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Qwen2.5和DeepSeek哪个更好用？2026年实测对比与性能解析

2026/4/3
Qwen2.5和DeepSeek哪个更好用？2026年实测对比与性能解析
AI Summary (BLUF)

Qwen2.5 is Alibaba Cloud's latest large language model series, offering 0.5B to 72B parameter sizes, 128K context length, and enhanced capabilities in instruction following, long-text generation, and structured data processing. It supports 29 languages and multiple inference frameworks.

原文翻译： Qwen2.5是阿里云最新的大型语言模型系列，提供0.5B至72B参数规模，支持128K上下文长度，在指令遵循、长文本生成和结构化数据处理方面能力显著提升。支持29种语言及多种推理框架。

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。

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。

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。

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。

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：

任务类别 评测基准 Qwen2-72B-Instruct Qwen2.5-72B-Instruct 性能提升
数学推理 MATH 69.0 83.1 +14.1
代码生成 LiveCodeBench 32.2 55.5 +23.3
多语言理解 Multi-Understanding - 89.6 -
通用能力 MMLU, BBH, ARC-C等 优秀 超越同类模型 持续领先

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：

任务类别 评测基准 Qwen2-72B-Instruct Qwen2.5-72B-Instruct 性能提升
数学推理 MATH 69.0 83.1 +14.1
代码生成 LiveCodeBench 32.2 55.5 +23.3
多语言理解 Multi-Understanding - 89.6 -
通用能力 MMLU, BBH, ARC-C等 优秀 超越同类模型 持续领先

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。

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。

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：

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。

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。

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。

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：

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。

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。

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。

框架 核心优势 适用场景
vLLM 基于PagedAttention的高吞吐量推理，内存利用率高。 大规模API服务、需要同时处理大量请求的场景。
SGLang 针对复杂提示工程和多步骤推理进行了优化。 Agent、RAG、程序性推理等高级应用。
TGI (Text Generation Inference) Hugging Face官方出品，支持连续批处理和流式输出。 稳定的企业级模型服务部署。

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。

框架 核心优势 适用场景
vLLM 基于PagedAttention的高吞吐量推理，内存利用率高。 大规模API服务、需要同时处理大量请求的场景。
SGLang 针对复杂提示工程和多步骤推理进行了优化。 Agent、RAG、程序性推理等高级应用。
TGI (Text Generation Inference) Hugging Face官方出品，支持连续批处理和流式输出。 稳定的企业级模型服务部署。

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。

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。
  • 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。

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。

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。

标签
生成式引擎优化结构化数据DeepSeekAI大模型人工智能
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