对于文本生成
DeepSeek 在回答问题时会给出技术性和详细的回答。对于与数学、报告等相关的主题，DeepSeek 可以提供一些有见地的内容。然而，它们在主题覆盖方面缺乏多样性，因为 DeepSeek 在某些类别上比其他类别更胜一筹。
在这方面，Qwen 是一个更通用的模型。当你开始向 AI 提出不同类型的问题时，它的多功能性就非常明显了。此外，他们生成的内容比 DeepSeek 更注重创意和发人深省。虽然 Qwen 确实在其内容中提供了细节，但与 DeepSeek 相比仍然有所欠缺。
对于编码和技术任务
DeepSeek 在这一类别中表现出色，因 巴西号码数据 为 R1 模型旨在出色地完成编码和技术任务。他们创建的代码非常高效，并在最后进行了解释。此外，当提出数学问题时，DeepSeek 会通过提供广泛的解决方案来解决这些问题。
Qwen 在这方面也不差，但其表现不如 DeepSeek。它能够用任何编程语言生成代码，也能很好地解决技术问题。然而，在某些情况下，解决方案并未得到优化。
对于图像和视频
DeepSeek 最新的 Janus Pro 7B 在这方面显示出一些前景。通过这个模型，DeepSeek 将能够轻松生成图像和视频。不过，目前 DeepSeek Chat 中还没有这个模型，你只能在 Hugging Face 中找到它作为开源模型。
Qwen 2.5 Max 在这方面确实很出色，因为它支持多模式功能。使用 Qwen 2.5 Max，您可以通过提示或提供文档来生成图像。此外，Qwen 2.5 VL 72B Instruct 允许用户分解图像并用文字进行解释。目前，没有 Qwen 型号具有视频生成功能。
可扩展性
Qwen 比 DeepSeek 更具可扩展性，原因有二。首先，Qwen 旨在处理大型行业的大量查询。通过阿里云，Qwen 可以无缝集成到任何业务中。DeepSeek 更适合专业用例，因此较小的部署适合他们的 AI 模型。
其次，Qwen 的知识库比 DeepSeek 更通用。因此，Qwen 可以在任何给定点处理任何类型的查询。因此，由于缺乏深度知识库和业务方面的优化，DeepSeek 与 Qwen 相比略有不足。
成本和 API 定价
至于定价，DeepSeek 在训练和 API 集成方面比 Qwen 更便宜。DeepSeek 的另一个优势是它的最新模型都是开源的，而 Qwen 2.5 尤其不是开源的。
但是，您可以在它们的聊天机器人平台上免费使用这两种模型。DeepSeek 的硬件效率也更高，因为它们的模型经过量身定制，不需要太多的计算能力。因此，DeepSeek 是一种更具成本效益的模型，您可以以更低的成本使用它。