Qwen3 vs DeepSeek R1: 2026ರಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾಡೆಲ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ?

ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ರೀಸನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸಿವೆ. 2025ರಲ್ಲಿ DeepSeek R1 ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿತ್ತು. ಈಗ, ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ Qwen3 ಮೊದಲ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಆಟೊಮೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಲೋಕಲ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲೇಬೇಕು. ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಇಲ್ಲಿದೆ.

ಮೂಲ ವ್ಯತ್ಯಾಸ

DeepSeek R1 ಒಂದು ರೀಸನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೂ 'chain-of-thought' ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ 'ಆಫ್' ಮಾಡುವ ಆಯ್ಕೆ ಇಲ್ಲ. ಇದರಿಂದ ಇದು ನಿಧಾನವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ನೀವು 30 ರಿಂದ 90 ಸೆಕೆಂಡುಗಳವರೆಗೆ ಕಾಯಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಇದು ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ವೇಗದ ಚಾಟ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ.

Qwen3 ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಡ್ಯುಯಲ್-ಮೋಡ್ ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಯಾವಾಗ ಯೋಚಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವೇ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.

  • Thinking mode on: ನೀವು DeepSeek R1 ನಂತೆ ಆಳವಾದ ರೀಸನಿಂಗ್ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
  • Thinking mode off: ನೀವು 5 ಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೇಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

ಈ ನಮ್ಯತೆಯು Qwen3 ಅನ್ನು ಉತ್ತಮ ದೈನಂದಿನ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್‌ಗಳು

Qwen3-235B-A22B ಮಾಡೆಲ್ DeepSeek R1 ವಿರುದ್ಧ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಗಣಿತ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ Qwen3 ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.

  • ArenaHard: Qwen3 95.6 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. DeepSeek R1 91.8 ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
  • Coding: CodeForces Elo ನಲ್ಲಿ Qwen3-32B ಮಾಡೆಲ್ GPT-4o ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
  • Math: ಶುದ್ಧ ಗಣಿತದ ತರ್ಕದಲ್ಲಿ (mathematical logic) DeepSeek R1 ಇನ್ನೂ ಸ್ವಲ್ಪ ಮುಂದಿದೆ.

ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು

ಇವುಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸೂಪರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

  • DeepSeek R1 (14B distill): 12 GB GPU ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
  • Qwen3-8B: 6 GB VRAM ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಇದು MacBook Air ನಲ್ಲಿಯೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • Qwen3-32B: ಒಂದೇ ಒಂದು RTX 4090 ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ.

ಲೈಸೆನ್ಸಿಂಗ್

  • DeepSeek R1: MIT License ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲ.
  • Qwen3: 35B ವರೆಗಿನ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ Apache 2.0 ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ 100 ಮಿಲಿಯನ್ ಬಳಕೆದಾರರಿದ್ದರೆ, ದೊಡ್ಡ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ವಾಣಿಜ್ಯ ಒಪ್ಪಂದದ (commercial agreement) ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಯಾವುದನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು?

ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ DeepSeek R1 ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ:

  • ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವು ಕೇವಲ ಗಣಿತ ಅಥವಾ ಔಪಚಾರಿಕ ತರ್ಕಕ್ಕೆ (formal logic) ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದರೆ.
  • ಯಾವುದೇ ಮಿತಿಗಳಿಲ್ಲದ MIT ಲೈಸೆನ್ಸ್ ಬೇಕಿದ್ದರೆ.
  • ನಿಧಾನಗತಿಯ ಆಳವಾದ ರೀಸನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕಾಯಲು ನಿಮಗೆ ಅಭ್ಯಂತರವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ.

ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ Qwen3 ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ:

  • ನಿಮಗೆ ವೇಗದ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಮೋಡ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ.
  • ನೀವು ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ.
  • ನಿಮಗೆ ಬಹುಭಾಷಾ ಬೆಂಬಲ ಬೇಕಿದ್ದರೆ (Qwen3 119 ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ).
  • ಸಣ್ಣ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ದೊಡ್ಡ ಸರ್ವರ್‌ಗಳವರೆಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುವ ಮಾಡೆಲ್ ಬೇಕಿದ್ದರೆ.

ಅಂತಿಮ ತೀರ್ಪು

DeepSeek R1 ಒಂದು ಸ್ಪೆಷಲಿಸ್ಟ್ (specialist). Qwen3 ಒಂದು ಜನರಲಿಸ್ಟ್ (generalist). ಹೆಚ್ಚಿನ ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಆನ್ ಅಥವಾ ಆಫ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು Qwen3 ಅನ್ನು ವಿಜೇತನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಲೋಕಲ್ ಆಗಿ ಯಾವ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ? ನೀವು ಥಿಂಕಿಂಗ್ ಮೋಡ್ ಬಳಸುತ್ತೀರಾ? ಕಾಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಿ.

ಮೂಲ: https://dev.to/qainsights/qwen3-vs-deepseek-r1-which-open-source-reasoning-model-should-you-use-in-2026-370

ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi