DeepSeek V3

DeepSeek-V3 是由深度求索（DeepSeek）公司開發的一款先進的 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，并通過監督微調和 強化學習 進一步優化。

若你拿到 DeepSeek 的混淆源碼想研究其 MoE 路由邏輯，可先用 JavaScript 代碼反混淆專家 還原變量名，再用 代碼片段解析助手 逐行解讀核心算法。

moonshot-v1-32k

Moonshot-v1-32k 是 Moonshot AI 推出的一款千億參數的 語言模型，支持 32K 上下文窗口，特別適合長文本的理解和內容生成場景。它具備優秀的語義理解、指令遵循和 文本生成 能力，能夠根據用戶輸入生成相應的文本輸出，廣泛應用于內容創作、代碼生成、文本摘要等領域。

通義千問-Max

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。

AI 大模型多維度對比分析

1. 基礎參數對比

DeepSeek V3 專注于長文本邏輯連貫性，moonshot-v1-32k 支持代碼片段輸入且可 流式輸出，通義千問-Max 則在文檔理解和多模態支持方面表現突出。建議 DeepSeek V3 用于深度文本分析，moonshot-v1-32k 適用于代碼輔助場景，通義千問-Max 適合多媒體內容分析和跨模態推理任務。

2. API 模型價格對比

各 AI 模型提供 免費試用額度，DeepSeek V3 擁有最低的緩存命中輸入價格，而 moonshot-v1-32k 提供較長的有效期。通義千問-Max 的輸入輸出價格最低，適合預算有限的大規模應用。根據價格與需求，選擇適合的場景和 模型進行應用。

3. 核心性能指標對比

DeepSeek V3 在速度和數據量上突出，適合高吞吐場景；moonshot-v1-32k 平衡，適合中等任務；通義千問-Max 以高并發及數據量領先，適合大規模數據處理。建議根據實際需求選擇。

如果想把上述表格自動生成可排序的 HTML 頁面，讓 代碼生成 幫你寫一段 React 組件，再交給 代碼審查助手 檢查性能與可訪問性，一鍵即可上線。

總結

根據多維度對比分析，通義千問-Max 在性價比上最具優勢。其輸入輸出價格最低（輸入 ￥2.40/1M Tokens，輸出 ￥9.60/1M Tokens），提供 100 萬 Token 免費試用，支持 32K 上下文長度、多模態輸入及聯網搜索，訓練數據超 20 萬億 Token，性能強勁，特別在數學和編程領域表現突出。DeepSeek V3 速度快且緩存命中價格低，但功能較為單一；moonshot-v1-32k 價格較高，適合特定代碼場景。綜合價格、性能與功能，通義千問-Max 是預算有限且需多功能支持用戶的首選。

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