July 10, 2025
Qwen contra LLaMA el 2025: Una immersió profunda en els principals models d'IA
Si esteu atents a la IA de codi obert, probablement heu sentit a parlar de Qwen i LLaMA. Aquests dos models lingüístics han estat causant sensació el 2025 pel seu rendiment, accessibilitat i utilitat en una àmplia gamma de tasques. En aquest article, us guiarem a través d'una comparació completa perquè pugueu decidir quin s'adapta millor a les vostres necessitats.
Índex
Qwen contra LLaMA: Desglossament general del rendiment de l'aprenentatge per IA (LLM)
Eficiència d'inferència i longitud del context
Casos d'ús de codificació i desenvolupadors
Seguretat, alineació i adopció comunitària
Què són Qwen i LLaMA?
Qwen (d'Alibaba Cloud)
Qwen, abreviatura de "Query-Wise Enhanced Network" (Xarxa millorada per consultes), és un model de base multilingüe desenvolupat per Alibaba Cloud. Construït amb un fort enfocament en el xinès i altres llengües asiàtiques, Qwen s'ha guanyat ràpidament una reputació de fluïdesa, sensibilitat al to i precisió cultural.
Característiques
Optimitzat per a xinès, coreà, japonès i idiomes del sud-est asiàtic.
Bon rendiment en traduccions contextuals, idiomàtiques i formals.
Seguiment d'instruccions millorat mitjançant variants ajustades com ara Qwen-2.
Disponible a través dels principals proveïdors de núvol i API a Àsia.
Pros
El millor de la seva classe en fluïdesa de llengües asiàtiques.
Destaca en el control del to, els honorífics i els matisos de localització.
Gestiona bé documents d'alt context i orientats a negocis.
S'actualitza freqüentment amb millores lingüístiques regionals.
Contres
Rendiment més baix en idiomes europeus de cua llarga o amb pocs recursos.
Ecosistema de codi obert limitat en comparació amb LLaMA.
La integració en piles de desenvolupadors occidentals pot requerir solucions alternatives.
LLaMA (per Meta AI)
LLaMA, o "Large Language Model Meta AI", és una sèrie de models de pes obert de Meta. Amb el llançament de LLaMA 3 el 2025, ara competeix directament amb els LLM propietaris i de codi obert en una àmplia gamma de tasques, des de la traducció multilingüe fins a l'automatització empresarial.
Característiques
Arquitectura altament escalable amb models de paràmetres des de 8B fins a 65B+.
Disponible obertament per a la recerca i l'ús comercial.
Suport multilingüe equilibrat en més de 100 idiomes.
Fort rendiment en la generació de codi, el resum i el control de qualitat.
Pros
De pes obert i fàcil d'utilitzar per a l'afinació i el desplegament.
Rendiment fiable en diversos dominis i idiomes.
Molt adequat per a l'edició estructurada, fluxos de treball basats en memòria i bucles de retroalimentació.
Funciona perfectament amb eines com LangChain, Hugging Face i el motor d'agregació de MachineTranslation.com.
Contres
Pot tenir un rendiment inferior en llengües asiàtiques en comparació amb Qwen i altres.
Manca de finesa tonal i precisió idiomàtica en textos d'alt context.
Requereix sistemes d'afinació o híbrids per igualar la fluïdesa de Qwen als mercats regionals.
Qwen contra LLaMA: Desglossament general del rendiment de l'aprenentatge per IA (LLM)
Aquest gràfic mostra una comparació directa entre dos models de llenguatge d'IA avançats, Qwen 2 i LLaMA 3, en quatre categories d'avaluació bàsiques.
En coneixements generals & Precisió factual, Qwen 2 obté una puntuació de 8,5, superant lleugerament LLaMA 3, que oscil·la entre 8,2 i 8,8 segons les condicions de prova. L'avantatge continua en el raonament & Resolució de problemes, on Qwen obté un 8,3, mentre que el rendiment de LLaMA abasta un rang més ampli però que se superposa entre 8,1 i 9,0.
La diferència es fa més pronunciada en àrees tècnicament intensives. En codificació & Pel que fa a la programació, Qwen 2 aconsegueix un robust 8,7, mentre que LLaMA es queda enrere amb un rang de 7,5 a 8,5, cosa que destaca la consistència i la força de Qwen en tasques de lògica estructurada.
De la mateixa manera, en el seguiment d'instruccions & Rendiment de la tasca, Qwen obté una puntuació de 8,4 en comparació amb el rang lleugerament inferior de 7,8 a 8,6 de LLaMA. Aquests resultats suggereixen que Qwen 2 pot oferir un rendiment més fiable, especialment en aplicacions pràctiques que exigeixen precisió, claredat i exactitud contextual.
Capacitats multilingües
Parlem dels punts forts del multilingüisme, sobretot si treballes en mercats globals. Qwen admet més de 100 idiomes i té un bon rendiment en tasques de baixos recursos i idiomes asiàtics.
Qwen demostra un rendiment superior en la traducció de l'anglès al francès, aconseguint puntuacions gairebé perfectes en precisió (9,5/10), gramàtica (10/10) i fidelitat contextual (10/10). Les seves traduccions són precises, utilitzen termes estàndard de la indústria com ara "parcours client" i "omnicanal", alhora que mantenen una gramàtica impecable i una fraseologia natural. Les dades posicionen clarament Qwen com el model més fiable per a traduccions de nivell professional, especialment en camps especialitzats com el màrqueting digital.
En canvi, LLaMA es queda enrere amb puntuacions més baixes en precisió (8.0/10), gramàtica (8.5/10) i context (8.0/10), cosa que reflecteix inconsistències com la incòmoda "cartographie des voyages des clients".
Tot i que les seves traduccions són tècnicament correctes, els falta el refinament i la fluïdesa idiomàtica de la producció de Qwen. La bretxa estadística subratlla la necessitat de LLaMA de tenir una postedició que iguali la precisió de Qwen, especialment per a aplicacions empresarials crítiques.
Eficiència d'inferència i longitud del context
Quan desplegueu un model, la velocitat i la longitud del context són importants. LLaMA 3.2 és aproximadament tres vegades més ràpid que Qwen 2.5 en la majoria de configuracions d'inferència, gràcies a la seva arquitectura més lleugera. Això pot marcar una gran diferència en entorns de producció o quan s'executa en GPU de gamma baixa.
Pel que fa a la longitud del context, ambdós models han millorat. LLaMA 3.2 ara admet fins a 128.000 tokens, cosa que coincideix amb la finestra de context ampliat de Qwen. Això vol dir que podeu proporcionar-los documents o converses llargs i, tot i així, obtenir resultats precisos.
Els requisits de maquinari són un altre factor a tenir en compte. Els models més grans de Qwen poden consumir molts recursos, mentre que LLaMA s'executa de manera més eficient en configuracions locals. Si el cost o la velocitat són la vostra principal preocupació, LLaMA podria ser la millor opció.
Casos d'ús de codificació i desenvolupadors
Si ets desenvolupador, el rendiment del codi és molt important. Qwen supera LLaMA en tasques com HumanEval i proves de rendiment de generació de codi. Això fa que Qwen sigui una de les millors opcions per a aplicacions com la codificació automatitzada, la integració d'eines de desenvolupament o la lògica de backend.
La personalització és un altre punt fort d'ambdós models. Podeu ajustar Qwen per a dominis específics, mentre que LLaMA ofereix una adaptació ràpida per a tasques de baixa latència. La integració amb les biblioteques HuggingFace i Transformers és fluida per a ambdues.
Segons la nostra experiència, els desenvolupadors s'inclinen cap a Qwen per a fluxos de treball avançats i LLaMA per a la capacitat de resposta. Si la vostra eina requereix raonament sobre lògica complexa, Qwen ofereix una millor base. Però per a tasques que requereixen una execució ràpida, LLaMA us estalviarà temps.
Seguretat, alineació i adopció comunitària
La seguretat i l'alineació de la IA s'han convertit en temes importants el 2025. Tant Qwen com LLaMA han introduït millores d'alineació per reduir les al·lucinacions i millorar la precisió factual. Però les seves estratègies difereixen.
LLaMA prioritza la seguretat de la resposta filtrant els resultats i limitant les finalitzacions arriscades. Qwen, en canvi, es basa en una major consciència del context i una comprensió més profunda per mantenir la rellevància. Això dóna a Qwen un lleuger avantatge en tasques que requereixen precisió i matisos.
El suport de la comunitat també és un gran avantatge. LLaMA té un gran ecosistema amb contribucions de Meta i desenvolupadors de tercers. Qwen ha crescut ràpidament en plataformes com HuggingFace, amb fòrums de desenvolupadors actius i actualitzacions periòdiques del model.
MachineTranslation.com i altres plataformes de traducció que agreguen LLM han descobert que models com Qwen i LLaMA no compleixen completament els criteris SOC 2 per a seguretat i privadesa de dades. Per a les organitzacions que prioritzen solucions lingüístiques segures i respectuoses amb la privadesa, és més segur confiar directament en la infraestructura de confiança de MachineTranslation.com.
Conclusió
El 2025, el debat entre Qwen i LLaMA està més equilibrat que mai. Qwen 2.5 lidera en casos d'ús multilingües, tècnics i rics en context, mentre que LLaMA 3.2 destaca en velocitat i eficiència. L'elecció correcta depèn completament de les vostres necessitats, ja sigui codificació, traducció, atenció al client o cerca basada en IA.
Hem tractat el rendiment, el temps d'inferència, la compatibilitat amb idiomes i les aplicacions del món real per ajudar-vos a prendre una decisió intel·ligent. Si esteu executant projectes multilingües, proveu d'aparellar Qwen amb MachineTranslation.com per obtenir traduccions molt precises i una localització escalable. Sigui quin sigui el que trieu, tots dos LLM ofereixen una gran potència i flexibilitat en el món en ràpida evolució de la IA de codi obert.
Desbloqueja tota la potència de MachineTranslation.com i aconsegueix accés sense problemes a LLM i motors de traducció de primer nivell com ara Qwen i LLaMA. Subscriu-te ara per millorar les vostres traduccions amb una IA més intel·ligent, fluxos de treball més ràpids i una precisió inigualable en tots els idiomes.