July 10, 2025
Qwen lwn LLaMA pada 2025: Menyelam Lebih Dalam ke Model AI Teratas
Jika anda memerhatikan AI sumber terbuka, anda mungkin pernah mendengar tentang Qwen dan LLaMA. Kedua-dua model bahasa ini telah berkembang pesat pada tahun 2025 untuk prestasi, kebolehcapaian dan kegunaannya merentas pelbagai tugasan. Dalam artikel ini, kami akan membimbing anda melalui perbandingan penuh supaya anda boleh memutuskan yang mana satu yang paling sesuai untuk keperluan anda.
Jadual Kandungan
Qwen lwn LLaMA: Keseluruhan pecahan prestasi AI LLM
Kecekapan inferens dan panjang konteks
Pengekodan dan kes penggunaan pembangun
Keselamatan, penjajaran dan penerimaan masyarakat
Apakah Qwen dan LLaMA?
Qwen (oleh Alibaba Cloud)
Qwen, singkatan untuk "Rangkaian Dipertingkatkan Bijak Pertanyaan," ialah model asas berbilang bahasa yang dibangunkan oleh Alibaba Cloud. Dibina dengan tumpuan yang kuat pada bahasa Cina dan bahasa Asia yang lain, Qwen telah cepat mendapat reputasi untuk kelancaran, kepekaan nada dan ketepatan budaya.
Ciri-ciri
Dioptimumkan untuk bahasa Cina, Korea, Jepun dan Asia Tenggara.
Prestasi kukuh dalam terjemahan kontekstual, idiomatik dan formal.
Mengikuti arahan yang dipertingkatkan melalui varian yang diperhalusi seperti Qwen-2.
Tersedia melalui penyedia awan dan API utama di Asia.
Kebaikan
Terbaik dalam kelas untuk kefasihan bahasa Asia.
Cemerlang dalam kawalan nada, kehormatan dan nuansa penyetempatan.
Mengendalikan dokumen konteks tinggi dan berorientasikan perniagaan dengan baik.
Kerap dikemas kini dengan peningkatan bahasa serantau.
Keburukan
Prestasi rendah pada bahasa Eropah ekor panjang atau rendah sumber.
Ekosistem sumber terbuka terhad berbanding LLaMA.
Penyepaduan ke dalam susunan pembangun Barat mungkin memerlukan penyelesaian.
LLaMA (oleh Meta AI)
LLaMA, atau "Model Bahasa Besar Meta AI," ialah siri model berat terbuka daripada Meta. Dengan keluaran LLaMA 3 pada tahun 2025, ia kini bersaing secara langsung dengan kedua-dua LLM proprietari dan sumber terbuka merentas pelbagai tugas—daripada terjemahan berbilang bahasa kepada automasi perusahaan.
Ciri-ciri
Seni bina berskala tinggi dengan model daripada parameter 8B hingga 65B+.
Tersedia secara terbuka untuk penyelidikan dan kegunaan komersial.
Sokongan berbilang bahasa yang seimbang merentas 100+ bahasa.
Prestasi kukuh dalam penjanaan kod, ringkasan dan QA.
Kebaikan
Wajaran terbuka dan mesra pembangun untuk penalaan halus dan penggunaan.
Prestasi yang boleh dipercayai merentas pelbagai domain dan bahasa.
Sangat sesuai untuk pengeditan berstruktur, aliran kerja berasaskan memori dan gelung maklum balas.
Berfungsi dengan lancar dalam alatan seperti LangChain, Muka Memeluk dan enjin pengagregatan MachineTranslation.com.
Keburukan
Boleh berprestasi rendah dalam bahasa Asia berbanding Qwen dan lain-lain.
Tidak mempunyai kehalusan nada dan ketepatan idiomatik dalam teks konteks tinggi.
Memerlukan sistem penalaan atau hibrid untuk memadankan kefasihan Qwen dalam pasaran serantau.
Qwen lwn LLaMA: Keseluruhan pecahan prestasi AI LLM
Graf ini mempamerkan perbandingan kepala ke kepala antara dua model bahasa AI lanjutan, Qwen 2 dan LLaMA 3, merentas empat kategori penilaian teras.
Dalam Pengetahuan Am & Ketepatan Fakta, Qwen 2 mendapat skor 8.5, sedikit mengatasi LLaMA 3, yang berjulat dari 8.2 hingga 8.8 bergantung pada keadaan ujian. Kelebihan berterusan dalam Penaakulan & Penyelesaian Masalah, di mana Qwen memperoleh 8.3, manakala prestasi LLaMA merangkumi julat 8.1 hingga 9.0 yang lebih luas tetapi bertindih.
Jurang menjadi lebih ketara di kawasan intensif teknikal. Dalam Pengekodan & Pengaturcaraan, Qwen 2 mencapai 8.7 yang teguh, manakala LLaMA di belakang dengan julat 7.5 hingga 8.5—menyerlahkan ketekalan dan kekuatan Qwen dalam tugas logik berstruktur.
Begitu juga dalam Arahan Mengikuti & Prestasi Tugasan, skor Qwen 8.4 berbanding dengan julat 7.8 hingga 8.6 LLaMA yang lebih rendah sedikit. Keputusan ini menunjukkan bahawa Qwen 2 mungkin menawarkan output yang lebih dipercayai, terutamanya dalam aplikasi praktikal yang menuntut ketepatan, kejelasan dan ketepatan kontekstual.
Keupayaan berbilang bahasa
Mari bercakap tentang kekuatan berbilang bahasa, terutamanya jika anda bekerja merentasi pasaran global. Qwen menyokong lebih 100 bahasa dan berprestasi baik dalam tugasan sumber rendah dan bahasa Asia.
Qwen menunjukkan prestasi unggul dalam terjemahan Inggeris ke Perancis, mencapai skor hampir sempurna dalam ketepatan (9.5/10), tatabahasa (10/10), dan kesetiaan kontekstual (10/10). Terjemahannya adalah tepat, menggunakan istilah standard industri seperti "klien parcours" dan "omnicanal", sambil mengekalkan tatabahasa yang sempurna dan frasa semula jadi. Data tersebut dengan jelas meletakkan Qwen sebagai model yang lebih dipercayai untuk terjemahan gred profesional, terutamanya dalam bidang khusus seperti pemasaran digital.
Sebaliknya, LLaMA ketinggalan dengan markah yang lebih rendah dalam ketepatan (8.0/10), tatabahasa (8.5/10) dan konteks (8.0/10), mencerminkan ketidakkonsistenan seperti "cartographie des voyages des clients" yang janggal.
Walaupun terjemahannya betul dari segi teknikal, mereka tidak mempunyai kefasihan yang menggilap dan idiomatik keluaran Qwen. Jurang statistik menggariskan keperluan LLaMA untuk penyuntingan pasca untuk memadankan ketepatan Qwen, terutamanya untuk aplikasi perniagaan kritikal.
Kecekapan inferens dan panjang konteks
Apabila anda menggunakan model, kelajuan dan panjang konteks penting. LLaMA 3.2 adalah kira-kira tiga kali lebih pantas daripada Qwen 2.5 dalam kebanyakan tetapan inferens, berkat seni binanya yang lebih ringan. Itu boleh membuat perbezaan besar dalam persekitaran pengeluaran atau apabila berjalan pada GPU kelas bawah.
Dari segi panjang konteks, kedua-dua model telah meningkat. LLaMA 3.2 kini menyokong sehingga 128K token, sepadan dengan tetingkap konteks lanjutan Qwen. Ini bermakna anda boleh memberi mereka dokumen atau perbualan yang panjang dan masih mendapat output yang tepat.
Keperluan perkakasan adalah faktor lain yang perlu dipertimbangkan. Model Qwen yang lebih besar boleh menjadi sumber yang berat, manakala LLaMA berjalan dengan lebih cekap pada persediaan tempatan. Jika kos atau kelajuan adalah kebimbangan utama anda, LLaMA mungkin lebih sesuai.
Pengekodan dan kes penggunaan pembangun
Jika anda seorang pembangun, prestasi kod amat penting. Qwen mengatasi LLaMA dalam tugas seperti HumanEval dan penanda aras penjanaan kod. Ini menjadikan Qwen pilihan utama untuk aplikasi seperti pengekodan automatik, penyepaduan alat pembangun atau logik bahagian belakang.
Penyesuaian adalah satu lagi kekuatan untuk kedua-dua model. Anda boleh memperhalusi Qwen untuk domain tertentu, manakala LLaMA menawarkan penyesuaian pantas untuk tugasan kependaman rendah. Integrasi dengan perpustakaan HuggingFace dan Transformers adalah lancar untuk kedua-duanya.
Mengikut pengalaman kami, pembangun cenderung kepada Qwen untuk aliran kerja lanjutan dan LLaMA untuk responsif. Jika alat anda memerlukan penaakulan atas logik yang kompleks, Qwen menawarkan asas yang lebih baik. Tetapi untuk tugasan yang memerlukan pelaksanaan pantas, LLaMA akan menjimatkan masa anda.
Keselamatan, penjajaran dan penerimaan masyarakat
Keselamatan dan penjajaran AI telah menjadi topik utama pada tahun 2025. Kedua-dua Qwen dan LLaMA telah memperkenalkan penambahbaikan penjajaran untuk mengurangkan halusinasi dan meningkatkan ketepatan fakta. Tetapi strategi mereka berbeza.
LLaMA mengutamakan keselamatan tindak balas dengan menapis output dan mengehadkan penyiapan berisiko. Qwen, sebaliknya, bergantung pada lebih kesedaran konteks dan pemahaman yang lebih mendalam untuk mengekalkan perkaitan. Ini memberikan Qwen sedikit kelebihan dalam tugas yang memerlukan ketepatan dan nuansa.
Sokongan komuniti juga merupakan nilai tambah yang besar. LLaMA mempunyai ekosistem yang besar dengan sumbangan daripada Meta dan pembangun pihak ketiga. Qwen telah berkembang pesat pada platform seperti HuggingFace, dengan forum pembangun aktif dan kemas kini model biasa.
MachineTranslation.com dan platform terjemahan lain yang mengagregatkan LLM telah mendapati bahawa model seperti Qwen dan LLaMA tidak memenuhi kriteria SOC 2 sepenuhnya untuk keselamatan data dan privasi. Bagi organisasi yang mengutamakan penyelesaian bahasa yang selamat dan mematuhi privasi, adalah lebih selamat untuk bergantung terus pada infrastruktur yang dipercayai MachineTranslation.com.
Kesimpulan
Pada tahun 2025, perbahasan Qwen lwn LLaMA adalah lebih seimbang berbanding sebelum ini. Qwen 2.5 mendahului dalam kes penggunaan berbilang bahasa, teknikal dan kaya konteks, manakala LLaMA 3.2 unggul dalam kepantasan dan kecekapan. Pilihan yang tepat bergantung sepenuhnya pada keperluan anda, sama ada pengekodan, terjemahan, perkhidmatan pelanggan atau carian dipacu AI.
Kami telah merangkumi prestasi, masa inferens, sokongan bahasa dan aplikasi dunia nyata untuk membantu anda membuat keputusan yang bijak. Jika anda menjalankan projek berbilang bahasa, cuba gandingkan Qwen dengan MachineTranslation.com untuk membuka kunci terjemahan yang sangat tepat dan penyetempatan berskala. Mana-mana yang anda pilih, kedua-dua LLM menawarkan kuasa dan fleksibiliti yang serius dalam dunia AI sumber terbuka yang berkembang pesat.
Buka kunci kuasa penuh MachineTranslation.com dan dapatkan akses lancar kepada LLM peringkat teratas dan enjin terjemahan seperti Qwen dan LLaMA. Langgan sekarang untuk meningkatkan terjemahan anda dengan AI yang lebih pintar, aliran kerja yang lebih pantas dan ketepatan yang tiada tandingan merentas bahasa.