Почему одни выбирают скорость, а другие — универсальность?
1. Архитектура: Мозги против Модулей
DeepSeek R1 — это «спринтер», созданный для молниеносных вычислений. Его плотная архитектура (dense transformer) оптимизирована под задачи, где важна скорость: математика, логика, код. Он не тратит время на активацию «лишних» параметров — всё работает как швейцарские часы.
Qwen3 — «стратег» с гибридным мышлением. Модель использует смесь экспертов (MoE), где каждый «эксперт» отвечает за свою задачу. Например, 235-миллиардная версия активирует только 22 млрд параметров за шаг, экономя ресурсы. Это как команда спецов: один генерирует код, другой решает уравнения, третий переводит тексты.
Пример: В тесте на создание SVG-бабочки Qwen3 точно следовал инструкциям, а DeepSeek добавил мультяшные детали — видимо, активировал «творческого эксперта».
2. Производительность: Код vs Математика
- Кодирование: Qwen3 лидирует в генерации функционального кода. В тесте на создание терминальной версии «Игры Жизни» он предоставил готовый скрипт с примерами, а DeepSeek потребовал дополнительных файлов и оптимизации.
- Математика: DeepSeek R1 решает многошаговые задачи на 2-5% точнее. Например, в тесте AIME (сложные уравнения) он набрал 84.9% против 87.2% у Qwen3, но с меньшими затратами времени.
- Рассуждения: Обе модели справились с детективной загадкой о виновном, но DeepSeek дал ответ за 80 секунд, а Qwen3 — за 120, зато с подробным разбором 1.
3. Мультиязычность и Длинный контекст
- 119 языков у Qwen3 против 5 основных у DeepSeek. Китайская модель Alibaba понимает даже редкие диалекты вроде бирманского или суахили, сохраняя цепочку рассуждений.
- Контекстное окно: Обе поддерживают до 128 тыс. токенов, но Qwen3 лучше анализирует длинные документы — например, юридические контракты на тамильском .
4. Эффективность: Стоимость и Локалка
- Локальное развертывание:
DeepSeek R1 8B работает даже на ПК с 4 ГБ VRAM (в режиме INT8).
Qwen3-30B-A3B (MoE) сопоставим с 72B плотной моделью, но требует в 10 раз меньше ресурсов. - Цена API: Qwen3 дешевле на 15-20% за 1 млн токенов благодаря MoE-архитектуре.
5. Философия: Открытость vs Специализация
- Qwen3 — полностью open-source (Apache 2.0). Можно кастомизировать, встраивать в коммерческие продукты и даже обучать на своих данных. Идеален для стартапов и исследователей.
- DeepSeek R1 — «закрытый открытый» код. Веса доступны, но производные модели контролируются компанией. Зато он оптимизирован под нишевые задачи: анализ финансовых отчётов или научные расчёты.
Кому что выбрать?
- DeepSeek R1 — если нужна скорость в математике, кодере или логике. Например, для трейдинговых алгоритмов или инженерных расчётов.
- Qwen3 — для мультиязычных проектов, креатива (генерация изображений/видео) и задач, где важен структурированный вывод. Подойдет разработчикам мультимодальных приложений.
Спойлер будущего: Обе модели уже теснят GPT-4o в тестах, а их бюджет разработки в 10-20 раз меньше, чем у западных аналогов. К 2026 году они могут стать основой для ИИ-ассистентов, которые не просто отвечают на вопросы, но и действуют — от написания кода до управления умным домом.
Выбор за вами: скорость или универсальность? А может, и то, и другое? 🚀