Qwen3 vs DeepSeek R1: 2026-இல் எந்த மாடல் வெற்றி பெறும்?

திறந்த மூல (Open-source) reasoning மாடல்கள் அனைத்தையும் மாற்றியமைத்துள்ளன. 2025-இல் DeepSeek R1 முன்னணியில் இருந்தது. இப்போது, பல டெவலப்பர்களுக்கு Qwen3 முதன்மையான தேர்வாக உள்ளது.

நீங்கள் கோடிங் (code) அல்லது ஆட்டோமேஷனுக்காக உள்ளூர் மாடல்களை (local models) இயக்குபவர் என்றால், இவற்றுள் ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டியிருக்கும். அவற்றின் ஒப்பீடு இதோ.

முக்கிய வேறுபாடு

DeepSeek R1 என்பது ஒரு reasoning மாடல் ஆகும். இது ஒவ்வொரு வினாவிற்கும் chain-of-thought செயல்முறையைப் பயன்படுத்துகிறது. இதற்கு 'off switch' கிடையாது. இதனால் இது மெதுவாகச் செயல்படுகிறது. ஒரு பதிலைப் பெற நீங்கள் 30 முதல் 90 வினாடிகள் வரை காத்திருக்க வேண்டியிருக்கலாம். இது ஆராய்ச்சிக்குச் சிறந்தது, ஆனால் வேகமான உரையாடலுக்கு (fast chat) ஏற்றதல்ல.

Qwen3 மாறுபட்டது. இது ஒரு இரட்டை-முறை சிந்தனை அமைப்பைப் (dual-mode thinking system) பயன்படுத்துகிறது. மாடல் எப்போது சிந்திக்க வேண்டும் என்பதை நீங்களே தீர்மானிக்கலாம்.

  • Thinking mode ஆன் செய்யப்பட்டால்: DeepSeek R1 போன்ற ஆழமான சிந்தனைத் திறனைப் பெறலாம்.
  • Thinking mode ஆஃப் செய்யப்பட்டால்: 5 வினாடிகளுக்கும் குறைவான நேரத்தில் வேகமான பதில்களைப் பெறலாம்.

இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை Qwen3-ஐ ஒரு சிறந்த அன்றாடக் கருவியாக மாற்றுகிறது.

செயல்திறன் மற்றும் பெஞ்ச்மார்க்ஸ்

Qwen3-235B-A22B, DeepSeek R1-க்கு எதிராகச் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது. பல சோதனைகளில், கணிதம், கோடிங் மற்றும் ஏஜென்ட் (agent) பணிகளில் Qwen3 வெற்றி பெறுகிறது.

  • ArenaHard: Qwen3 95.6 மதிப்பெண்களைப் பெறுகிறது. DeepSeek R1 91.8 மதிப்பெண்களைப் பெறுகிறது.
  • Coding: CodeForces Elo-வில் Qwen3-32B, GPT-4o-வை விட அதிக மதிப்பெண்களைப் பெறுகிறது.
  • Math: தூய கணித தர்க்கத்தில் (pure mathematical logic) DeepSeek R1 இன்னும் சற்று முன்னிலையில் உள்ளது.

வன்பொருள் தேவைகள்

இவற்றை இயக்க உங்களுக்கு சூப்பர் கம்ப்யூட்டர் தேவையில்லை.

  • DeepSeek R1 (14B distill): 12 GB GPU தேவை.
  • Qwen3-8B: 6 GB VRAM-இல் இயங்கும். இது MacBook Air-இல் வேலை செய்யும்.
  • Qwen3-32B: ஒரு தனி RTX 4090-இல் இயங்கும்.

உரிமம்

  • DeepSeek R1: MIT License-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. இதற்கு எந்தக் கட்டுப்பாடுகளும் இல்லை.
  • Qwen3: 35B வரையிலான மாடல்களுக்கு Apache 2.0-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. உங்களுக்கு 100 மில்லியன் பயனர்கள் இருந்தால், பெரிய மாடல்களுக்கு வணிக ஒப்பந்தம் (commercial agreement) தேவைப்படும்.

நீங்கள் எதைப் பயன்படுத்த வேண்டும்?

DeepSeek R1-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும், ஒருவேளை:

  • உங்கள் பணி முற்றிலும் கணிதம் அல்லது முறையான தர்க்கம் (formal logic) சார்ந்ததாக இருந்தால்.
  • எந்தக் கட்டுப்பாடுகளும் இல்லாத MIT உரிமத்தை நீங்கள் விரும்பினால்.
  • மெதுவான, ஆழமான சிந்தனைக்காகக் காத்திருக்க உங்களுக்குத் தயக்கம் இல்லை என்றால்.

Qwen3-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும், ஒருவேளை:

  • உங்களுக்கு வேகமான மற்றும் ஆழமான முறைகளுக்கு இடையே மாற வேண்டிய தேவை இருந்தால்.
  • கருவிகளைப் பயன்படுத்தும் ஏஜென்ட்களை (agents) நீங்கள் உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால்.
  • உங்களுக்குப் பன்மொழி ஆதரவு (multilingual support) தேவைப்பட்டால் (Qwen3 119 மொழிகளை ஆதரிக்கிறது).
  • சிறிய எட்ஜ் சாதனங்கள் (edge devices) முதல் பெரிய சர்வர்கள் வரை அளவிடக்கூடிய (scale) ஒரு மாடலை நீங்கள் விரும்பினால்.

இறுதித் தீர்ப்பு

DeepSeek R1 ஒரு நிபுணர் (specialist). Qwen3 ஒரு பொதுப் பயன்பாட்டு மாடல் (generalist). பெரும்பாலான அன்றாடப் பணிகளுக்கு, சிந்தனைத் திறனை ஆன் அல்லது ஆஃப் செய்யும் வசதி Qwen3-ஐ வெற்றியாளராக மாற்றுகிறது.

நீங்கள் எந்த மாடலை உள்ளூரில் (locally) இயக்குகிறீர்கள்? நீங்கள் thinking mode-ஐப் பயன்படுத்துகிறீர்களா? கருத்துப் பெட்டியில் (comments) என்னிடம் சொல்லுங்கள்.

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

விருப்பத்தேர்வு கற்றல் சமூகம்: https://t.me/GyaanSetuAi