July 10, 2025
Qwen супраць LLaMA ў 2025 годзе: Паглыбленае агляданне лепшых мадэляў штучнага інтэлекту
Калі вы сочыце за штучным інтэлектам з адкрытым зыходным кодам, вы, напэўна, чулі пра Qwen і LLaMA. Гэтыя дзве моўныя мадэлі зрабілі фурор у 2025 годзе дзякуючы сваёй прадукцыйнасці, даступнасці і карыснасці для шырокага кола задач. У гэтым артыкуле мы правядзем поўнае параўнанне, каб вы маглі вырашыць, які з іх найлепшым чынам адпавядае вашым патрэбам.
Змест
Квен супраць LLaMA: Агульная прадукцыйнасць LLM па штучным інтэлекце
Эфектыўнасць вываду і даўжыня кантэксту
Праграмаванне і выпадкі выкарыстання распрацоўшчыкамі
Бяспека, адпаведнасць і прыняцце супольнасцю
Што такое Qwen і LLaMA?
Qwen (ад Alibaba Cloud)
Qwen, скарочана ад «Query-Wise Enhanced Network» (палепшаная сетка з выкарыстаннем запытаў), — гэта шматмоўная базавая мадэль, распрацаваная Alibaba Cloud. Створаная з моцным акцэнтам на кітайскую і іншыя азіяцкія мовы, Qwen хутка заваявала рэпутацыю гульца, які валодае мовай, мае адчувальнасць да тону і культурную дакладнасць.
Асаблівасці
Аптымізаваны для кітайскай, карэйскай, японскай і паўднёва-ўсходняазіяцкіх моў.
Высокія паказчыкі ў кантэкстуальных, ідыяматычных і фармальных перакладах.
Палепшанае выкананне інструкцый з дапамогай дасканалых варыянтаў, такіх як Qwen-2.
Даступна праз буйных пастаўшчыкоў воблачных паслуг і API ў Азіі.
Плюсы
Найлепшы ў сваім класе па свабодным валоданні азіяцкімі мовамі.
Выдатна кантралюе тон, валодае ганаровымі словамі і мае нюансы лакалізацыі.
Добра спраўляецца з высокакантэкстнымі, бізнес-арыентаванымі дакументамі.
Часта абнаўляецца з паляпшэннем рэгіянальных моў.
Мінусы
Ніжэйшая прадукцыйнасць на еўрапейскіх мовах з доўгім хвастом або з нізкім узроўнем рэсурсаў.
Абмежаваная экасістэма з адкрытым зыходным кодам у параўнанні з LLaMA.
Інтэграцыя ў заходнія стэкі распрацоўшчыкаў можа запатрабаваць абходных шляхоў.
LLaMA (ад Meta AI)
LLaMA, або «Мадэль вялікай мовы мета-штучнага інтэлекту», — гэта серыя мадэляў з адкрытай вагой ад Meta. З выхадам LLaMA 3 у 2025 годзе яна цяпер канкуруе як з уласнымі, так і з адкрытымі LLM па шырокім дыяпазоне задач — ад шматмоўнага перакладу да аўтаматызацыі прадпрыемстваў.
Асаблівасці
Высокамаштабуемая архітэктура з мадэлямі ад 8 да 65+ мільярдаў параметраў.
Адкрыта даступны для даследаванняў і камерцыйнага выкарыстання.
Збалансаваная шматмоўная падтрымка больш за 100 моў.
Высокая прадукцыйнасць у генерацыі кода, рэфераванні і кантролі якасці.
Плюсы
Адкрыты і зручны для распрацоўшчыкаў для тонкай налады і разгортвання.
Надзейная прадукцыйнасць у розных даменах і на розных мовах.
Добра падыходзіць для структураванага рэдагавання, працоўных працэсаў на аснове памяці і цыклаў зваротнай сувязі.
Бездакорна працуе ў такіх інструментах, як LangChain, Hugging Face і механізме агрэгацыі MachineTranslation.com.
Мінусы
Можа адставаць у азіяцкіх мовах у параўнанні з Qwen і іншымі.
Не хапае вытанчанасці тону і ідыяматычнай дакладнасці ў тэкстах з высокім кантэкстам.
Патрабуецца налада або гібрыдныя сістэмы, каб адпавядаць паспяховым паваротам Qwen на рэгіянальных рынках.
Квен супраць LLaMA: Агульная прадукцыйнасць LLM па штучным інтэлекце
Гэты графік дэманструе параўнанне дзвюх перадавых мадэляў моў штучнага інтэлекту, Qwen 2 і LLaMA 3, па чатырох асноўных катэгорыях ацэнкі.
У агульных ведах & Фактычная дакладнасць, Qwen 2 атрымлівае 8,5 бала, крыху пераўзыходзячы LLaMA 3, які мае паказчыкі ад 8,2 да 8,8 у залежнасці ад умоў тэставання. Перавага працягваецца ў разважанні & Рашэнне праблем, дзе Квен атрымлівае 8,3 бала, у той час як вынікі LLaMA ахопліваюць больш шырокі, але перакрываючы дыяпазон ад 8,1 да 9,0.
Разрыў становіцца больш прыкметным у тэхналагічна інтэнсіўных раёнах. У кадаванні & У праграмаванні Qwen 2 набірае стабільны бал 8,7, у той час як LLaMA адстае з дыяпазонам ад 7,5 да 8,5, што сведчыць пра паслядоўнасць і моцныя бакі Qwen у задачах са структураванай логікай.
Падобным чынам, у раздзеле «Інструкцыя пасля» & Па выніках выканання задач Qwen атрымлівае 8,4 бала ў параўнанні з крыху ніжэйшым дыяпазонам ад 7,8 да 8,6 бала ў LLaMA. Гэтыя вынікі сведчаць аб тым, што Qwen 2 можа прапанаваць больш надзейны вынік, асабліва ў практычных ужываннях, якія патрабуюць дакладнасці, яснасці і кантэкстуальнай дакладнасці.
Шматмоўныя магчымасці
Давайце пагаворым пра моцныя бакі шматмоўя, асабліва калі вы працуеце на глабальных рынках. Qwen падтрымлівае больш за 100 моў і добра спраўляецца з задачамі з нізкім узроўнем рэсурсаў і азіяцкімі мовамі.
Qwen дэманструе выдатную прадукцыйнасць у перакладзе з англійскай на французскую мову, дасягаючы амаль ідэальных балаў за дакладнасць (9,5/10), граматыку (10/10) і кантэкстуальную вернасць (10/10). Яго пераклады дакладныя, з выкарыстаннем стандартных для галіны тэрмінаў, такіх як «parcours client» і «omnicanal», пры гэтым захоўваецца бездакорная граматыка і натуральная фразіроўка. Дадзеныя відавочна пазіцыянуюць Qwen як больш надзейную мадэль для перакладаў прафесійнага ўзроўню, асабліва ў спецыялізаваных галінах, такіх як лічбавы маркетынг.
У адрозненне ад гэтага, LLaMA адстае з больш нізкімі баламі па дакладнасці (8.0/10), граматыцы (8.5/10) і кантэксце (8.0/10), што адлюстроўвае неадпаведнасці, такія як нязграбная «картаграфія падарожжаў кліентаў».
Нягледзячы на тэхнічную дакладнасць перакладаў, ім не хапае бляску і ідыяматычнай бегласці, якія ўласцівыя творам Квен. Статыстычны разрыў падкрэслівае неабходнасць LLaMA ў пост-рэдагаванні, каб адпавядаць дакладнасці Qwen, асабліва для крытычна важных бізнес-прыкладанняў.
Эфектыўнасць вываду і даўжыня кантэксту
Пры разгортванні мадэлі хуткасць і даўжыня кантэксту маюць значэнне. Дзякуючы больш лёгкай архітэктуры, LLaMA 3.2 прыкладна ў тры разы хутчэйшы за Qwen 2.5 у большасці канфігурацый вываду. Гэта можа мець вялікае значэнне ў вытворчых асяроддзях або пры працы на нізкабюджэтных графічных працэсарах.
Што тычыцца даўжыні кантэксту, абедзве мадэлі палепшыліся. LLaMA 3.2 цяпер падтрымлівае да 128 тыс. токенаў, што адпавядае пашыранаму кантэкстнаму акну Qwen. Гэта азначае, што вы можаце перадаваць ім доўгія дакументы або размовы і пры гэтым атрымліваць дакладныя вынікі.
Патрабаванні да абсталявання - яшчэ адзін фактар, які варта ўлічваць. Больш буйныя мадэлі Qwen могуць патрабаваць шмат рэсурсаў, у той час як LLaMA працуе больш эфектыўна на лакальных наладах. Калі кошт або хуткасць з'яўляюцца вашымі галоўнымі праблемамі, LLaMA можа быць лепшым выбарам.
Праграмаванне і выпадкі выкарыстання распрацоўшчыкамі
Калі вы распрацоўшчык, прадукцыйнасць кода мае вялікае значэнне. Qwen пераўзыходзіць LLaMA ў такіх задачах, як HumanEval і бенчмарках генерацыі кода. Гэта робіць Qwen найлепшым выбарам для такіх прыкладанняў, як аўтаматызаванае кадаванне, інтэграцыя інструментаў распрацоўкі або логіка бэкенда.
Налада - яшчэ адна моцная бок абедзвюх мадэляў. Вы можаце тонка наладзіць Qwen для пэўных даменаў, у той час як LLaMA прапануе хуткую адаптацыю для задач з нізкай затрымкай. Інтэграцыя з бібліятэкамі HuggingFace і Transformers праходзіць гладка для абодвух.
Паводле нашага досведу, распрацоўшчыкі схіляюцца да Qwen для прасунутых працоўных працэсаў і LLaMA для хуткасці рэагавання. Калі ваш інструмент патрабуе разважанняў над складанай логікай, Qwen прапануе лепшую падрыхтоўку. Але для задач, якія патрабуюць хуткага выканання, LLaMA зэканоміць ваш час.
Бяспека, адпаведнасць і прыняцце супольнасцю
Бяспека і ўзгадненне штучнага інтэлекту сталі галоўнымі тэмамі ў 2025 годзе. Як Qwen, так і LLaMA ўвялі паляпшэнні выраўноўвання, каб паменшыць галюцынацыі і павысіць дакладнасць фактаў. Але іх стратэгіі адрозніваюцца.
LLaMA надае прыярытэт бяспецы адказаў, фільтруючы вынікі і абмяжоўваючы рызыкоўныя завяршэнні. Квен, з іншага боку, абапіраецца на большую ўсведамленасць кантэксту і глыбейшае разуменне, каб захаваць актуальнасць. Гэта дае Квен невялікую перавагу ў задачах, якія патрабуюць дакладнасці і нюансаў.
Падтрымка супольнасці — гэта таксама вялікі плюс. LLaMA мае вялікую экасістэму з унёскамі ад Meta і старонніх распрацоўшчыкаў. Qwen хутка развіваецца на такіх платформах, як HuggingFace, з актыўнымі форумамі распрацоўшчыкаў і рэгулярнымі абнаўленнямі мадэляў.
MachineTranslation.com і іншыя перакладчыцкія платформы, якія аб'ядноўваюць LLM, выявілі, што такія мадэлі, як Qwen і LLaMA, не цалкам адпавядаюць крытэрыям SOC 2 для бяспека і прыватнасць дадзеных. Для арганізацый, якія аддаюць перавагу бяспечным моўным рашэнням, якія адпавядаюць патрабаванням прыватнасці, бяспечней спадзявацца непасрэдна на надзейную інфраструктуру MachineTranslation.com.
Выснова
У 2025 годзе дэбаты паміж Qwen і LLaMA больш збалансаваныя, чым калі-небудзь. Qwen 2.5 лідзіруе ў шматмоўных, тэхнічных і кантэкстных выпадках выкарыстання, у той час як LLaMA 3.2 пераўзыходзіць хуткасць і эфектыўнасць. Правільны выбар цалкам залежыць ад вашых патрэб, няхай гэта будзе кадаванне, пераклад, абслугоўванне кліентаў ці пошук на аснове штучнага інтэлекту.
Мы разгледзелі прадукцыйнасць, час вываду, падтрымку моў і рэальныя прыкладанні, каб дапамагчы вам прыняць разумнае рашэнне. Калі вы кіруеце шматмоўнымі праектамі, паспрабуйце аб'яднаць Qwen з MachineTranslation.com, каб атрымаць доступ да высокадакладных перакладаў і маштабаванай лакалізацыі. Які б вы ні абралі, абедзве праграмы магістра права (LLM) прапануюць сур'ёзную магутнасць і гнуткасць у хутка развіваючымся свеце штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам.
Адкрыйце для сябе ўсю моц MachineTranslation.com і атрымайце бесперашкодны доступ да вядучых праграм магістратуры і перакладчыцкіх сістэм, такіх як Qwen і LLaMA. Падпішыцеся зараз каб палепшыць вашыя пераклады з дапамогай больш разумнага штучнага інтэлекту, больш хуткіх працоўных працэсаў і непераўзыдзенай дакладнасці на розных мовах.