Quen 2.5 Max: Ein neuer Konkurrent für DeepSeek V3?
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
Qwen-2.5 Max : This NEW LLM BEATS DEEPSEEK-V3 & R1? (Fully Tested) – YouTube.
Quen 2.5 Max: Ein neuer Konkurrent für DeepSeek V3?
Quen hat kürzlich sein neuestes Modell, Quen 2.5 Max, vorgestellt. Es wird behauptet, dass dieses Modell auf Augenhöhe mit DeepSeek V3 ist, einem führenden Modell im Bereich der Large Language Models (LLM). Quen 2.5 Max ist ein Large MOE LLM, das auf massiven Datenmengen vortrainiert und mit kuratierten SFT- und RLHF-Rezepten nachbearbeitet wurde. Doch wie schlägt sich das Modell in der Praxis?
Leistungsversprechen und Realität
Quen behauptet, dass Quen 2.5 Max eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber den Top-Modellen erzielt und DeepSeek V3 in Benchmarks wie ArenaHard, LiveBench, LiveCodeBench und GPQA Diamond übertrifft. Diese Behauptungen sind ambitioniert, doch erste Tests deuten auf ein differenzierteres Bild hin.
Ein wesentlicher Unterschied zu DeepSeek V3 besteht darin, dass Quen 2.5 Max nicht Open Source ist. Es kann über eine API oder eine Chat-Oberfläche genutzt werden, was die Flexibilität für Entwickler einschränkt.
Erste Testergebnisse
In ersten Tests zeigt Quen 2.5 Max gemischte Ergebnisse. Während es in einigen Bereichen überzeugt, insbesondere bei einfachen Wissensabfragen und der Generierung von HTML-, CSS- und JavaScript-Code, gibt es Schwächen in der Codequalität und der Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen. So wurden bei einigen Rätselaufgaben falsche Antworten generiert, während andere Aufgaben korrekt gelöst wurden.
Die generierte HTML/CSS/JS war zwar funktionell, aber nicht ganz auf dem Niveau von DeepSeek V3.
Fazit: Potenzial, aber noch nicht am Ziel
Es lässt sich argumentieren, dass Quen 2.5 Max zwar ein interessantes Modell ist, es aber derzeit nicht mit DeepSeek V3 mithalten kann. Die Codequalität und die allgemeine Robustheit scheinen noch nicht ausreichend entwickelt zu sein. Zudem stellt die fehlende Open-Source-Natur einen erheblichen Nachteil dar.
Es stellt sich die Frage, ob Quen 2.5 Max in Zukunft an DeepSeek V3 heranreichen kann. Dies wird von weiteren Verbesserungen der Trainingsdaten, der Reinforcement-Learning-Methoden und der Codequalität abhängen. Bis dahin bleibt es eine interessante Alternative, die jedoch noch nicht die Leistung und Flexibilität von DeepSeek V3 bietet.