July 10, 2025
Qwen ទល់នឹង LLaMA ក្នុងឆ្នាំ 2025៖ ការជ្រមុជទឹកជ្រៅទៅក្នុងគំរូ AI កំពូល
ប្រសិនបើអ្នកកំពុងតាមដាន AI ប្រភពបើកចំហ អ្នកប្រហែលជាធ្លាប់លឺពី Qwen និង LLaMA។ គំរូភាសាទាំងពីរនេះបាននិងកំពុងបង្កើតរលកនៅឆ្នាំ 2025 សម្រាប់ការអនុវត្ត ភាពងាយស្រួល និងអត្ថប្រយោជន៍របស់ពួកគេនៅទូទាំងជួរដ៏ធំទូលាយនៃកិច្ចការ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងណែនាំអ្នកតាមរយៈការប្រៀបធៀបពេញលេញ ដូច្នេះអ្នកអាចសម្រេចចិត្តថាតើមួយណាដែលសាកសមបំផុតសម្រាប់តម្រូវការរបស់អ្នក។
តារាងមាតិកា
Qwen ទល់នឹង LLaMA៖ ការវិភាគប្រតិបត្តិការ AI LLM សរុប
ប្រសិទ្ធភាពនៃការសន្និដ្ឋាន និងប្រវែងបរិបទ
ការសរសេរកូដ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ករណីប្រើប្រាស់
សុវត្ថិភាព ការតម្រឹម និងការអនុម័តសហគមន៍
តើ Qwen និង LLaMA ជាអ្វី?
Qwen (ដោយ Alibaba Cloud)
Qwen ខ្លីសម្រាប់ "Query-Wise Enhanced Network" គឺជាគំរូគ្រឹះពហុភាសាដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Alibaba Cloud ។ បង្កើតឡើងដោយផ្តោតលើភាសាចិន និងភាសាអាស៊ីផ្សេងទៀត Qwen ទទួលបានកេរ្តិ៍ឈ្មោះយ៉ាងឆាប់រហ័សសម្រាប់ភាពស្ទាត់ជំនាញ ភាពប្រែប្រួលនៃសម្លេង និងភាពត្រឹមត្រូវនៃវប្បធម៌។
លក្ខណៈពិសេស
ប្រសើរសម្រាប់ភាសាចិន កូរ៉េ ជប៉ុន និងអាស៊ីអាគ្នេយ៍។
ដំណើរការខ្លាំងនៅក្នុងការបកប្រែតាមបរិបទ អាយឌីអូម៉ាទិក និងការបកប្រែផ្លូវការ។
ការណែនាំដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងតាមរយៈវ៉ារ្យ៉ង់ដែលបានកែសម្រួលដូចជា Qwen-2 ។
អាចរកបានតាមរយៈ cloud និងអ្នកផ្តល់ API ធំៗនៅអាស៊ី។
គុណសម្បត្តិ
ល្អបំផុតក្នុងថ្នាក់សម្រាប់ភាពស្ទាត់ជំនាញភាសាអាស៊ី។
Excels នៅការគ្រប់គ្រងសម្លេង កិត្តិយស និងការធ្វើមូលដ្ឋានីយកម្ម nuances ។
គ្រប់គ្រងឯកសារដែលមានបរិបទខ្ពស់ តម្រង់ទិសអាជីវកម្មបានល្អ។
ធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាញឹកញាប់ជាមួយនឹងការកែលម្អភាសាក្នុងតំបន់។
គុណវិបត្តិ
ដំណើរការទាបនៅលើភាសាអឺរ៉ុបដែលមានកន្ទុយវែង ឬធនធានទាប។
ប្រព័ន្ធអេកូប្រភពបើកចំហមានកំណត់បើប្រៀបធៀបទៅនឹង LLaMA ។
ការរួមបញ្ចូលទៅក្នុងជង់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍លោកខាងលិចអាចតម្រូវឱ្យមានដំណោះស្រាយ។
LLaMA (ដោយ Meta AI)
LLaMA ឬ "Large Language Model Meta AI" គឺជាស៊េរីគំរូទម្ងន់បើកចំហពី Meta ។ ជាមួយនឹងការចេញផ្សាយ LLaMA 3 ក្នុងឆ្នាំ 2025 ឥឡូវនេះវាប្រកួតប្រជែងពីក្បាលទៅក្បាលជាមួយ LLMs ដែលមានកម្មសិទ្ធិ និងប្រភពបើកចំហនៅទូទាំងកិច្ចការជាច្រើន - ពីការបកប្រែពហុភាសារហូតដល់ស្វ័យប្រវត្តិកម្មសហគ្រាស។
លក្ខណៈពិសេស
ស្ថាបត្យកម្មដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានខ្ពស់ជាមួយនឹងគំរូពី 8B ដល់ 65B+ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ។
មានបើកទូលាយសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ និងការប្រើប្រាស់ពាណិជ្ជកម្ម។
ការគាំទ្រពហុភាសាមានតុល្យភាពនៅទូទាំង 100+ ភាសា។
ដំណើរការខ្លាំងនៅក្នុងការបង្កើតកូដ ការសង្ខេប និង QA ។
គុណសម្បត្តិ
ទម្ងន់បើកចំហ និងងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍សម្រាប់ការលៃតម្រូវ និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់។
ការអនុវត្តដែលអាចទុកចិត្តបាននៅទូទាំងដែន និងភាសាចម្រុះ។
សមល្អសម្រាប់ការកែសម្រួលរចនាសម្ព័ន្ធ លំហូរការងារផ្អែកលើអង្គចងចាំ និងរង្វិលជុំមតិកែលម្អ។
ធ្វើការយ៉ាងរលូននៅក្នុងឧបករណ៍ដូចជា LangChain, Hugging Face និងម៉ាស៊ីនសរុបរបស់ MachineTranslation.com ។
គុណវិបត្តិ
អាចដំណើរការបានតិចតួចជាភាសាអាស៊ី បើប្រៀបធៀបទៅនឹង Qwen និងអ្នកដទៃ។
ខ្វះភាពម៉ត់ចត់ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃសូរស័ព្ទនៅក្នុងអត្ថបទដែលមានបរិបទខ្ពស់។
តម្រូវឱ្យមានការលៃតម្រូវ ឬប្រព័ន្ធកូនកាត់ដើម្បីផ្គូផ្គងភាពស្ទាត់ជំនាញរបស់ Qwen នៅក្នុងទីផ្សារក្នុងតំបន់។
Qwen ទល់នឹង LLaMA៖ ការវិភាគប្រតិបត្តិការ AI LLM សរុប
ក្រាហ្វនេះបង្ហាញពីការប្រៀបធៀបពីក្បាលទៅក្បាលរវាងគំរូភាសា AI កម្រិតខ្ពស់ពីរ Qwen 2 និង LLaMA 3 ឆ្លងកាត់ប្រភេទវាយតម្លៃស្នូលចំនួនបួន។
នៅក្នុងចំណេះដឹងទូទៅ & ភាពត្រឹមត្រូវតាមការពិត Qwen 2 ទទួលបានពិន្ទុ 8.5 ដែលប្រសើរជាង LLaMA 3 បន្តិច ដែលមានចាប់ពី 8.2 ដល់ 8.8 អាស្រ័យលើលក្ខខណ្ឌសាកល្បង។ អត្ថប្រយោជន៍នៅតែបន្តក្នុង ការវែកញែក & ការដោះស្រាយបញ្ហា ដែល Qwen រកបាន 8.3 ខណៈពេលដែលការអនុវត្តរបស់ LLaMA មានវិសាលភាពទូលំទូលាយ ប៉ុន្តែត្រួតលើគ្នាពី 8.1 ដល់ 9.0 ។
គម្លាតកាន់តែច្បាស់នៅក្នុងផ្នែកដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងខាងបច្ចេកទេស។ ក្នុងការសរសេរកូដ & ការសរសេរកម្មវិធី Qwen 2 សម្រេចបាននូវ 8.7 ដ៏រឹងមាំ ខណៈពេលដែល LLaMA ដើរតាមពីក្រោយជាមួយនឹងចន្លោះពី 7.5 ទៅ 8.5—បញ្ជាក់ពីភាពជាប់លាប់ និងកម្លាំងរបស់ Qwen នៅក្នុងកិច្ចការតក្កវិជ្ជាដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។
ដូចគ្នានេះដែរនៅក្នុងការណែនាំដូចខាងក្រោម & ការអនុវត្តការងារ Qwen ទទួលបានពិន្ទុ 8.4 បើប្រៀបធៀបទៅនឹងជួរ 7.8 ទៅ 8.6 របស់ LLaMA ទាបជាងបន្តិច។ លទ្ធផលទាំងនេះបង្ហាញថា Qwen 2 អាចផ្តល់នូវលទ្ធផលដែលអាចជឿទុកចិត្តបានកាន់តែច្រើន ជាពិសេសនៅក្នុងកម្មវិធីជាក់ស្តែងដែលទាមទារភាពជាក់លាក់ ភាពច្បាស់លាស់ និងភាពត្រឹមត្រូវតាមបរិបទ។
សមត្ថភាពពហុភាសា
ចូរនិយាយអំពីភាពខ្លាំងនៃពហុភាសា ជាពិសេសប្រសិនបើអ្នកធ្វើការនៅទូទាំងទីផ្សារពិភពលោក។ Qwen គាំទ្រជាង 100 ភាសា ហើយដំណើរការបានល្អលើការងារដែលមានធនធានទាប និងភាសាអាស៊ី។
Qwen បង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការបកប្រែជាភាសាអង់គ្លេសទៅបារាំង ដោយសម្រេចបានពិន្ទុជិតល្អឥតខ្ចោះក្នុងភាពត្រឹមត្រូវ (9.5/10) វេយ្យាករណ៍ (10/10) និងភាពស្មោះត្រង់តាមបរិបទ (10/10)។ ការបកប្រែរបស់វាមានភាពច្បាស់លាស់ ដោយប្រើពាក្យស្តង់ដារឧស្សាហកម្មដូចជា "អតិថិជន parcours" និង "omnicanal" ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវវេយ្យាករណ៍ល្អឥតខ្ចោះ និងឃ្លាធម្មជាតិ។ ទិន្នន័យនេះបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់ថា Qwen ជាគំរូដែលអាចទុកចិត្តបានជាងមុនសម្រាប់ការបកប្រែកម្រិតវិជ្ជាជីវៈ ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យឯកទេសដូចជាទីផ្សារឌីជីថល។
ផ្ទុយទៅវិញ LLaMA មានភាពយឺតយ៉ាវជាមួយនឹងពិន្ទុទាបក្នុងភាពត្រឹមត្រូវ (8.0/10) វេយ្យាករណ៍ (8.5/10) និងបរិបទ (8.0/10) ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាដូចជា "cartographie des voyages des clients" ដ៏ឆ្គង។
ខណៈពេលដែលការបកប្រែរបស់វាមានលក្ខណៈបច្ចេកទេសត្រឹមត្រូវ ពួកគេខ្វះភាពច្បាស់លាស់និងភាពស្ទាត់ជំនាញនៃលទ្ធផលរបស់ Qwen ។ គម្លាតស្ថិតិគូសបញ្ជាក់តម្រូវការរបស់ LLaMA សម្រាប់ការកែសម្រួលក្រោយដើម្បីផ្គូផ្គងភាពជាក់លាក់របស់ Qwen ជាពិសេសសម្រាប់កម្មវិធីអាជីវកម្មសំខាន់ៗ។
ប្រសិទ្ធភាពនៃការសន្និដ្ឋាន និងប្រវែងបរិបទ
នៅពេលអ្នកកំពុងដាក់ពង្រាយគំរូ ល្បឿន និងប្រវែងបរិបទមានបញ្ហា។ LLaMA 3.2 គឺលឿនជាង Qwen 2.5 ប្រហែលបីដងក្នុងការរៀបចំការសន្និដ្ឋានភាគច្រើន ដោយសារស្ថាបត្យកម្មស្រាលជាងមុនរបស់វា។ វាអាចធ្វើឱ្យមានភាពខុសគ្នាខ្លាំងនៅក្នុងបរិយាកាសផលិតកម្ម ឬនៅពេលដំណើរការលើ GPU កម្រិតទាប។
នៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃប្រវែងបរិបទ ម៉ូដែលទាំងពីរបានបង្កើនឡើង។ ឥឡូវនេះ LLaMA 3.2 គាំទ្រដល់ទៅ 128K tokens ដែលត្រូវគ្នានឹងបង្អួចបរិបទដែលបានពង្រីករបស់ Qwen ។ នេះមានន័យថាអ្នកអាចផ្តល់ឯកសារ ឬកិច្ចសន្ទនាដ៏វែងដល់ពួកគេ ហើយនៅតែទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។
តម្រូវការផ្នែករឹងគឺជាកត្តាមួយទៀតដែលត្រូវពិចារណា។ ម៉ូដែលធំជាងរបស់ Qwen អាចមានធនធានច្រើន ខណៈពេលដែល LLaMA ដំណើរការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពលើការដំឡើងក្នុងស្រុក។ ប្រសិនបើតម្លៃ ឬល្បឿនគឺជាកង្វល់ចម្បងរបស់អ្នក LLaMA ប្រហែលជាសមជាង។
ការសរសេរកូដ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ករណីប្រើប្រាស់
ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ការអនុវត្តកូដមានសារៈសំខាន់ណាស់។ Qwen ដំណើរការបានល្អជាង LLaMA នៅក្នុងភារកិច្ចដូចជា HumanEval និងស្តង់ដារបង្កើតកូដ។ នេះធ្វើឱ្យ Qwen ជាជម្រើសកំពូលសម្រាប់កម្មវិធីដូចជា ការសរសេរកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិ ការរួមបញ្ចូលឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍ ឬតក្កវិជ្ជាផ្នែកខាងក្រោយ។
ការប្ដូរតាមបំណងគឺជាកម្លាំងមួយផ្សេងទៀតសម្រាប់ម៉ូដែលទាំងពីរ។ អ្នកអាចកែសម្រួល Qwen សម្រាប់ដែនជាក់លាក់ ខណៈពេលដែល LLaMA ផ្តល់នូវការសម្របខ្លួនរហ័សសម្រាប់កិច្ចការដែលមានភាពយឺតយ៉ាវទាប។ ការរួមបញ្ចូលជាមួយបណ្ណាល័យ HuggingFace និង Transformers គឺរលូនសម្រាប់ទាំងពីរ។
នៅក្នុងបទពិសោធន៍របស់យើង អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ពឹងផ្អែកលើ Qwen សម្រាប់លំហូរការងារកម្រិតខ្ពស់ និង LLaMA សម្រាប់ការឆ្លើយតប។ ប្រសិនបើឧបករណ៍របស់អ្នកទាមទារហេតុផលលើតក្កវិជ្ជាស្មុគស្មាញ Qwen ផ្តល់នូវមូលដ្ឋានល្អប្រសើរជាងមុន។ ប៉ុន្តែសម្រាប់កិច្ចការដែលត្រូវការការប្រតិបត្តិលឿន LLaMA នឹងជួយសន្សំពេលអ្នកបាន។
សុវត្ថិភាព ការតម្រឹម និងការអនុម័តសហគមន៍
សុវត្ថិភាព និងការតម្រឹម AI បានក្លាយជាប្រធានបទសំខាន់ក្នុងឆ្នាំ 2025។ ទាំង Qwen និង LLaMA បានណែនាំការកែលម្អការតម្រឹម ដើម្បីកាត់បន្ថយការយល់ច្រលំ និងកែលម្អភាពត្រឹមត្រូវជាក់ស្តែង។ ប៉ុន្តែយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ពួកគេខុសគ្នា។
LLaMA ផ្តល់អាទិភាពដល់សុវត្ថិភាពឆ្លើយតបដោយការត្រងលទ្ធផល និងកំណត់ការបញ្ចប់ប្រកបដោយហានិភ័យ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត Qwen ពឹងផ្អែកលើការយល់ដឹងអំពីបរិបទ និងការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅ ដើម្បីរក្សាភាពពាក់ព័ន្ធ។ នេះផ្តល់ឱ្យ Qwen នូវគែមបន្តិចបន្តួចនៅក្នុងកិច្ចការដែលទាមទារភាពជាក់លាក់និងភាពច្បាស់លាស់។
ការគាំទ្រសហគមន៍ក៏ជាការបូកធំផងដែរ។ LLaMA មានប្រព័ន្ធអេកូដ៏ធំជាមួយនឹងការរួមចំណែកពី Meta និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ភាគីទីបី។ Qwen បានរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅលើវេទិកាដូចជា HuggingFace ជាមួយនឹងវេទិកាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍សកម្ម និងការអាប់ដេតគំរូធម្មតា។
MachineTranslation.com និងវេទិកាបកប្រែផ្សេងទៀតដែលប្រមូលផ្តុំ LLMs បានរកឃើញថាម៉ូដែលដូចជា Qwen និង LLaMA មិនបំពេញតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ SOC 2 ពេញលេញសម្រាប់ សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងឯកជនភាព. សម្រាប់ស្ថាប័នដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ដំណោះស្រាយភាសាដែលអនុលោមតាមភាពឯកជនសុវត្ថិភាព មានសុវត្ថិភាពជាងក្នុងការពឹងផ្អែកដោយផ្ទាល់លើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលអាចទុកចិត្តបានរបស់ MachineTranslation.com ។
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន
នៅឆ្នាំ 2025 ការជជែកដេញដោល Qwen vs LLaMA មានតុល្យភាពជាងពេលណាទាំងអស់។ Qwen 2.5 នាំមុខនៅក្នុងករណីប្រើប្រាស់ច្រើនភាសា បច្ចេកទេស និងបរិបទ ខណៈពេលដែល LLaMA 3.2 ពូកែខាងល្បឿន និងប្រសិទ្ធភាព។ ជម្រើសត្រឹមត្រូវអាស្រ័យទាំងស្រុងលើតម្រូវការរបស់អ្នក ថាតើនោះជាការសរសេរកូដ ការបកប្រែ សេវាកម្មអតិថិជន ឬការស្វែងរកដែលជំរុញដោយ AI។
យើងបានគ្របដណ្តប់លើការអនុវត្ត ពេលវេលាសន្និដ្ឋាន ការគាំទ្រភាសា និងកម្មវិធីក្នុងពិភពពិត ដើម្បីជួយអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តដ៏ឆ្លាតវៃ។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងដំណើរការគម្រោងពហុភាសា សូមសាកល្បងផ្គូផ្គង Qwen ជាមួយ MachineTranslation.com ដើម្បីដោះសោការបកប្រែដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ និងការធ្វើមូលដ្ឋានីយកម្មដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។ អ្វីក៏ដោយដែលអ្នកជ្រើសរើស LLMs ទាំងពីរផ្តល់នូវថាមពលនិងភាពបត់បែនយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរនៅក្នុងពិភពនៃការវិវឌ្ឍន៍យ៉ាងលឿននៃប្រភពបើកចំហរ AI ។
ដោះសោថាមពលពេញលេញនៃ MachineTranslation.com និងទទួលបានការចូលដំណើរការយ៉ាងរលូនទៅកាន់ LLMs និងម៉ាស៊ីនបកប្រែលំដាប់កំពូលដូចជា Qwen និង LLaMA។ ជាវឥឡូវនេះ ដើម្បីបង្កើនការបកប្រែរបស់អ្នកជាមួយនឹង AI កាន់តែឆ្លាតវៃ ដំណើរការការងារលឿនជាងមុន និងភាពត្រឹមត្រូវដែលមិនអាចប្រៀបផ្ទឹមបាននៅទូទាំងភាសា។