HapiJS 身份驗證 : 使用 JWT 保護您的 API
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deepseek-V3的優勢在于其更大的64k上下文窗口，適合需要處理超大文本的場景，而通義千問-Max則憑借更低的成本和更新的知識庫占據優勢，適用于預算敏感且需要最新信息的應用。
### FlagEval大模型基準測試
| 基準 | deepseek v3 | 通義千問-max |
| — | — | — |
| **簡單理解** | **76.73** | **76.73** |
| 知識運用 | **83.54** | **85.44** |
| 推理能力 | **66.67** | **72.62** |
| 數學能力 | **75.67** | **66.83** |
| 任務解決 | **72.62** | **68.55** |
| 安全與價值觀 | **74.47** | **75.66** |
本次表格數據來源于FlagEval，它是由智源研究院將聯合多個高校團隊打造，是一種采用“能力—任務—指標”三維評測框架的大模型評測平臺，旨在提供全面、細致的評測結果。該平臺已提供了 30 多種能力、5 種任務和 4 大類指標，共 600 多個維度的全面評測，任務維度包括 22 個主客觀評測數據集和 84433 道題目。
deepseek v3在數學能力方面表現突出，而通義千問-max在知識運用和推理能力上更具優勢。整體試用顯示，deepseek v3在簡單理解和任務解決表現優異，而通義千問-max則在安全與價值觀略勝一籌。建議deepseek v3應用于需要數學和邏輯處理的場景，而通義千問-max適合知識密集型任務。
## API接口效果比較
我們的目標是評估 AI 在模擬真實世界使用情況的復雜場景中的表現。我們將嘗試多種場景對話來評估這兩個模型所展現的能力，幫助你做出客戶的決策。
### 提示詞輸入1：（中英文混合文化表達）
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以下是來自不同文化的10個與 “break the ice”（打破沉默、打破隔閡）意義相近的習語表達，每個都附有簡要說明和所屬文化背景
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### deepseek-V3輸出
### 通義千問-Max 輸出
通義千問 Max輸出結果準確捕捉了跨文化習語的多樣性，而DeepSeek V3則提供了更豐富的文化背景和具體語境，兩者均有效地展示了如何“打破沉默”
### 提示詞輸入2：（邏輯與常識推理）
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你有一個裝有10枚硬幣的儲蓄罐。
你又加了一枚，
然后把儲蓄罐打碎了。
現在儲蓄罐里有多少枚硬幣？請簡短的回答
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### deepseek v3輸出
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0枚。儲蓄罐被打碎后，硬幣不在里面了。
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### 通義千問-Max輸出
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儲蓄罐里有11枚硬幣。不過，實際上因為儲蓄罐被打碎了，硬幣可能散落出來，但總數仍然是11枚。
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[通義千問 Max](http://www.dlbhg.com/api/scd2025040103563aa6c998)在理解復雜情境和提供詳細解釋方面表現出色，更適用于需深入理解的任務。DeepSeek V3則強調直觀的結果表達，適合快速獲取關鍵信息的場景。整體試用效果顯示，前者適合需邏輯推理的場景，后者適合直觀查詢場景。
### 提示詞輸入3：（英文語法結構）
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Write 10 sentences that end with real words ending in "-TION".
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### deepseek v3輸出
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Certainly! Here are 10 sentences that end with real words ending in **"-tion"**:
1. She gave a detailed **explanation**.
2. The team celebrated their victory with great **enthusiasm**.
3. The scientist conducted an important **experiment**.
4. His sudden resignation caused quite a **sensation**.
5. The artist received an award for her creative **expression**.
6. The mayor announced a new urban **renovation**.
7. The teacher provided clear **instruction**.
8. The company focused on digital **transformation**.
9. The debate sparked a heated **discussion**.
10. The doctor recommended immediate **action**.
Each sentence ends with a different **-tion** word, covering a variety of contexts. Hope this helps!
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### 通義千問-Max 輸出
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1. The celebration was filled with laughter and joy, bringing the community together in a spirit of unity.
2. After much deliberation, the committee reached a decision that would affect the future of the organization.
3. Her dedication to the cause inspired others to join, significantly increasing the team's motivation.
4. The construction of the new library is expected to enhance educational opportunities for all residents.
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10. With determination, she overcame every obstacle, proving that perseverance is key to achieving one's goals.
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通義千問 Max在生成句子豐富性和語境連貫性方面表現突出，適合需要高質量文本輸出的場景；[DeepSeek V3](http://www.dlbhg.com/api/scd2025040146603aa6c910)在語法準確性和結構清晰度上表現良好，適合快速生成結構化內容的場合。通義千問 Max更適合復雜文本創作，而DeepSeek V3則更適用于簡潔明了的表達需求。
## 結論
從模型參數、訓練數據規模、上下文能力到實際提示詞輸出質量，我們對 DeepSeek-V3 和通義千問-Max 兩款主力模型進行了多角度對比。測試結果顯示，兩者在不同任務類型中的表現各具優勢——DeepSeek-V3 更適合結構化生成與數學邏輯場景，而通義千問-Max 在復雜語境理解與細膩表達上表現更優，且在價格上更具性價比
當然，本文僅聚焦于 API 規格和接口效果兩個關鍵維度。對于希望從 知識庫更新周期、輸出穩定性、適配行業場景、技術服務能力 等更多維度綜合判斷的開發者，建議前往[冪簡集成的完整報告頁面](https://console.explinks.com/report/1913147765323411456)，獲取一份包含詳細評分與指標對照的深度評測報表，助你做出更理性、更適配的API服務商選型決策。
## 自己比較
我們分別通過三個提示詞案例在不同的場景對deepseek-R1和通義千問-Max進行了對比測試和分析，你如果想體驗一下這些模型。請通過試用[測試入口](http://www.dlbhg.com/api/trial/ai_text_generation)，無需申請API Key 就可以測試和比較這兩款API模型名稱
