July 10, 2025
2025 இல் குவென் vs எல்எல்ஏஎம்ஏ: சிறந்த AI மாடல்களில் ஒரு ஆழமான ஆய்வு.
நீங்கள் திறந்த மூல AI-ஐக் கவனித்துக் கொண்டிருந்தால், நீங்கள் Qwen மற்றும் LLaMA பற்றிக் கேள்விப்பட்டிருக்கலாம். இந்த இரண்டு மொழி மாதிரிகளும் 2025 ஆம் ஆண்டில் அவற்றின் செயல்திறன், அணுகல் மற்றும் பல்வேறு பணிகளில் பயன்பாட்டிற்காக அலைகளை உருவாக்கி வருகின்றன. இந்தக் கட்டுரையில், உங்கள் தேவைகளுக்கு எது சிறந்தது என்பதை நீங்கள் தீர்மானிக்க, ஒரு முழுமையான ஒப்பீட்டின் மூலம் நாங்கள் உங்களுக்கு வழிகாட்டுவோம்.
பொருளடக்கம்
குவென் மற்றும் எல்எல்ஏஎம்ஏ என்றால் என்ன?
குவென் (அலிபாபா கிளவுட் எழுதியது)
குவென் vs எல்எல்ஏஎம்ஏ: ஒட்டுமொத்த AI LLM செயல்திறன் விளக்கம்
அனுமான செயல்திறன் மற்றும் சூழல் நீளம்
குறியீட்டு முறை மற்றும் டெவலப்பர் பயன்பாட்டு வழக்குகள்
பாதுகாப்பு, சீரமைப்பு மற்றும் சமூக தத்தெடுப்பு
குவென் மற்றும் எல்எல்ஏஎம்ஏ என்றால் என்ன?
குவென் (அலிபாபா கிளவுட் எழுதியது)
"Query-Wise Enhanced Network" என்பதன் சுருக்கமான Qwen என்பது அலிபாபா கிளவுட் உருவாக்கிய பன்மொழி அடித்தள மாதிரியாகும். சீன மற்றும் பிற ஆசிய மொழிகளில் வலுவான கவனம் செலுத்தி உருவாக்கப்பட்ட குவென், சரளமாகப் பேசுதல், தொனி உணர்திறன் மற்றும் கலாச்சார துல்லியம் ஆகியவற்றிற்காக விரைவில் நற்பெயரைப் பெற்றுள்ளது.
அம்சங்கள்
சீனம், கொரியன், ஜப்பானியம் மற்றும் தென்கிழக்கு ஆசிய மொழிகளுக்கு உகந்ததாக்கப்பட்டது.
சூழல் சார்ந்த, மொழியியல் சார்ந்த மற்றும் முறையான மொழிபெயர்ப்புகளில் வலுவான செயல்திறன்.
Qwen-2 போன்ற நுணுக்கமாக வடிவமைக்கப்பட்ட வகைகள் வழியாக மேம்படுத்தப்பட்ட அறிவுறுத்தல்-பின்தொடர்தல்.
ஆசியாவில் உள்ள முக்கிய கிளவுட் மற்றும் API வழங்குநர்கள் மூலம் கிடைக்கிறது.
நன்மை
ஆசிய மொழி சரளமாகப் பேசுவதில் சிறந்த தரம்.
தொனி கட்டுப்பாடு, மரியாதை மற்றும் உள்ளூர்மயமாக்கல் நுணுக்கங்களில் சிறந்து விளங்குகிறது.
உயர்-சூழல், வணிகம் சார்ந்த ஆவணங்களை நன்றாகக் கையாளுகிறது.
பிராந்திய மொழி மேம்பாடுகளுடன் அடிக்கடி புதுப்பிக்கப்படுகிறது.
பாதகம்
நீண்ட வால் அல்லது குறைந்த வளம் கொண்ட ஐரோப்பிய மொழிகளில் குறைந்த செயல்திறன்.
LLaMA உடன் ஒப்பிடும்போது வரையறுக்கப்பட்ட திறந்த மூல சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு.
மேற்கத்திய டெவலப்பர் அடுக்குகளில் ஒருங்கிணைப்பதற்கு தீர்வுகள் தேவைப்படலாம்.
LLaMA (மெட்டா AI ஆல்)
LLaMA, அல்லது "பெரிய மொழி மாதிரி மெட்டா AI" என்பது மெட்டாவிலிருந்து ஒரு திறந்த-எடை மாதிரித் தொடராகும். 2025 ஆம் ஆண்டில் LLaMA 3 வெளியிடப்பட்டதன் மூலம், அது இப்போது பன்மொழி மொழிபெயர்ப்பு முதல் நிறுவன ஆட்டோமேஷன் வரை பரந்த அளவிலான பணிகளில் தனியுரிம மற்றும் திறந்த மூல LLMகளுடன் நேருக்கு நேர் போட்டியிடுகிறது.
அம்சங்கள்
8B முதல் 65B+ வரையிலான அளவுருக்கள் கொண்ட மாதிரிகளுடன் கூடிய உயர்வாக அளவிடக்கூடிய கட்டமைப்பு.
ஆராய்ச்சி மற்றும் வணிக பயன்பாட்டிற்கு திறந்தவெளியில் கிடைக்கிறது.
100+ மொழிகளில் சமச்சீர் பன்மொழி ஆதரவு.
குறியீடு உருவாக்கம், சுருக்கம் மற்றும் தர மதிப்பீட்டில் வலுவான செயல்திறன்.
நன்மை
திறந்த எடை மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கு ஏற்றது, நேர்த்தியான சரிசெய்தல் மற்றும் பயன்படுத்தலுக்கு ஏற்றது.
பல்வேறு களங்கள் மற்றும் மொழிகளில் நம்பகமான செயல்திறன்.
கட்டமைக்கப்பட்ட எடிட்டிங், நினைவக அடிப்படையிலான பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் பின்னூட்ட சுழல்களுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது.
LangChain, Hugging Face, மற்றும் MachineTranslation.com இன் திரட்டல் இயந்திரம் போன்ற கருவிகளில் தடையின்றி செயல்படுகிறது.
பாதகம்
குவென் மற்றும் பிற மொழிகளுடன் ஒப்பிடும்போது ஆசிய மொழிகளில் குறைவாகச் செயல்பட முடியும்.
உயர் சூழல் உரைகளில் தொனி நேர்த்தியும் மொழியியல் துல்லியமும் இல்லை.
பிராந்திய சந்தைகளில் குவெனின் சரளமாகப் பொருந்த டியூனிங் அல்லது கலப்பின அமைப்புகள் தேவை.
குவென் vs எல்எல்ஏஎம்ஏ: ஒட்டுமொத்த AI LLM செயல்திறன் விளக்கம்
இந்த வரைபடம் நான்கு முக்கிய மதிப்பீட்டு வகைகளில் இரண்டு மேம்பட்ட AI மொழி மாதிரிகளான Qwen 2 மற்றும் LLaMA 3 ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான நேரடி ஒப்பீட்டைக் காட்டுகிறது.
பொது அறிவில் & உண்மைத் துல்லியம், Qwen 2 8.5 மதிப்பெண்களைப் பெற்றுள்ளது, இது LLaMA 3 ஐ விட சற்று சிறப்பாக செயல்படுகிறது, இது சோதனை நிலைமைகளைப் பொறுத்து 8.2 முதல் 8.8 வரை இருக்கும். பகுத்தறிவில் நன்மை தொடர்கிறது & சிக்கல் தீர்க்கும் துறையில், குவென் 8.3 மதிப்பெண் பெறுகிறார், அதே நேரத்தில் LLaMA இன் செயல்திறன் பரந்த ஆனால் ஒன்றுடன் ஒன்று 8.1 முதல் 9.0 வரை பரவியுள்ளது.
தொழில்நுட்ப ரீதியாக தீவிரமான பகுதிகளில் இந்த இடைவெளி அதிகமாக வெளிப்படுகிறது. குறியீட்டில் & நிரலாக்கத்தில், Qwen 2 ஒரு வலுவான 8.7 ஐ அடைகிறது, அதே நேரத்தில் LLaMA 7.5 முதல் 8.5 வரையிலான வரம்பில் பின்தங்கியுள்ளது - இது கட்டமைக்கப்பட்ட தர்க்கப் பணிகளில் Qwen இன் நிலைத்தன்மையையும் வலிமையையும் எடுத்துக்காட்டுகிறது.
இதேபோல், வழிமுறை பின்பற்றலில் & பணி செயல்திறன், LLaMA இன் 7.8 முதல் 8.6 வரையிலான சற்றே குறைவான வரம்போடு ஒப்பிடும்போது Qwen 8.4 மதிப்பெண்களைப் பெற்றது. இந்த முடிவுகள், குறிப்பாக துல்லியம், தெளிவு மற்றும் சூழல் துல்லியம் தேவைப்படும் நடைமுறை பயன்பாடுகளில், Qwen 2 மிகவும் நம்பகமான வெளியீட்டை வழங்கக்கூடும் என்பதைக் குறிக்கிறது.
பன்மொழி திறன்கள்
பன்மொழி பலங்களைப் பற்றிப் பேசலாம், குறிப்பாக நீங்கள் உலகளாவிய சந்தைகளில் பணிபுரிந்தால். குவென் 100க்கும் மேற்பட்ட மொழிகளை ஆதரிக்கிறது மற்றும் குறைந்த வளம் மற்றும் ஆசிய மொழிப் பணிகளில் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது.
ஆங்கிலத்திலிருந்து பிரெஞ்சு மொழிபெயர்ப்பில் குவென் சிறந்த செயல்திறனை வெளிப்படுத்துகிறார், துல்லியம் (9.5/10), இலக்கணம் (10/10) மற்றும் சூழல் நம்பகத்தன்மை (10/10) ஆகியவற்றில் கிட்டத்தட்ட சரியான மதிப்பெண்களைப் பெறுகிறார். அதன் மொழிபெயர்ப்புகள் துல்லியமானவை, "பார்கோர்ஸ் கிளையன்ட்" மற்றும் "ஓம்னிகனல்" போன்ற தொழில்துறை-தரமான சொற்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, அதே நேரத்தில் குறைபாடற்ற இலக்கணம் மற்றும் இயல்பான சொற்றொடர்களைப் பராமரிக்கின்றன. இந்தத் தரவு, குறிப்பாக டிஜிட்டல் மார்க்கெட்டிங் போன்ற சிறப்புத் துறைகளில், தொழில்முறை தர மொழிபெயர்ப்புகளுக்கு மிகவும் நம்பகமான மாதிரியாக குவெனை தெளிவாக நிலைநிறுத்துகிறது.
இதற்கு நேர்மாறாக, LLaMA துல்லியம் (8.0/10), இலக்கணம் (8.5/10) மற்றும் சூழல் (8.0/10) ஆகியவற்றில் குறைந்த மதிப்பெண்களுடன் பின்தங்கியுள்ளது, இது மோசமான "cartographie des voyages des clients" போன்ற முரண்பாடுகளை பிரதிபலிக்கிறது.
அதன் மொழிபெயர்ப்புகள் தொழில்நுட்ப ரீதியாக சரியானவை என்றாலும், அவை குவெனின் வெளியீட்டின் மெருகூட்டப்பட்ட மற்றும் மொழியியல் சரளத்தைக் கொண்டிருக்கவில்லை. புள்ளிவிவர இடைவெளி, குறிப்பாக முக்கியமான வணிக பயன்பாடுகளுக்கு, Qwen இன் துல்லியத்துடன் பொருந்தக்கூடிய பிந்தைய எடிட்டிங் தேவையை LLaMA அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.
அனுமான செயல்திறன் மற்றும் சூழல் நீளம்
நீங்கள் ஒரு மாதிரியைப் பயன்படுத்தும்போது, வேகம் மற்றும் சூழல் நீளம் முக்கியம். அதன் இலகுவான கட்டமைப்பின் காரணமாக, பெரும்பாலான அனுமான அமைப்புகளில் LLaMA 3.2, Qwen 2.5 ஐ விட மூன்று மடங்கு வேகமாக உள்ளது. அது உற்பத்தி சூழல்களில் அல்லது குறைந்த-இறுதி GPUகளில் இயங்கும் போது பெரிய மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும்.
சூழல் நீளத்தைப் பொறுத்தவரை, இரண்டு மாதிரிகளும் முன்னேறியுள்ளன. LLaMA 3.2 இப்போது 128K டோக்கன்களை ஆதரிக்கிறது, இது Qwen இன் நீட்டிக்கப்பட்ட சூழல் சாளரத்துடன் பொருந்துகிறது. இதன் பொருள் நீங்கள் அவர்களுக்கு நீண்ட ஆவணங்கள் அல்லது உரையாடல்களை வழங்கலாம், அதே நேரத்தில் துல்லியமான வெளியீடுகளைப் பெறலாம்.
வன்பொருள் தேவைகள் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய மற்றொரு காரணியாகும். Qwen இன் பெரிய மாதிரிகள் வளங்களை அதிகமாகப் பயன்படுத்தக்கூடியவை, அதே நேரத்தில் LLaMA உள்ளூர் அமைப்புகளில் மிகவும் திறமையாக இயங்குகிறது. செலவு அல்லது வேகம் உங்கள் முக்கிய கவலையாக இருந்தால், LLaMA சிறந்த பொருத்தமாக இருக்கலாம்.
குறியீட்டு முறை மற்றும் டெவலப்பர் பயன்பாட்டு வழக்குகள்
நீங்கள் ஒரு டெவலப்பராக இருந்தால், குறியீட்டு செயல்திறன் மிகவும் முக்கியமானது. HumanEval மற்றும் குறியீடு உருவாக்க அளவுகோல்கள் போன்ற பணிகளில் Qwen, LLaMA-வை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. இது தானியங்கி குறியீட்டு முறை, மேம்பாட்டு கருவி ஒருங்கிணைப்பு அல்லது பின்தள தர்க்கம் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு Qwen ஐ ஒரு சிறந்த தேர்வாக ஆக்குகிறது.
இரண்டு மாடல்களுக்கும் தனிப்பயனாக்கம் மற்றொரு பலமாகும். குறிப்பிட்ட டொமைன்களுக்கு நீங்கள் Qwen ஐ நன்றாக மாற்றலாம், அதே நேரத்தில் LLaMA குறைந்த தாமதப் பணிகளுக்கு விரைவான தழுவலை வழங்குகிறது. HuggingFace மற்றும் Transformers நூலகங்களுடனான ஒருங்கிணைப்பு இரண்டிற்கும் சீரானது.
எங்கள் அனுபவத்தில், டெவலப்பர்கள் மேம்பட்ட பணிப்பாய்வுகளுக்கு Qwen-ஐயும், மறுமொழிக்கு LLaMA-வையும் நோக்கிச் செல்கிறார்கள். உங்கள் கருவி சிக்கலான தர்க்கத்தின் மீது பகுத்தறிவு தேவைப்பட்டால், குவென் சிறந்த அடிப்படையை வழங்குகிறது. ஆனால் வேகமாக செயல்படுத்த வேண்டிய பணிகளுக்கு, LLaMA உங்கள் நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும்.
பாதுகாப்பு, சீரமைப்பு மற்றும் சமூக தத்தெடுப்பு
2025 ஆம் ஆண்டில் AI பாதுகாப்பு மற்றும் சீரமைப்பு முக்கிய தலைப்புகளாக மாறியுள்ளன. குவென் மற்றும் எல்எல்ஏஎம்ஏ இரண்டும் மாயத்தோற்றங்களைக் குறைப்பதற்கும் உண்மைத் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கும் சீரமைப்பு மேம்பாடுகளை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளன. ஆனால் அவர்களின் உத்திகள் வேறுபடுகின்றன.
LLaMA, வெளியீடுகளை வடிகட்டுவதன் மூலமும், ஆபத்தான நிறைவுகளைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலமும் பதில் பாதுகாப்பிற்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது. மறுபுறம், க்வென், பொருத்தத்தைப் பராமரிக்க அதிக சூழல் விழிப்புணர்வு மற்றும் ஆழமான புரிதலை நம்பியுள்ளார். இது துல்லியம் மற்றும் நுணுக்கம் தேவைப்படும் பணிகளில் குவெனுக்கு ஒரு சிறிய நன்மையை அளிக்கிறது.
சமூக ஆதரவும் ஒரு பெரிய பிளஸ் ஆகும். LLaMA மெட்டா மற்றும் மூன்றாம் தரப்பு டெவலப்பர்களின் பங்களிப்புகளுடன் ஒரு பெரிய சுற்றுச்சூழல் அமைப்பைக் கொண்டுள்ளது. குவென், HuggingFace போன்ற தளங்களில் செயலில் உள்ள டெவலப்பர் மன்றங்கள் மற்றும் வழக்கமான மாதிரி புதுப்பிப்புகளுடன் வேகமாக வளர்ந்துள்ளது.
MachineTranslation.com மற்றும் LLM-களை ஒருங்கிணைக்கும் பிற மொழிபெயர்ப்பு தளங்கள், Qwen மற்றும் LLaMA போன்ற மாதிரிகள் SOC 2 அளவுகோல்களை முழுமையாக பூர்த்தி செய்யவில்லை என்பதைக் கண்டறிந்துள்ளன. தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை. பாதுகாப்பான, தனியுரிமை-இணக்கமான மொழி தீர்வுகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் நிறுவனங்களுக்கு, MachineTranslation.com இன் நம்பகமான உள்கட்டமைப்பை நேரடியாக நம்புவது பாதுகாப்பானது.
முடிவுரை
2025 ஆம் ஆண்டில், Qwen vs LLaMA விவாதம் எப்போதையும் விட சமநிலையில் உள்ளது. பன்மொழி, தொழில்நுட்பம் மற்றும் சூழல் சார்ந்த பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் Qwen 2.5 முன்னணியில் உள்ளது, அதே நேரத்தில் LLaMA 3.2 வேகம் மற்றும் செயல்திறனில் சிறந்து விளங்குகிறது. சரியான தேர்வு முற்றிலும் உங்கள் தேவைகளைப் பொறுத்தது, அது குறியீட்டு முறை, மொழிபெயர்ப்பு, வாடிக்கையாளர் சேவை அல்லது AI சார்ந்த தேடல்.
நீங்கள் ஒரு புத்திசாலித்தனமான முடிவை எடுக்க உதவும் வகையில் செயல்திறன், அனுமான நேரம், மொழி ஆதரவு மற்றும் நிஜ உலக பயன்பாடுகளை நாங்கள் உள்ளடக்கியுள்ளோம். நீங்கள் பன்மொழி திட்டங்களை இயக்குகிறீர்கள் என்றால், மிகவும் துல்லியமான மொழிபெயர்ப்புகளையும் அளவிடக்கூடிய உள்ளூர்மயமாக்கலையும் திறக்க Qwen ஐ MachineTranslation.com உடன் இணைக்க முயற்சிக்கவும். நீங்கள் எதை தேர்வு செய்தாலும், இரண்டு LLMகளும் வேகமாக வளர்ந்து வரும் திறந்த மூல AI உலகில் தீவிர சக்தியையும் நெகிழ்வுத்தன்மையையும் வழங்குகின்றன.
MachineTranslation.com இன் முழு சக்தியையும் பயன்படுத்தி, உயர்மட்ட LLMகள் மற்றும் Qwen மற்றும் LLaMA போன்ற மொழிபெயர்ப்பு இயந்திரங்களுக்கான தடையற்ற அணுகலைப் பெறுங்கள். இப்போதே குழுசேரவும் சிறந்த AI, வேகமான பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் அனைத்து மொழிகளிலும் ஒப்பிடமுடியாத துல்லியம் மூலம் உங்கள் மொழிபெயர்ப்புகளை மேம்படுத்த.