LLM的預訓練任務有哪些
讓我們開始比較 Qwen2.5-max、DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5，從它們的技術細節開始。為此，我們將比較這 3 個模型的基準性能和功能。
根據現有數據，以下是 Qwen2.5-Max 在各種標準基準測試中對 DeepSeek-R1 和 Kimi k1 的表現。
這三種型號中的每一種都有自己的網絡聊天界面，提供不同的功能。以下是 Qwen2.5-Max 在功能方面與同類產品相比的表現：
| 特征 | Qwen2.5-Max | DeepSeek-R1 | Kimi K1.5 |
| 圖像分析 | 不 | 是的 | 是的 |
| Web 界面 | 是的 | 是的 | 是的 |
| 圖像生成 | 是的 | 不 | 不 |
| Web 搜索 | 不 | 是的 | 是的 |
| 工件 | 是的 | 不 | 不 |
| 文件上傳 | 單 | 倍數 | 倍數 |
| 常用短語 | 不 | 不 | 是的 |
現在讓我們根據應用程序比較目前排名前三的中國模型 – Qwen2.5-max、DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5。為此，我們將測試它們在涉及推理、多步驟處理和編碼的三個不同任務上的性能。
我們將對所有三個模型提供相同的提示并比較它們的響應，根據它們的表現給它們 0、0.5 和 1 分。最后，我們將統計分數，找出其中哪個是最好的。那么讓我們開始吧。
提示：“用數學證明地球是圓的”
| Qwen2.5-Max | DeepSeek-R1 | Kimi K1.5 |
| 使用幾何學、引力、衛星運動和歷史實驗，我們從數學上證明了地球是圓的。地平線的曲率、引力的均勻性和衛星軌道的一致性都支持這一結論。地球是一個球體（或者更準確地說，是一個扁球體）。 | 通過使用陰影的角度差異和兩個位置之間的距離來計算地球的周長，埃拉托色尼用數學方法證明了地球的球形。現代測量和觀測（例如，地平線曲率、月食）進一步證實了這一點。 | 測得的距離和角度與球形幾何形狀（例如，d=Rθ）的一致性證明地球是圓的。平地模型無法解釋這些關系。 |
| Qwen2.5-Max | DeepSeek-R1 | Kimi K1.5 |
| 該模型提供了一些支持該說法的關鍵觀察結果。然后，它涵蓋了各種參數，如球體的幾何形狀、水平曲率、旋轉力和離心力，以及其他不需要的參數。它確實涵蓋了“埃拉托色尼實驗”作為這些參數的一部分。 | 該模型簡要解釋了理論以及所有數學計算，以證明給定任務。它還提供了一些額外的證明以及一些關鍵觀察結果來確定其結果。該模型使用埃拉托色尼實驗來建立證明。 | 這個模型給出了最清晰、最簡潔的回答。它通過一個小的數學計算證明了這個假設。它使用了埃拉托色尼實驗的測量結果，但沒有明確提及。 |
地球曲率最相關的證明是涉及埃拉托色尼方法（約公元前 240 年）的證明，因為它是涉及兩地角度差數學分析的最古老、最全面的證明之一。這三個模型都以一種或另一種方式使用了這種方法。
Qwen2.5-Max 提供了 8 種不同的方法來證明地球是圓的，但沒有適當的解釋。DeepSeek-R1 采用了埃拉托色尼的方法——以簡潔明了的術語解釋了它的理論和數學。Kimi k 1.5 使用了最簡單的方法，基于所需的方法，甚至沒有明確提及它。
Prompt: “用一行文字總結課程內容，創建一個流程圖來解釋課程中發生的過程，然后將總結翻譯成法語課程”
| Qwen2.5-Max | DeepSeek-R1 | Kimi K1.5 |
| 摘要簡潔明了，并列出了課程涵蓋的主題。 | 課程的總結清晰、簡潔、切中要害。 | 摘要涵蓋了所有主題，非常簡單，但與其他主題相比有點長。 |
| 該流程圖根據需要涵蓋了所有基本標題及其副標題。 | 流程圖涵蓋了所有基本標題，但子標題中的內容超出了要求的內容。 | 該模型不是關于課程的流程圖，而是生成了課程中涵蓋的流程圖。總的來說，這個流程圖清晰明了。 |
我想要一個簡單、清晰的單行課程總結，該課程由 DeepSeek-R1 和 Qwen2.5-Max 生成。但對于流程圖，雖然 Kimi k1.5 生成的結果的設計和清晰度是確切的要求，但它缺乏有關課程流程的細節。DeepSeek-R1 的流程圖內容有點重，而 Qwen2.5-Max 提供了一個很好的流程圖，涵蓋了所有基本要素。
提示：“為 wordle 類型的應用程序編寫 HTML 代碼”
注意： 在 Qwen2.5-Max 中輸入提示之前，請單擊 artifacts，這樣您就可以在聊天界面中可視化代碼的輸出。
Qwen2.5-Max：
DeepSeek-R1：
Kimi k1.5：
| Qwen2.5-Max | DeepSeek-R1 | Kimi K1.5 |
| 該模型快速生成代碼，應用程序本身看起來很像實際的“Wordle 應用程序”。它不是在底部列出字母，而是為我們提供了直接輸入 5 個字母的選項。然后它會自動更新板中的這些字母。 | 該模型需要一些時間來生成代碼，但輸出很棒！它生成的輸出與實際的“Wordle App”幾乎相同。我們可以選擇我們想嘗試猜測的字母表，他們會將我們的選擇放入單詞中。 | 該模型生成代碼的速度足夠快。但是代碼的輸出是實際“Wordle App”的扭曲版本。字板沒有出現，也沒有出現所有字母。事實上，進入和刪除功能幾乎超過了字母表。 |
| 借助它的工件功能，可以非常輕松地在那里分析代碼。 | 唯一的問題是我必須復制代碼并在不同的界面中運行它。 | 除此之外，我必須在不同的界面中運行此代碼以可視化輸出。 |
首先，我希望生成的應用程序與實際的 Wordle 應用程序盡可能相似。其次，我想投入最少的精力來測試生成的代碼。DeepSeek-R1 生成的結果最接近詢問，而 Qwen-2.5 的相當好的結果是最容易測試的。
Qwen2.5-Max 是一個了不起LLM的，它給 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 等模型帶來了激烈的競爭。它在所有不同任務中的響應都是可比的。雖然它目前缺乏分析圖像或搜索網絡的能力，但一旦這些功能上線;Qwen2.5-Max 將是一個無與倫比的模型。它已經擁有連 GPT-4o 都不具備的視頻生成能力。此外，它的界面非常直觀，具有工件等功能，這使得在同一平臺內運行代碼變得更加簡單。總而言之，阿里巴巴的 Qwen2.5-Max 是一款全能LLM產品，旨在重新定義我們的合作方式LLMs！
問題 1.什么是 Qwen2.5-Max？
答：Qwen2.5-Max 是阿里巴巴最新的多模態LLM，針對文本、圖像和視頻生成進行了優化，擁有超過 20 萬億個參數。
問題 2.Qwen2.5-Max 與 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 相比表現如何？
答：與 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 相比，它在推理、多模態內容創建和編程支持方面表現出色，使其成為中國 AI 生態系統中的強大競爭對手。
問題 3.Qwen2.5-Max 是開源的嗎？
答：否，Qwen2.5-Max 是閉源模型，而 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 是開源模型。
問題 4.Qwen2.5-Max 可以生成圖像和視頻嗎？
A. 可以！Qwen2.5-Max 型號支持圖像和視頻生成。
問題 5.Kimi k1.5 和 DeepSeek-R1 可以執行網頁搜索嗎？
一個。 是的，DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 都支持實時網頁搜索，而 Qwen2.5-Max 目前缺乏網頁搜索功能。這使 DeepSeek-R1 和 Kimi 在檢索最新的在線信息方面具有優勢。
問題 6.我應該選擇 Qwen2.5-Max、DeepSeek-R1 還是 Kimi k1.5？
答：根據您的使用案例，選擇：
– Qwen2.5-Max：如果您需要多模態功能（文本、圖像、視頻）和高級 AI 推理。
– DeepSeek-R1： 如果您想要開源模型的靈活性、卓越的問答性能和 Web 搜索集成。
– Kimi k1.5： 如果您需要高效的文檔處理、基于 STEM 的問題解決和實時網絡訪問。
