推荐语

两大国产大模型巅峰对决：Qwen与DeepSeek在架构、性能与应用场景上的全面较量，谁更胜一筹？

核心内容：
1. 架构设计对比：Qwen的稠密模型优化 vs DeepSeek的混合专家架构
2. 性能表现分析：中文处理、推理能力与多模态任务的实际效果
3. 应用场景选择：不同规模模型在端侧部署与专业领域的适用性

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

1. 架构设计2. 性能表现3. 模型规模4. 应用场景5. 开源与价格

Qwen 是阿里云自主研发的大语言模型系列，DeepSeek 是深度求索科技开发的大语言模型。它们在架构、性能、应用场景、开源与价格等方面存在区别。

1. 架构设计

Qwen 采用经典 Transformer 解码器架构（传统的稠密模型架构），并进行了多项优化。例如，其多头注意力使用分组查询机制（GQA）降低推理的显存和计算开销，提升推理效率；位置编码运用旋转位置编码 RoPE 并以 FP32 精度计算频率矩阵，保障长上下文的数值稳定和精度 。此外，Qwen 还采用权重解耦设计、去 Bias 处理、预归一化与 RMSNorm 等技术，前馈网络激活函数为 SwiGLU，并将前馈层隐藏单元维度缩减为约 3 倍，在减少参数量的同时保证性能。

一句话总结：Qwen系列采用传统的稠密模型架构，侧重于资源效率优化，尤其在小参数规模下（如32B）保持高性能，更适合端侧部署。

DeepSeek 主打混合专家（MoE）架构，利用稀疏激活机制智能分配计算资源，降低计算开销。它还采用多头潜在注意力机制（MLA）提高计算效率，多 tokens 预测（MTP）技术提升训练效率，并且原生支持 FP8 混合精度训练，降低计算和存储需求。

一句话总结：DeepSeek 系列主打混合专家架构（MoE），通过在推理时动态选择子模块专家提升效率，且强调低训练成本设计，适合资源受限场景。

2. 性能表现

• 在语言能力上，Qwen 对中文语境理解进行了深度优化，处理中文复杂任务和多轮对话的能力较强，同时也具备多语言能力，支持 29 种语言的翻译等操作。DeepSeek 在自然语言处理方面同样出色，不过在中文场景下可能需要更多微调；在特定的语言生成任务，如代码生成相关的文本生成中，表现高效且高质量。

• 推理能力方面，Qwen 能对复杂逻辑关系进行梳理和推断，在数学推理、逻辑推理等任务上有较强能力 。DeepSeek - R1 等模型在推理方面表现卓越，在数学、编程、逻辑推理等任务上性能比肩 OpenAI 的顶级推理模型，在复杂数学问题求解、算法交易策略生成等专业性较强的推理场景中优势明显。

• Qwen 通过领域知识蒸馏增强垂直领域适应性，例如在医学问答（Clinical Chemistry MCQs）中准确率超过人类专家。

• DeepSeek-R1 通过自我进化策略（如长链思维蒸馏）提升复杂逻辑推理能力，在数学、编程等任务中表现突出。

• 多模态能力上，Qwen 能够自然流畅地整合文本、图像、音频等多种模态信息。DeepSeek 同样具备处理多模态任务的能力，在文生图、图生文等特定多模态任务上表现出色。

3. 模型规模

• DeepSeek 模型主打 671B 参数的混合专家架构，有 72B、32B、7B、8B 的蒸馏版本。

• Qwen 模型规模较小且尺寸更为全面，原生支持 0.5B、1.5B、7B、14B、32B、72B 等版本，从 Qwen3 开始推出 235B 版本。

4. 应用场景

Qwen 由于其强大的多模态和长文本处理能力，在企业复杂业务场景，如企业内部的知识管理系统、边缘设备部署、多模态内容生成，以及金融领域的合同分析、医疗领域的病历处理等行业应用中表现出色。

DeepSeek 在开发者工具集成方面表现突出，在代码生成与调试方面支持多种编程语言；在图像识别、生成任务中表现优秀，如游戏开发中生成角色概念图、场景设计图等；在自然语言处理的智能客服场景中，也能快速准确地回答用户问题，提升客户服务体验。

5. 开源与价格

• Qwen 开源生态完善，提供从 7B 到 72B 等不同规模的模型版本供开发者免费使用和定制化开发 。以百万 Token 为单位，Qwen 输入价格为 ¥2.4，输出价格为 ¥9.6。但仅开放基础模型权重，高级功能（如领域适配模块）需商业授权。

• DeepSeek 部分模型开源，如 DeepSeek - MoE 等，但其核心模型闭源，需要通过 API 调用使用。以百万 Token 为例，DeepSeek 输入缓存命中价格为 ¥0.5，缓存未命中价格为 ¥2，输出价格为 ¥8，整体来看价格方面 DeepSeek 更具优势。DeepSeek推行全栈开源，覆盖基础模型、蒸馏版本和部署工具链

笔者能力有限，欢迎批评指正或者在留言区讨论