企业API定制计划
AI应用开发服务
AI智能翻译API
AI SEO/GEO 服务
网络爬虫服务
登录
Qwen 2 72B VS ChatGPT 4o
大型语言模型（LLM）领域正在快速发展。今天，我们将深入比较两大行业巨头： ChatGPT 4o（Omni），OpenAI 的旗舰多模态模型，以及 Qwen 2 72B 指导这是阿里云推出的强大开源解决方案。本文分析了其技术规格、基准测试性能以及实际应用测试。
技术规格和硬件逻辑
| 规格 | ChatGPT 4o | Qwen 2 72B 指导 |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 128K Tokens | 128K Tokens |
| 知识门槛 | 2023年10月 | 2023年（月份未定） |
| 参数 | > 1750亿（估计） | 72B |
| 发布日期 | 2024年5月13日 | 2024年6月7日 |
虽然 Qwen 2 与 128K 上下文窗口ChatGPT 4o 在处理长文档方面具有显著优势，尤其是在处理大型文档方面。然而，Qwen 2 的架构针对效率进行了高度优化，使其成为开源社区中一个强大的竞争对手。
性能基准
以下数据综合了官方发布说明和独立开放基准测试的结果，正如在“基准测试和规格”中最初讨论的那样。
| 基准类别 | ChatGPT 4o | Qwen 2 72B |
|---|---|---|
| MMLU（本科知识） | 88.7 | 82.3 |
| GPQA（研究生推理） | 53.6 | 42.4 |
| 人工评估（编码） | 90.2 | 86.0 |
| GSM8K（学校数学） | 90.5 | 91.1 |
真实世界实践测试
💡 测试 1：细微差别和讽刺创造力
迅速的： 请提供 10 个关于编程困难的讽刺笑话。
结果：
- ChatGPT 4o： 执行得非常出色。它理解了“父子”关系的结构模式，并展现了高质量的开发者幽默感。
- Qwen 2: 出人意料的深度。虽然略显“前卫”，但笑话在技术上准确无误且幽默风趣（例如，调试Python逻辑）。
🧩 测试二：逻辑推理（袜子问题）
挑战： 在黑暗中计算保证获得特定系列袜子中至少一双所需的袜子数量。
两种模型均正确识别了 最坏情况 （先选取所有非目标颜色）：
计算：21只（蓝色）+ 17只（红色）+ 2只（黑色）= 40只袜子
判决： 两者得分均为 100%。GPT 4o 的表达更冗长，而 Qwen 2 的表达更直接。
👁️ 测试3：视觉和图像推理
在涉及图像分析的“陷阱题”场景中， ChatGPT 4o 它仍然是行业领导者。它拥有原生多模态功能，使其能够比大多数开源竞争对手更好地理解物理状态（例如杯子倒扣）。 笔记： Qwen 2 72B Instruct 主要是一个文本模型；视觉任务通常由其姊妹模型 Qwen-VL 处理。
成本效益与 API 定价
对于开发者而言，性价比通常是决定性因素。基于 AICC API 的费率：
| 模型 | 输入（每 1000 个令牌） | 输出（每1000个Tokens） |
|---|---|---|
| Qwen 2 | 0.00117美元 | 0.00117美元 |
| ChatGPT 4o | 0.0065美元 | 0.0195美元 |
分析： ChatGPT 4o 的价格要贵得多，尤其是对于输出Tokens而言。Qwen 2 提供了一种…… 大幅节省成本 用于大批量文本生成。
比较总结
ChatGPT 4o 它仍然是复杂推理、原生多模态任务（视觉/语音）和速度方面的黄金标准。它的速度比Epic Games快1.5倍，并且在研究生级别的逻辑推理方面也略微“智能”一些。
Qwen 2 72B 是首屈一指的开源选择。它在编码和数学运算方面可与 GPT-4 级模型相媲美，但价格却实惠得多。对于寻求高性能文本处理但又不想支付“OpenAI 高价”的研究人员和企业而言，它是理想之选。
常见问题解答 (FAQ)
1. 哪种模型更适合编程？
ChatGPT 4o 在复杂系统设计方面略胜一筹，但 Qwen 2 在 HumanEval 评分中与之非常接近。对于标准脚本生成，两者都表现出色。
2. Qwen 2 可以处理图像吗？
标准的 Qwen 2 72B Instruct 是一个基于文本的模型。对于视觉任务，OpenAI 的 GPT-4o 是原生多模态模型，开箱即用，性能更佳。
3. 为什么会有价格差异？
ChatGPT 4o 是一种专有的“模型即服务”模式，而 Qwen 2 则是一个开源模型。通过 API 使用 Qwen 2 更经济，因为 720 亿模型的底层基础设施成本低于庞大的 GPT-4o 架构。
4. 两者的上下文窗口是否相同？
是的，这两个模型都支持高达 128,000 个标记，因此适合分析长篇文档或大型代码库。