié)合歷史數(shù)據(jù)并明確潛伏期和傳染期，預(yù)測結(jié)果給出具體增長率和峰值時(shí)間，置信區(qū)間基于蒙特卡洛模擬，邏輯清晰。
通義千問2.5：選擇SIR模型，參數(shù)設(shè)置較簡單，預(yù)測結(jié)果范圍較寬（40%-60%），置信區(qū)間使用Bootstrap但誤差較大，推理較為基礎(chǔ)。
評價(jià)：DeepSeek V3 的模型選擇和參數(shù)優(yōu)化更科學(xué)，推理能力更強(qiáng)。

防控建議

DeepSeek V3：策略針對性強(qiáng)（如高危人群優(yōu)先），資源配置具體（調(diào)配醫(yī)護(hù)和疫苗），應(yīng)急預(yù)案有量化閾值（50%），教育建議結(jié)合媒體，邏輯性和可操作性突出。
通義千問2.5：策略和資源配置較為通用，應(yīng)急預(yù)案和教育建議較簡單，缺乏量化指標(biāo)，可操作性稍弱。
評價(jià)：DeepSeek V3 的建議更具體和科學(xué)。

研究建議

DeepSeek V3：數(shù)據(jù)收集提出社區(qū)監(jiān)測點(diǎn)，模型優(yōu)化引入機(jī)器學(xué)習(xí)，防控評估注重疫苗效果，研究方向聚焦多價(jià)疫苗，邏輯全面。
通義千問2.5：建議較為常規(guī)，數(shù)據(jù)收集和模型優(yōu)化提到實(shí)時(shí)性和機(jī)器學(xué)習(xí)，但缺乏具體實(shí)施路徑，研究方向較模糊。
評價(jià)：DeepSeek V3 的研究建議更具前瞻性和實(shí)用性。

總體評價(jià)

DeepSeek V3：邏輯推理能力更強(qiáng)，分析基于科學(xué)數(shù)據(jù)，模型選擇和參數(shù)設(shè)置更精細(xì)，防控和研究建議具體且可操作，整體表現(xiàn)出更高的綜合推理能力。
通義千問2.5：邏輯推理能力較好，但分析深度和建議的具體性不足，模型和策略設(shè)計(jì)較為基礎(chǔ)，推理能力稍遜于 DeepSeek V3。

結(jié)論：在流行病預(yù)測與防控分析中，DeepSeek V3 的邏輯推理能力顯著優(yōu)于通義千問2.5，尤其在數(shù)據(jù)運(yùn)用、模型優(yōu)化和建議可操作性方面表現(xiàn)突出。

三、價(jià)格與性價(jià)比

（一）調(diào)用成本對比表

	通義千問	DeepSeek
模型信息
模型版本	通義千問-2.5	DeepSeek V3
價(jià)格
免費(fèi)試用	贈(zèng)送100萬Tokens額度有效期：百煉開通后180天內(nèi)	500萬Tokens
輸入價(jià)格（緩存命中）	0.0024元/1千tokens	0.0005元/1千Tokens
輸入價(jià)格（緩存未命中）	0.0024元/1千tokens	0.002元/1千Tokens
輸出價(jià)格	0.0096元/1千tokens	0.008元/1千Tokens

如果想了解更詳細(xì)報(bào)告，點(diǎn)此查看完整報(bào)告。

（二）企業(yè)級成本模型

中小開發(fā)者：通義千問2.5的低價(jià)策略更友好，假設(shè)月調(diào)用10萬Token，成本僅1.5元，較DeepSeek節(jié)省3.5元。
大型企業(yè)：DeepSeek V3的本地化部署方案可降低云端傳輸成本，尤其在金融、政務(wù)等數(shù)據(jù)不出域場景，長期運(yùn)維成本低40%以上。

四、適用場景與選型指南

（一）深度技術(shù)場景（推薦DeepSeek V3）

代碼開發(fā)：算法題求解、代碼漏洞檢測等需要數(shù)學(xué)推理與邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性的場景。
科研輔助：論文數(shù)據(jù)處理、實(shí)驗(yàn)報(bào)告生成，尤其適合STEM領(lǐng)域研究。
長文本處理：法律合同審查、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)分析，64k窗口提供穩(wěn)定支持。

（二）企業(yè)應(yīng)用場景（推薦通義千問2.5）

智能客服：多輪對話、跨語言支持，適合電商、銀行等高頻交互場景。
知識(shí)管理：企業(yè)知識(shí)庫構(gòu)建、問答機(jī)器人，最新知識(shí)庫與安全合規(guī)優(yōu)勢突出。
多模態(tài)創(chuàng)作：營銷文案、商品描述生成，支持文本+圖像一體化輸出。

（三）中性場景決策參考

考量因素	DeepSeek V3更優(yōu)	通義千問2.5更優(yōu)
數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性	弱（2023年數(shù)據(jù)）	強(qiáng)（2025年數(shù)據(jù)）
本地化部署需求	強(qiáng)（國產(chǎn)算力適配）	弱（依賴云端）
多模態(tài)生成需求	無	支持圖像生成
預(yù)算敏感性	中（錯(cuò)峰折扣）	強(qiáng)（基礎(chǔ)價(jià)格低）

五、結(jié)論：技術(shù)路線決定場景適配

文章中從基礎(chǔ)參數(shù)、核心性能指標(biāo)、價(jià)格等維度對比了兩個(gè)模型，如果想要更多維度進(jìn)行選型的話，請點(diǎn)此查看完整報(bào)告或可以自己選擇期望的服務(wù)商制作比較報(bào)告。

DeepSeek V3憑借數(shù)學(xué)推理與代碼生成能力，在科研、法律、代碼開發(fā)等深度技術(shù)場景建立壁壘；通義千問2.5則以企業(yè)級多模態(tài)優(yōu)化與成本優(yōu)勢，成為電商、金融、客服等領(lǐng)域的首選。開發(fā)者需根據(jù)數(shù)據(jù)安全要求、任務(wù)復(fù)雜度與預(yù)算靈活選型——沒有全能冠軍，只有最佳適配。