నేను GPT-4o తో పోల్చి Qwen ని బెంచ్మార్క్ చేశాను
ఒక సాధారణ పని కోసం OpenAI నుండి నాకు నెలకు $4,200 బిల్లు వచ్చింది. ఇది నన్ను ఇతర మోడల్స్ను పరీక్షించవలసి వచ్చేలా చేసింది.
నేను Qwen మరియు GPT-4oలను పోల్చడానికి ఆరు వారాలు కేటాయించాను. నేను ఐదు వర్గాలలో 1,247 ప్రాంప్ట్లను ఉపయోగించాను:
- Classification (వర్గీకరణ)
- Extraction (వెలికితీత)
- Summarization (సారాంశం)
- Code generation (కోడ్ జనరేషన్)
- Reasoning (రీజనింగ్)
ఎక్కువ ఖర్చు అంటే ఎప్పుడూ ఎక్కువ నాణ్యత అని కాదు అని ఈ ఫలితాలు చూపుతున్నాయి.
డేటా ఫలితాలు:
నేను GPT-4o తో పోల్చి ఐదు మోడల్స్ను పరిశీలించాను. వాటి వెయిటెడ్ యావరేజ్ స్కోర్లు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- GPT-4o: 0.920
- DeepSeek V4 Pro: 0.902
- Qwen3-32B: 0.848
- DeepSeek V4 Flash: 0.812
- GLM-4 Plus: 0.750
వర్గీకరణ (classification) పనులలో GPT-4o మరియు Qwen3-32B మధ్య వ్యత్యాసం తక్కువగా ఉంది. అయితే, రీజనింగ్ (reasoning) విషయంలో GPT-4o గణనీయంగా మెరుగ్గా ఉంది.
ఖర్చు ప్రభావం:
నెలకు 47 మిలియన్ ఇన్పుట్ టోకెన్లు మరియు 12 మిలియన్ అవుట్పుట్ టోకెన్ల ఆధారంగా నేను ఖర్చులను అంచనా వేసాను.
- GPT-4o: $237.50
- DeepSeek V4 Pro: $52.25
- Qwen3-32B: $28.50
- DeepSeek V4 Flash: $25.89
- GLM-4 Plus: $19.00
అదే నాణ్యతతో నా $4,200 బిల్లును కేవలం $339 లోనే పూర్తి చేయవచ్చని తెలిసింది.
నా పైప్లైన్ను నేను ఎలా సరిదిద్దుకున్నాను:
నేను ఒక టైర్డ్ రూటింగ్ సిస్టమ్ (tiered routing system) కు మారాను. పని యొక్క కష్టాన్ని అంచనా వేయడానికి నేను ఒక చిన్న మోడల్ను ఉపయోగిస్తాను.
- సులభమైన పనులను DeepSeek V4 Flash కి పంపిస్తాను.
- మధ్యస్థ పనులను Qwen3-32B కి పంపిస్తాను.
- కష్టమైన పనులను DeepSeek V4 Pro లేదా GPT-4o కి పంపిస్తాను.
నేను సెమాంటిక్ క్యాషింగ్ (semantic caching) కూడా జోడించాను. ఇది ఒకే రకమైన ప్రశ్నలకు సమాధానాలను మళ్ళీ ఉపయోగించుకోవడానికి నాకు అనుమతిస్తుంది. దీనివల్ల నా LLM హిట్స్ 40% తగ్గాయి.
నా నిర్ణయ మార్గదర్శి:
- మీకు అత్యుత్తమ నాణ్యత కావాలి మరియు బడ్జెట్ విషయంలో వెసులుబాటు ఉంటే: GPT-4o లేదా DeepSeek V4 Pro ఉపయోగించండి.
- మీకు నాణ్యత కావాలి కానీ డబ్బు ఆదా చేయాలనుకుంటే: స్మార్ట్ రూటింగ్తో Qwen3-32B ఉపయోగించండి.
- ఖర్చు మాత్రమే మీ ప్రాధాన్యత అయితే: DeepSeek V4 Flash ఉపయోగించండి.
- మీకు భారీ స్థాయిలో మరియు సాధారణ పనులు ఉంటే: GLM-4 Plus ఉపయోగించండి.
తక్కువ ధర కలిగిన మోడల్స్కు తరచుగా తక్కువ లాటెన్సీ (latency) కూడా ఉంటుంది. మీ వినియోగదారులకు వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనలు కావాలంటే, ఎంచుకునే ముందు సెకనుకు ఎన్ని టోకెన్లు (tokens per second) వస్తున్నాయో తనిఖీ చేయండి.
మూలం: https://dev.to/rarenode/i-benchmarked-qwen-against-gpt-4o-a-data-scientists-raw-numbers-3d6a