Qwen2.5-Max API VS DeepSeek-R1 API VS Kimi k1.5 API 谁更好？

阿里巴巴最近也推出了Qwen2.5-Max – 一个取代OpenAI、DeepSeek和Llama巨头的模型。这个模型充满了先进的推理，以及图像和视频的生成，将震撼GenAI世界。在这篇博客中，我们将比较Qwen2.5-Max、DeepSeek-R1和Kimi k1.5在几个方面的表现，以找到目前最好的LLM！

Qwen2.5-Max、DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 简介

Qwen2.5-Max的：它是阿里云LLM的闭源多模态，使用超过 20 万亿个参数进行训练，并使用 RLHF 进行微调。它展示了高级推理能力，能够生成图像和视频。
DeepSeek-R1 模型： 它是 DeepSeek 的开源模型，使用强化学习和监督微调进行训练。该模型在逻辑思维、复杂问题解决、数学和编码方面表现出色。
Kimi k1.5：它是 Moonshot AI LLM 的开源多模式，可以在简单的提示中处理大量内容。它可以在 100+ 网站上进行实时网络搜索，并同时处理多个文件。该模型在涉及 STEM、编码和一般推理的任务中显示出很好的结果。

Qwen2.5-Max VS DeepSeek-R1 VS Kimi k1.5：技术比较

让我们开始比较 Qwen2.5-max、DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5，从它们的技术细节开始。为此，我们将比较这 3 个模型的基准性能和功能。

基准测试性能比较

根据现有数据，以下是 Qwen2.5-Max 在各种标准基准测试中对 DeepSeek-R1 和 Kimi k1 的表现。

Live Code Bench： 该基准测试决定了每个模型如何处理编码任务，包括编写、调试或理解代码。Kimi k1.5 和 Qwen2.5-Max 几乎打成平手，这表明它们都非常有能力生成和解析代码片段。
GPQA （General-Purpose Question Answering）：通用问答： 该基准测试评估了模型理解和解决多个领域问题的能力，如推理、基于上下文的理解和事实知识。在这个基准测试中，DeepSeek R1 以显著的优势领先于 Qwen2.5-Max，凸显了它的主导地位。
MMLU：该基准测试测试了各个领域（数学、科学、人文学科等）的多学科知识和语言理解。Qwen2.5-Max 领先于 DeepSeek R1，显示出对不同学术和现实世界主题的更好理解。
C-Eval （综合评估）： 该基准测试涵盖了细微的、更高级别的推理问题。与 Kimi k1.5 相比，Qwen2.5-Max 在此参数上表现出更好的性能，使其成为更好的推理模型。

功能比较

这三种型号中的每一种都有自己的网络聊天界面，提供不同的功能。以下是 Qwen2.5-Max 在功能方面与同类产品相比的表现：

特征	Qwen2.5-Max	DeepSeek-R1	Kimi K1.5
图像分析	不	是的	是的
Web 界面	是的	是的	是的
图像生成	是的	不	不
Web 搜索	不	是的	是的
工件	是的	不	不
文件上传	单	倍数	倍数
常用短语	不	不	是的

Qwen2.5-Max 与 DeepSeek-R1 与 Kimi k1.5：基于应用程序的分析

现在让我们根据应用程序比较目前排名前三的中国模型 – Qwen2.5-max、DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5。为此，我们将测试它们在涉及推理、多步骤处理和编码的三个不同任务上的性能。

我们将对所有三个模型提供相同的提示并比较它们的响应，根据它们的表现给它们 0、0.5 和 1 分。最后，我们将统计分数，找出其中哪个是最好的。那么让我们开始吧。

任务 1：高级推理

提示：“用数学证明地球是圆的”

输出

Qwen2.5-Max	DeepSeek-R1	Kimi K1.5
使用几何学、引力、卫星运动和历史实验，我们从数学上证明了地球是圆的。地平线的曲率、引力的均匀性和卫星轨道的一致性都支持这一结论。地球是一个球体（或者更准确地说，是一个扁球体）。	通过使用阴影的角度差异和两个位置之间的距离来计算地球的周长，埃拉托色尼用数学方法证明了地球的球形。现代测量和观测（例如，地平线曲率、月食）进一步证实了这一点。	测得的距离和角度与球形几何形状（例如，d=Rθ）的一致性证明地球是圆的。平地模型无法解释这些关系。

我的分析

Qwen2.5-Max	DeepSeek-R1	Kimi K1.5
该模型提供了一些支持该说法的关键观察结果。然后，它涵盖了各种参数，如球体的几何形状、水平曲率、旋转力和离心力，以及其他不需要的参数。它确实涵盖了“埃拉托色尼实验”作为这些参数的一部分。	该模型简要解释了理论以及所有数学计算，以证明给定任务。它还提供了一些额外的证明以及一些关键观察结果来确定其结果。该模型使用埃拉托色尼实验来建立证明。	这个模型给出了最清晰、最简洁的回答。它通过一个小的数学计算证明了这个假设。它使用了埃拉托色尼实验的测量结果，但没有明确提及。

地球曲率最相关的证明是涉及埃拉托色尼方法（约公元前 240 年）的证明，因为它是涉及两地角度差数学分析的最古老、最全面的证明之一。这三个模型都以一种或另一种方式使用了这种方法。

Qwen2.5-Max 提供了 8 种不同的方法来证明地球是圆的，但没有适当的解释。DeepSeek-R1 采用了埃拉托色尼的方法——以简洁明了的术语解释了它的理论和数学。Kimi k 1.5 使用了最简单的方法，基于所需的方法，甚至没有明确提及它。

成绩： Qwen2.5-Max： 0 |DeepSeek-R1：0.5 |Kimi k1.5：1

任务2：多步骤文档处理和分析

Prompt: “用一行文字总结课程内容，创建一个流程图来解释课程中发生的过程，然后将总结翻译成法语课程”

输出

我的分析

Qwen2.5-Max	DeepSeek-R1	Kimi K1.5
摘要简洁明了，并列出了课程涵盖的主题。	课程的总结清晰、简洁、切中要害。	摘要涵盖了所有主题，非常简单，但与其他主题相比有点长。
该流程图根据需要涵盖了所有基本标题及其副标题。	流程图涵盖了所有基本标题，但子标题中的内容超出了要求的内容。	该模型不是关于课程的流程图，而是生成了课程中涵盖的流程图。总的来说，这个流程图清晰明了。

我想要一个简单、清晰的单行课程总结，该课程由 DeepSeek-R1 和 Qwen2.5-Max 生成。但对于流程图，虽然 Kimi k1.5 生成的结果的设计和清晰度是确切的要求，但它缺乏有关课程流程的细节。DeepSeek-R1 的流程图内容有点重，而 Qwen2.5-Max 提供了一个很好的流程图，涵盖了所有基本要素。

成绩： Qwen2.5-Max： 1 |DeepSeek-R1：0.5 |Kimi k1.5：0.5

任务 3：编码

提示：“为 wordle 类型的应用程序编写 HTML 代码”

注意： 在 Qwen2.5-Max 中输入提示之前，请单击 artifacts，这样您就可以在聊天界面中可视化代码的输出。

输出：

Qwen2.5-Max：

DeepSeek-R1：

Kimi k1.5：

我的分析：

Qwen2.5-Max	DeepSeek-R1	Kimi K1.5
该模型快速生成代码，应用程序本身看起来很像实际的“Wordle 应用程序”。它不是在底部列出字母，而是为我们提供了直接输入 5 个字母的选项。然后它会自动更新板中的这些字母。	该模型需要一些时间来生成代码，但输出很棒！它生成的输出与实际的“Wordle App”几乎相同。我们可以选择我们想尝试猜测的字母表，他们会将我们的选择放入单词中。	该模型生成代码的速度足够快。但是代码的输出是实际“Wordle App”的扭曲版本。字板没有出现，也没有出现所有字母。事实上，进入和删除功能几乎超过了字母表。
借助它的工件功能，可以非常轻松地在那里分析代码。	唯一的问题是我必须复制代码并在不同的界面中运行它。	除此之外，我必须在不同的界面中运行此代码以可视化输出。

首先，我希望生成的应用程序与实际的 Wordle 应用程序尽可能相似。其次，我想投入最少的精力来测试生成的代码。DeepSeek-R1 生成的结果最接近询问，而 Qwen-2.5 的相当好的结果是最容易测试的。

成绩： Qwen2.5-Max： 1 |DeepSeek-R1：1 个 |Kimi k1.5：0

最终得分

Qwen2.5-Max： 2 |DeepSeek-R1：1.5 |Kimi k1.5：1.5

结论

Qwen2.5-Max 是一个了不起LLM的，它给 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 等模型带来了激烈的竞争。它在所有不同任务中的响应都是可比的。虽然它目前缺乏分析图像或搜索网络的能力，但一旦这些功能上线;Qwen2.5-Max 将是一个无与伦比的模型。它已经拥有连 GPT-4o 都不具备的视频生成能力。此外，它的界面非常直观，具有工件等功能，这使得在同一平台内运行代码变得更加简单。总而言之，阿里巴巴的 Qwen2.5-Max 是一款全能LLM产品，旨在重新定义我们的合作方式LLMs！

常见问题解答

问题 1.什么是 Qwen2.5-Max？

答：Qwen2.5-Max 是阿里巴巴最新的多模态LLM，针对文本、图像和视频生成进行了优化，拥有超过 20 万亿个参数。

问题 2.Qwen2.5-Max 与 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 相比表现如何？

答：与 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 相比，它在推理、多模态内容创建和编程支持方面表现出色，使其成为中国 AI 生态系统中的强大竞争对手。

问题 3.Qwen2.5-Max 是开源的吗？

答：否，Qwen2.5-Max 是闭源模型，而 DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 是开源模型。

问题 4.Qwen2.5-Max 可以生成图像和视频吗？

A. 可以！Qwen2.5-Max 型号支持图像和视频生成。

问题 5.Kimi k1.5 和 DeepSeek-R1 可以执行网页搜索吗？

一个。是的，DeepSeek-R1 和 Kimi k1.5 都支持实时网页搜索，而 Qwen2.5-Max 目前缺乏网页搜索功能。这使 DeepSeek-R1 和 Kimi 在检索最新的在线信息方面具有优势。

问题 6.我应该选择 Qwen2.5-Max、DeepSeek-R1 还是 Kimi k1.5？

答：根据您的使用案例，选择：
– Qwen2.5-Max：如果您需要多模态功能（文本、图像、视频）和高级 AI 推理。
– DeepSeek-R1： 如果您想要开源模型的灵活性、卓越的问答性能和 Web 搜索集成。
– Kimi k1.5： 如果您需要高效的文档处理、基于 STEM 的问题解决和实时网络访问。