July 10, 2025
Qwen проти LLaMA у 2025 році: Глибоке занурення в найкращі моделі штучного інтелекту
Якщо ви стежите за розробкою штучного інтелекту з відкритим кодом, ви, мабуть, чули про Qwen та LLaMA. Ці дві мовні моделі наробили хвилі популярності у 2025 році завдяки своїй продуктивності, доступності та корисності для широкого кола завдань. У цій статті ми проведемо для вас повне порівняння, щоб ви могли вирішити, який з них найкраще відповідає вашим потребам.
Зміст
Квен проти ЛлаМА: Загальний аналіз продуктивності LLM зі штучним інтелектом
Ефективність висновків та довжина контексту
Кодування та варіанти використання розробниками
Безпека, узгодженість та прийняття спільнотою
Що таке Qwen та LLaMA?
Qwen (від Alibaba Cloud)
Qwen, скорочення від «Query-Wise Enhanced Network» («Покращена мережа з використанням запитів»), — це багатомовна базова модель, розроблена Alibaba Cloud. Створений з особливим акцентом на китайську та інші азійські мови, Qwen швидко здобув репутацію завдяки вільному володінню мовою, чутливості до тону та культурній точності.
Особливості
Оптимізовано для китайської, корейської, японської та мов Південно-Східної Азії.
Високі показники контекстуального, ідіоматичного та формального перекладу.
Покращене виконання інструкцій завдяки точно налаштованим варіантам, таким як Qwen-2.
Доступно через основних постачальників хмарних послуг та API в Азії.
Плюси
Найкращий у своєму класі з вільного володіння азійськими мовами.
Відмінно володіє контролем тону, шанобливістю та нюансами локалізації.
Добре справляється з документами з високим контекстом, орієнтованими на бізнес.
Часто оновлюється з покращеннями регіональних мов.
Мінуси
Нижча продуктивність на довгохвостих або низькоресурсних європейських мовах.
Обмежена екосистема з відкритим кодом порівняно з LLaMA.
Інтеграція у західні стеки розробників може вимагати обхідних шляхів.
LLaMA (від Meta AI)
LLaMA, або «Large Language Model Meta AI» (модель великої мови Meta AI), — це серія моделей відкритої ваги від Meta. З виходом LLaMA 3 у 2025 році, вона тепер конкурує як з власними, так і з відкритими LLM у широкому спектрі завдань — від багатомовного перекладу до автоматизації підприємств.
Особливості
Високомасштабована архітектура з моделями від 8 до 65+ мільярдів параметрів.
Відкрито доступний для досліджень та комерційного використання.
Збалансована багатомовна підтримка понад 100 мов.
Висока продуктивність у генерації коду, підсумовуванні та контролі якості.
Плюси
Відкритий та зручний для розробників для точного налаштування та розгортання.
Надійна продуктивність у різних областях та мовах.
Добре підходить для структурованого редагування, робочих процесів на основі пам'яті та циклів зворотного зв'язку.
Бездоганно працює в таких інструментах, як LangChain, Hugging Face та механізмі агрегації MachineTranslation.com.
Мінуси
Може показувати гірші результати в азійських мовах порівняно з Qwen та іншими.
Бракує витонченості тону та ідіоматичної точності у текстах з високим контекстом.
Потрібне налаштування або гібридні системи, щоб відповідати швидкості Qwen на регіональних ринках.
Квен проти ЛлаМА: Загальний аналіз продуктивності LLM зі штучним інтелектом
Цей графік демонструє порівняння двох передових моделей мови штучного інтелекту, Qwen 2 та LLaMA 3, за чотирма основними категоріями оцінювання.
Загальні знання & Фактична точність, Qwen 2 отримує 8,5 балів, що трохи перевершує LLaMA 3, який коливається від 8,2 до 8,8 залежно від умов тестування. Перевага продовжується в міркуванні & Вирішення проблем, де Квен отримує 8,3 бала, тоді як результати LLaMA охоплюють ширший, але перекриваючий діапазон від 8,1 до 9,0.
Розрив стає більш помітним у технічно інтенсивних районах. У кодуванні & У програмуванні Qwen 2 досягає стабільного результату 8,7, тоді як LLaMA відстає з діапазоном від 7,5 до 8,5, що підкреслює стабільність та сильні сторони Qwen у задачах структурованої логіки.
Аналогічно, у розділі «Дотримання інструкцій» & За показником виконання завдань Qwen отримує 8,4 бала порівняно з дещо нижчим діапазоном від 7,8 до 8,6 у LLaMA. Ці результати свідчать про те, що Qwen 2 може пропонувати надійніший вихідний сигнал, особливо в практичних застосуваннях, які вимагають точності, ясності та контекстуальної достовірності.
Багатомовні можливості
Давайте поговоримо про сильні сторони багатомовності, особливо якщо ви працюєте на світових ринках. Qwen підтримує понад 100 мов і добре виконує завдання з низькими ресурсами та азійськими мовами.
Qwen демонструє чудову якість перекладу з англійської на французьку, досягаючи майже ідеальних балів за точність (9,5/10), граматику (10/10) та контекстуальну достовірність (10/10). Його переклади точні, з використанням стандартних галузевих термінів, таких як «parcours client» та «omnicanal», зберігаючи при цьому бездоганну граматику та природне фразування. Дані чітко позиціонують Qwen як більш надійну модель для професійних перекладів, особливо у спеціалізованих галузях, таких як цифровий маркетинг.
Натомість, LLaMA відстає, демонструючи нижчі бали за точність (8.0/10), граматику (8.5/10) та контекст (8.0/10), що відображає невідповідності, такі як незграбна «картографія подорожей клієнтів».
Хоча його переклади технічно правильні, їм бракує вишуканості та ідіоматичної плавності, як у творів Квен. Статистичний розрив підкреслює потребу LLaMA в пост-редагуванні, щоб відповідати точності Qwen, особливо для критично важливих бізнес-застосунків.
Ефективність висновків та довжина контексту
Під час розгортання моделі значення мають швидкість та довжина контексту. LLaMA 3.2 приблизно втричі швидший за Qwen 2.5 у більшості налаштувань логічного виводу завдяки своїй легшій архітектурі. Це може мати велике значення у виробничих середовищах або під час роботи на графічних процесорах нижчого класу.
Що стосується довжини контексту, обидві моделі покращилися. LLaMA 3.2 тепер підтримує до 128 тисяч токенів, що відповідає розширеному контекстному вікну Qwen. Це означає, що ви можете передавати їм довгі документи або розмови та все одно отримувати точні результати.
Вимоги до обладнання – це ще один фактор, який слід враховувати. Більші моделі Qwen можуть бути ресурсомісткими, тоді як LLaMA працює ефективніше на локальних системах. Якщо вартість або швидкість є вашим головним пріоритетом, LLaMA може бути кращим варіантом.
Кодування та варіанти використання розробниками
Якщо ви розробник, продуктивність коду має велике значення. Qwen перевершує LLaMA в таких завданнях, як HumanEval та бенчмарки генерації коду. Це робить Qwen найкращим вибором для таких застосувань, як автоматизоване кодування, інтеграція інструментів розробки або логіка серверної частини.
Можливість налаштування – ще одна сильна сторона обох моделей. Ви можете точно налаштувати Qwen для певних доменів, тоді як LLaMA пропонує швидку адаптацію для завдань з низькою затримкою. Інтеграція з бібліотеками HuggingFace та Transformers відбувається гладко для обох.
За нашим досвідом, розробники схиляються до Qwen для просунутих робочих процесів та LLaMA для швидкості реагування. Якщо ваш інструмент вимагає міркувань над складною логікою, Qwen пропонує краще обґрунтування. Але для завдань, які потребують швидкого виконання, LLaMA заощадить ваш час.
Безпека, узгодженість та прийняття спільнотою
Безпека та узгодженість ШІ стали головними темами у 2025 році. Як Qwen, так і LLaMA запровадили покращення вирівнювання, щоб зменшити галюцинації та підвищити фактичну точність. Але їхні стратегії відрізняються.
LLaMA надає пріоритет безпеці відповідей, фільтруючи виходи та обмежуючи ризиковані завершення. Квен, з іншого боку, покладається на більше контекстуального усвідомлення та глибше розуміння, щоб зберегти актуальність. Це дає Квен невелику перевагу в завданнях, що вимагають точності та нюансів.
Підтримка громади також є великим плюсом. LLaMA має велику екосистему з внесками від Meta та сторонніх розробників. Qwen швидко розвивається на таких платформах, як HuggingFace, завдяки активним форумам розробників та регулярним оновленням моделей.
MachineTranslation.com та інші перекладацькі платформи, що агрегують LLM, виявили, що такі моделі, як Qwen та LLaMA, не повністю відповідають критеріям SOC 2 для безпека та конфіденційність даних. Для організацій, які надають пріоритет безпечним мовним рішенням, що відповідають вимогам конфіденційності, безпечніше покладатися безпосередньо на перевірену інфраструктуру MachineTranslation.com.
Висновок
У 2025 році дебати між Qwen та LLaMA більш збалансовані, ніж будь-коли. Qwen 2.5 лідирує у багатомовних, технічних та контекстно-багатих варіантах використання, тоді як LLaMA 3.2 перевершує у швидкості та ефективності. Правильний вибір повністю залежить від ваших потреб, будь то кодування, переклад, обслуговування клієнтів чи пошук на основі штучного інтелекту.
Ми розглянули продуктивність, час виведення, підтримку мов та реальні застосування, щоб допомогти вам прийняти розумне рішення. Якщо ви запускаєте багатомовні проекти, спробуйте поєднати Qwen з MachineTranslation.com, щоб отримати доступ до високоточних перекладів та масштабованої локалізації. Який би з ваших виборів ви не обрали, обидва LLM пропонують серйозну потужність та гнучкість у світі штучного інтелекту з відкритим кодом, що швидко розвивається.
Розкрийте всю потужність MachineTranslation.com та отримайте безперешкодний доступ до провідних програм LLM та перекладацьких систем, таких як Qwen та LLaMA. Підпишіться зараз щоб покращити ваші переклади за допомогою розумнішого штучного інтелекту, швидших робочих процесів та неперевершеної точності різними мовами.