Qwen3 lwn DeepSeek R1: Model Manakah yang Menang pada 2026?

Model penaakulan sumber terbuka telah mengubah segalanya. DeepSeek R1 menerajui kemajuan pada 2025. Kini, Qwen3 menjadi pilihan utama bagi ramai pembangun.

Jika anda menjalankan model tempatan untuk pengekodan atau automasi, anda perlu memilih antara keduanya. Berikut adalah perbandingannya.

Perbezaan Utama

DeepSeek R1 ialah model penaakulan. Ia menggunakan proses rantaian pemikiran (chain-of-thought) untuk setiap pertanyaan. Ia tidak mempunyai suis pemati. Ini menjadikannya perlahan. Anda mungkin perlu menunggu 30 hingga 90 saat untuk mendapatkan respons. Ia sangat bagus untuk penyelidikan tetapi kurang sesuai untuk sembang pantas.

Qwen3 adalah berbeza. Ia menggunakan sistem pemikiran mod dwi. Anda menentukan bila model perlu berfikir.

  • Mod pemikiran diaktifkan: Anda mendapat penaakulan mendalam seperti DeepSeek R1.
  • Mod pemikiran dimatikan: Anda mendapat respons pantas dalam masa kurang daripada 5 saat.

Fleksibiliti ini menjadikan Qwen3 alat harian yang lebih baik.

Prestasi dan Penanda Aras

Qwen3-235B-A22B menunjukkan prestasi yang baik berbanding DeepSeek R1. Dalam banyak ujian, Qwen3 menang dalam tugasan matematik, pengekodan, dan ejen.

  • ArenaHard: Qwen3 mencatatkan skor 95.6. DeepSeek R1 mencatatkan skor 91.8.
  • Pengekodan: Qwen3-32B mencatatkan skor lebih tinggi daripada GPT-4o pada CodeForces Elo.
  • Matematik: DeepSeek R1 masih mempunyai sedikit kelebihan dalam logik matematik tulen.

Keperluan Perkakasan

Anda tidak memerlukan superkomputer untuk menjalankan model ini.

  • DeepSeek R1 (14B distill): Memerlukan GPU 12 GB.
  • Qwen3-8B: Berjalan pada 6 GB VRAM. Ia boleh berfungsi pada MacBook Air.
  • Qwen3-32B: Berjalan pada satu unit RTX 4090.

Pelesenan

  • DeepSeek R1: Menggunakan Lesen MIT. Tiada sebarang sekatan.
  • Qwen3: Menggunakan Apache 2.0 untuk model sehingga 35B. Model yang lebih besar memerlukan perjanjian komersial jika anda mempunyai 100 juta pengguna.

Yang manakah patut anda gunakan?

Pilih DeepSeek R1 jika:

  • Kerja anda tertumpu sepenuhnya pada matematik atau logik formal.
  • Anda mahukan lesen MIT tanpa had.
  • Anda tidak keberatan menunggu penaakulan mendalam yang perlahan.

Pilih Qwen3 jika:

  • Anda perlu bertukar antara mod pantas dan mod mendalam.
  • Anda membina ejen yang menggunakan alatan.
  • Anda memerlukan sokongan pelbagai bahasa (Qwen3 menyokong 119 bahasa).
  • Anda mahukan model yang boleh diskalakan daripada peranti pinggir kecil kepada pelayan besar.

Keputusan Akhir

DeepSeek R1 ialah seorang pakar. Qwen3 ialah seorang generalis. Bagi kebanyakan tugasan harian, keupayaan untuk menghidupkan atau mematikan fungsi pemikiran menjadikan Qwen3 sebagai pemenang.

Model manakah yang anda jalankan secara tempatan? Adakah anda menggunakan mod pemikiran? Beritahu saya di ruangan komen.

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

Komuniti pembelajaran pilihan: https://t.me/GyaanSetuAi