July 10, 2025
Qwen contra LLaMA en 2025: Unha análise profunda dos principais modelos de IA
Se estás a seguir a pista da IA de código aberto, probablemente xa escoitaches falar de Qwen e LLaMA. Estes dous modelos de linguaxe estiveron a causar sensación en 2025 polo seu rendemento, accesibilidade e utilidade nunha ampla gama de tarefas. Neste artigo, guiarémosche a través dunha comparación completa para que poidas decidir cal é o que mellor se adapta ás túas necesidades.
Índice
Qwen contra LLaMA: Desglose xeral do rendemento do LLM en IA
Eficiencia da inferencia e lonxitude do contexto
Casos de uso de codificación e desenvolvedores
Seguridade, aliñamento e adopción comunitaria
Que son Qwen e LLaMA?
Qwen (de Alibaba Cloud)
Qwen, abreviatura de “Query-Wise Enhanced Network” (Rede mellorada por consultas), é un modelo de base multilingüe desenvolvido por Alibaba Cloud. Construído cun forte enfoque no chinés e outras linguas asiáticas, Qwen gañou rapidamente unha reputación de fluidez, sensibilidade ao ton e precisión cultural.
Características
Optimizado para chinés, coreano, xaponés e idiomas do sueste asiático.
Bo rendemento en traducións contextuais, idiomáticas e formais.
Seguimento de instrucións mellorado mediante variantes axustadas como Qwen-2.
Dispoñible a través dos principais provedores de nube e API en Asia.
Vantaxes
O mellor da súa clase en fluidez en linguas asiáticas.
Destaca no control do ton, nos honoríficos e nos matices de localización.
Manexa ben documentos de alto contexto e orientados aos negocios.
Actualízase frecuentemente con melloras no idioma rexional.
Contras
Menor rendemento en linguas europeas de cola longa ou con poucos recursos.
Ecosistema de código aberto limitado en comparación con LLaMA.
A integración en paquetes de desenvolvedores occidentais pode requirir solucións alternativas.
LLaMA (por Meta IA)
LLaMA, ou “Large Language Model Meta AI”, é unha serie de modelos de peso aberto de Meta. Co lanzamento de LLaMA 3 en 2025, agora compite directamente con LLM propietarios e de código aberto nunha ampla gama de tarefas, desde a tradución multilingüe ata a automatización empresarial.
Características
Arquitectura altamente escalable con modelos de parámetros desde 8B ata máis de 65B.
Dispoñible abertamente para investigación e uso comercial.
Soporte multilingüe equilibrado en máis de 100 idiomas.
Bo rendemento na xeración de código, resumo e control de calidade.
Vantaxes
Peso aberto e amigable para os desenvolvedores para o axuste fino e a implementación.
Rendemento fiable en diversos dominios e idiomas.
Ben axeitado para edición estruturada, fluxos de traballo baseados na memoria e bucles de retroalimentación.
Funciona perfectamente en ferramentas como LangChain, Hugging Face e o motor de agregación de MachineTranslation.com.
Contras
Pode ter un rendemento inferior en linguas asiáticas en comparación con Qwen e outras.
Carece de finura tonal e precisión idiomática en textos de alto contexto.
Require axuste ou sistemas híbridos para igualar a fluidez de Qwen nos mercados rexionais.
Qwen contra LLaMA: Desglose xeral do rendemento do LLM en IA
Este gráfico mostra unha comparación directa entre dous modelos avanzados de linguaxe de IA, Qwen 2 e LLaMA 3, en catro categorías principais de avaliación.
En coñecementos xerais & Precisión factual, Qwen 2 obtén unha puntuación de 8,5, superando lixeiramente a LLaMA 3, que oscila entre 8,2 e 8,8 dependendo das condicións de proba. A vantaxe continúa no razoamento & Resolución de problemas, onde Qwen obtén un 8,3, mentres que o rendemento de LLaMA abrangue un rango máis amplo pero que se superpón de 8,1 a 9,0.
A brecha faise máis pronunciada nas áreas tecnicamente intensivas. En codificación & En canto á programación, Qwen 2 acada un robusto 8,7, mentres que LLaMA queda atrás cun rango de 7,5 a 8,5, o que destaca a consistencia e a forza de Qwen en tarefas de lóxica estruturada.
Do mesmo xeito, en Seguimento de instrucións & Rendemento da tarefa, Qwen obtén unha puntuación de 8,4 en comparación co rango lixeiramente inferior de 7,8 a 8,6 de LLaMA. Estes resultados suxiren que Qwen 2 pode ofrecer unha saída máis fiable, especialmente en aplicacións prácticas que esixen precisión, claridade e exactitude contextual.
capacidades multilingües
Falemos dos puntos fortes do multilingüismo, especialmente se traballas en mercados globais. Qwen admite máis de 100 idiomas e funciona ben en tarefas de poucos recursos e idiomas asiáticos.
Qwen demostra un rendemento superior na tradución do inglés ao francés, acadando puntuacións case perfectas en precisión (9,5/10), gramática (10/10) e fidelidade contextual (10/10). As súas traducións son precisas e empregan termos estándar da industria como "parcours client" e "omnicanal", ao tempo que manteñen unha gramática impecable e unha fraseoloxía natural. Os datos posicionan claramente a Qwen como o modelo máis fiable para traducións de nivel profesional, especialmente en campos especializados como o márketing dixital.
Pola contra, LLaMA vai por detrás con puntuacións máis baixas en precisión (8,0/10), gramática (8,5/10) e contexto (8,0/10), o que reflicte inconsistencias como a incómoda "cartographie des voyages des clients".
Aínda que as súas traducións son tecnicamente correctas, carecen do pulido e a fluidez idiomática da produción de Qwen. A brecha estatística subliña a necesidade de LLaMA de que a postedición sexa igual á precisión de Qwen, especialmente para aplicacións empresariais críticas.
Eficiencia da inferencia e lonxitude do contexto
Ao despregar un modelo, a velocidade e a lonxitude do contexto importan. LLaMA 3.2 é aproximadamente tres veces máis rápido que Qwen 2.5 na maioría das configuracións de inferencia, grazas á súa arquitectura máis lixeira. Iso pode marcar unha gran diferenza en entornos de produción ou cando se executan en GPU de gama baixa.
En termos de lonxitude do contexto, ambos os modelos melloraron. LLaMA 3.2 agora admite ata 128 000 tokens, o que coincide coa xanela de contexto ampliada de Qwen. Isto significa que podes proporcionarlles documentos ou conversas longas e aínda así obter resultados precisos.
Os requisitos de hardware son outro factor a ter en conta. Os modelos máis grandes de Qwen poden consumir moitos recursos, mentres que LLaMA funciona de forma máis eficiente en configuracións locais. Se o custo ou a velocidade son a túa principal preocupación, LLaMA podería ser a mellor opción.
Casos de uso de codificación e desenvolvedores
Se es desenvolvedor, o rendemento do código importa moito. Qwen supera a LLaMA en tarefas como HumanEval e probas de rendemento de xeración de código. Isto fai de Qwen unha das mellores opcións para aplicacións como a codificación automatizada, a integración de ferramentas de desenvolvemento ou a lóxica de backend.
A personalización é outro punto forte de ambos modelos. Podes axustar Qwen para dominios específicos, mentres que LLaMA ofrece unha adaptación rápida para tarefas de baixa latencia. A integración coas bibliotecas de HuggingFace e Transformers é fluída para ambas.
Pola nosa experiencia, os desenvolvedores prefiren Qwen para fluxos de traballo avanzados e LLaMA para a capacidade de resposta. Se a túa ferramenta require razoamento sobre lóxica complexa, Qwen ofrece unha mellor base. Pero para tarefas que requiren unha execución rápida, LLaMA aforrarache tempo.
Seguridade, aliñamento e adopción comunitaria
A seguridade e a aliñación da IA convertéronse en temas importantes en 2025. Tanto Qwen como LLaMA introduciron melloras na aliñación para reducir as alucinacións e mellorar a precisión dos feitos. Pero as súas estratexias difiren.
LLaMA prioriza a seguridade da resposta filtrando as saídas e limitando as finalizacións arriscadas. Qwen, pola súa banda, baséase nunha maior conciencia do contexto e nunha comprensión máis profunda para manter a relevancia. Isto dálle a Qwen unha lixeira vantaxe en tarefas que requiren precisión e matices.
O apoio da comunidade tamén é unha gran vantaxe. LLaMA ten un amplo ecosistema con contribucións de Meta e desenvolvedores de terceiros. Qwen medrou rapidamente en plataformas como HuggingFace, con foros de desenvolvedores activos e actualizacións regulares do modelo.
MachineTranslation.com e outras plataformas de tradución que agregan LLM descubriron que modelos como Qwen e LLaMA non cumpren plenamente os criterios SOC 2 para seguridade e privacidade dos datos. Para as organizacións que priorizan solucións lingüísticas seguras e que cumpran coa privacidade, é máis seguro confiar directamente na infraestrutura de confianza de MachineTranslation.com.
Conclusión
En 2025, o debate entre Qwen e LLaMA está máis equilibrado ca nunca. Qwen 2.5 lidera en casos de uso multilingües, técnicos e ricos en contexto, mentres que LLaMA 3.2 destaca en velocidade e eficiencia. A elección correcta depende enteiramente das túas necesidades, xa sexa codificación, tradución, atención ao cliente ou busca baseada en IA.
Cubrimos o rendemento, o tempo de inferencia, a compatibilidade con idiomas e as aplicacións do mundo real para axudarche a tomar unha decisión intelixente. Se estás a executar proxectos multilingües, proba a emparellar Qwen con MachineTranslation.com para obter traducións moi precisas e unha localización escalable. Sexa cal sexa a túa elección, ambos os LLM ofrecen unha gran potencia e flexibilidade no mundo en rápida evolución da IA de código aberto.
Libera toda a potencia de MachineTranslation.com e obtén acceso sen problemas a LLM e motores de tradución de primeiro nivel como Qwen e LLaMA. Subscríbete agora para mellorar as túas traducións cunha IA máis intelixente, fluxos de traballo máis rápidos e unha precisión inigualable en todos os idiomas.