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我們將選擇DeepSeek V3、通義千問-Max、hunyuan-turbos-latest、Step-2-mini、Spark Pro、ERNIE 4.0、GLM-4-Plus、Doubao 1.5 pro 256k、Baichuan4 Turbo、moonshot-v1-32k這十個模型的基礎(chǔ)參數(shù)性能進行對比。
核心技術(shù)：混合專家（MoE）架構(gòu)，671B總參數(shù)/37B激活參數(shù)，支持FP8混合精度訓(xùn)練與無輔助損失負(fù)載均衡策略。
核心優(yōu)勢：
性能：數(shù)學(xué)推理能力超越所有Claude3.5-Sonnet、GPT-4o），MMLU-Pro得分75.9，GPQA達59.1。
效率：生成速度60TPS（較前代提升3倍），訓(xùn)練成本僅557.6萬美元（為GPT-4的1/20）。
開源：提供FP8原生權(quán)重與BF16轉(zhuǎn)換腳本，支持華為昇騰、NVIDIA/AMD GPU部署。
適用場景：代碼生成、科研論文輔助、企業(yè)知識庫構(gòu)建。
核心技術(shù)：超大規(guī)模MoE架構(gòu)，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量超20萬億token，支持多模態(tài)（文本/圖片/視頻）。
核心優(yōu)勢：
性能：在Arena-Hard、LiveCodeBench等測試中超越DeepSeek V3，數(shù)學(xué)與編程能力全球排名第一。
應(yīng)用生態(tài)：無縫集成阿里云服務(wù)，支持私有化部署與API調(diào)用（如qwen-max-0125模型）。
適用場景：跨模態(tài)內(nèi)容生成、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、智能客服質(zhì)檢。
下面表格中我們從十大AI大模型中挑選了排名前3的大模型進行展示，分別對DeepSeek V3、通義千問-Max、hunyuan-turbos-latest三個模型的基礎(chǔ)參數(shù)進行了對比。
| DeepSeek | |
|---|---|
| 模型信息 | |
| 模型版本 | DeepSeek V3 |
| 描述 | 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(gòu)，擁有 671B 總參數(shù)，其中每 token 激活 37B 參數(shù)。 |
| 開閉源類型 | 開源 |
| 價格 | |
| 輸入價格（緩存命中） | 0.0005元/1千Tokens |
| 輸入價格（緩存未命中） | 0.002元/1千Tokens |
| 輸出價格 | 0.008元/1千Tokens |
| 基礎(chǔ)技術(shù)參數(shù) | |
| 輸入方式 | 純文本輸入 |
| 輸出方式 | 文本 |
| 上下文長度(Token) | 64K |
| 上下文理解 | 長文本邏輯連貫性優(yōu)化 |
| 文檔理解 | N/A |
| 是否支持流式輸出 | 否 |
| 是否支持聯(lián)網(wǎng)搜索 | 否 |
| 是否開源 | 否 |
| 多模態(tài)支持 | 純文本生成 |
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為了更好的對國內(nèi)十大AI大模型進行比較，我們可以使用冪簡大模型API，以對各個大模型的實際生成效果進行比較。同樣，我們將選取國內(nèi)AI大模型排名前三的DeepSeek V3、通義千問-Max、hunyuan-turbos-latest模型進行試用。為了更好對大模型生成效果進行對比，我們將在文本生成、數(shù)學(xué)解題、代碼生成三個維度進行比較。
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文本生成能力的總結(jié)：
總體來看，DeepSeek V3在結(jié)構(gòu)和實用性上表現(xiàn)最佳，通義千問-Max語言流暢且信息豐富，hunyuan-turbos-latest則更具個性化特色。
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數(shù)學(xué)解題能力的總結(jié)：
總體來看，三個模型在數(shù)學(xué)解題能力上均表現(xiàn)出色，DeepSeek V3解法簡潔高效，通義千問-Max和hunyuan-turbos-latest解題過程更詳盡，均能準(zhǔn)確求解。
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代碼生成能力的總結(jié)：
總體來看，DeepSeek V3代碼生成能力最強，邏輯全面且考慮周到；通義千問-Max和hunyuan-turbos-latest代碼功能正確，但深度和細(xì)節(jié)處理稍遜。
上面我們從中國十大大模型中挑選了排名前3的DeepSeek V3、通義千問-Max、hunyuan-turbos-latest大模型進行了重點比較，分別從大模型基礎(chǔ)參數(shù)性能、數(shù)學(xué)解題能力、文本生成能力、代碼生成效果維度進行了對比分析。
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