Qwen2.5和DeepSeek哪个更好用？2026年实测对比与性能解析

引言

2024年9月19日，阿里云Qwen团队正式发布了Qwen2.5系列开源大语言模型。作为Qwen2的迭代升级版本，Qwen2.5在模型规模、训练数据、性能表现及功能特性上均实现了显著提升。本技术博客旨在为开发者和研究者提供一份关于Qwen2.5的全面、专业的解析，涵盖其核心特性、性能基准、部署方法及生态支持。

核心特性概览

Qwen2.5系列模型是密集、易用、仅解码器架构的语言模型，提供了从0.5B到72B的七种参数规模，并包含基础版和指令微调版两种变体。

其主要技术亮点包括：

• 大规模预训练：在包含多达 18T tokens 的最新超大规模数据集上进行预训练，相比Qwen2系列的7T tokens有大幅扩展。
• 超长上下文：支持高达 128K tokens 的上下文长度，并能生成长达 8K tokens 的连贯文本。
• 多语言能力：支持超过 29种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、德语、日语、韩语等。
• 结构化数据处理：在指令遵循、长文本生成、结构化数据（如表格）理解以及生成结构化输出（尤其是JSON）方面有显著改进。
• 系统提示鲁棒性：对各种系统提示的鲁棒性更强，增强了角色扮演和聊天机器人条件设置的能力。

性能表现分析

根据官方发布的评估报告，Qwen2.5在多个主流评测基准上表现优异，尤其在数学、代码和多语言任务中实现了显著突破。

关键性能指标对比

下表汇总了Qwen2.5-72B-Instruct与其前代模型在核心任务上的关键性能提升：

性能要点总结：

1. 数学能力飞跃：在MATH基准测试中，72B模型得分从69.0大幅提升至83.1，显示出强大的复杂数学问题解决能力。
2. 代码生成卓越：在LiveCodeBench等代码基准上表现突出，72B模型得分达到55.5，优于前代的32.2，体现了其在实用编程场景下的潜力。
3. 多语言理解强劲：在Multi-Understanding评测中得分高达89.6，证实了其优秀的跨语言语义理解能力。
4. 更符合人类偏好：在Arena-Hard、MT-Bench等基于人类偏好的评估中均有显著提升，生成内容更贴近用户期望。

安装与基础使用

Qwen2.5提供了多种灵活的部署和使用方式，兼容主流的大模型生态工具。

使用 Hugging Face Transformers

建议使用 transformers 库（版本至少4.37.0）进行推理。以下是一个与聊天模型交互的基础示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=512)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

关于量化模型：对于资源受限的环境，建议使用对应的量化版本，例如 Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 或 Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ。

使用 ModelScope

对于中国大陆的用户，推荐使用阿里云旗下的ModelScope平台，其 snapshot_download 功能可以更稳定地下载模型检查点。

本地部署与推理

对于希望本地运行模型的用户，Qwen2.5支持多种轻量级部署方案。

使用 Ollama 部署

Ollama提供了极其简化的本地大模型运行体验。以下是部署Qwen2.5-7B的步骤：

1. 安装Ollama：从 GitHub - ollama/ollama 下载并安装。
2. 启动服务：在终端运行 ollama serve 以启动后台服务。
3. 拉取并运行模型：使用命令 ollama run qwen2.5:7b。模型会自动下载并启动交互式聊天界面。输入 /bye 退出。
4. 通过API调用：Ollama提供了兼容OpenAI的API，可通过以下方式调用：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url='http://localhost:11434/v1/',
    api_key='ollama', # 必填但可忽略
)
chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Say this is a test'}],
    model='qwen2.5:7b',
)

其他本地运行方案

Qwen2.5同样兼容以下主流本地推理框架，用户可根据需求选择：

• llama.cpp：使用官方提供的GGUF文件，可在CPU/GPU上高效运行。
• LM Studio：提供图形化界面，方便非开发者用户使用。
• MLX-LM（适用于Apple Silicon Mac）：针对苹果芯片优化的运行框架。

生产环境部署

对于需要高吞吐、低延迟的生产级应用，推荐使用以下高性能推理服务器框架。

模型微调与生态

Qwen2.5拥有完善的微调支持和活跃的开发者生态。

• 训练框架支持：支持使用Axolotl、LLaMA-Factory、unsloth、Swift等主流框架进行监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。
• 专项能力模型：团队还推出了如Qwen2.5-Coder（代码生成）、Qwen2.5-Math（数学推理）等针对特定任务优化的模型变体。
• 应用框架集成：可轻松与LangChain、LlamaIndex、Dify等RAG和Agent应用框架集成，用于构建复杂的AI应用。

总结

Qwen2.5系列模型通过在数据、规模和算法上的全面升级，在通用能力、数学推理、代码生成及多语言理解等方面树立了新的标杆。其提供的从0.5B到72B的完整模型谱系，以及对Transformers、Ollama、vLLM等业界主流工具的广泛支持，使得无论是学术研究、个人开发还是企业级部署，都能找到合适的切入点。随着开源生态的持续繁荣，Qwen2.5有望成为下一代AI应用开发的重要基石。

项目资源：

• GitHub仓库：QwenLM/Qwen2.5
• Hugging Face模型库：Qwen
• 官方技术博客：请关注阿里云官方渠道获取最新评估报告和详细技术细节。

常见问题（FAQ）

Qwen2.5支持哪些参数规模？

Qwen2.5提供从0.5B到72B共七种参数规模，并包含基础版和指令微调版两种变体，满足不同场景需求。

Qwen2.5在哪些方面相比前代有显著提升？

在数学推理、代码生成和多语言理解方面提升显著，例如72B模型在MATH基准得分从69.0提升至83.1，代码生成得分从32.2提升至55.5。

如何快速开始使用Qwen2.5进行推理？

可通过Hugging Face Transformers（版本≥4.37.0）或ModelScope进行推理，支持本地部署，提供灵活的API和示例代码。