DNT Digital 
Тендеры и лиды
Информация
Вместе с нашумевшим DeepSeek-R1 вышел Qwen 2.5, о котором забыли. Но не мы. В течение двух недель пользовались нейронкой —делимся впечатлениями и обзором на очередной аналог ChatGPT. По заверению разработчиков, модель значительно продвинулась по сравнению с предыдущими релизами.
В статье разберём особенности Qwen, сравним с DeepSeek-R1 и GPT-4o, а также обсудим, какое место ИИ займёт в нише.
Qwen 2.5 — это новая нейросеть от Alibaba. Модель разработана с акцентом на производительность, масштабируемость и удобство использования. Работает не только на китайском и английском, как нашумевший DeepSeek — доступны русский, арабский, испанский, корейский и японский языки.
Разработчики планировали создать модель, которая подойдёт как массовым пользователям для повседневных задач, так и работникам разных ниш для решения большинства рабочих (даже сложных) поручений.
Alibaba заявляют, что на фоне конкурентов Qwen 2.5 выделяется:
Однако не все преимущества являются таковыми. Часть из них уже есть в других моделях. Например, DeepSeek как раз привлёк вниманием не только фактом бесплатности, но и открытостью кода.
Недавно вышедший и обрушивший фондовый рынок ИИ в США DeepSeek-R1 — главный конкурент разработки Alibaba. Модели во многом схожи: низкая стоимость разработки, высокая производительность и бесплатный доступом для пользователей. Однако Qwen 2.5 предлагает иные преимущества:
Интересный факт: DeepSeek, несмотря на противоречивый запуск и слухи об утечке данных пользователей и обучении на пиратских материалов, продолжает развиваться. Недавно стартап выкупил домен ai.com, который ранее принадлежал OpenAI и Илону Маску.
В прошлой статье мы тестировали DeepSeek и ChatGPT на одинаковых промтах. С результатом можете ознакомиться в статье. Теперь добавляем к этому списку Qwen.
1. Написать письмо на сложную тему — повышение цен для клиента.
Промпт: «Алексей — наш ключевой клиент, который сотрудничает с компанией 3 года. Из-за роста себестоимости материалов нам необходимо повысить цены на 15%, начиная с 1 октября. Напишите письмо для Алексея, которое:
• Объяснит причины повышения без излишних технических деталей.
• Подчеркнёт ценность долгосрочного партнёрства.
• Предложит бонус: фиксированную цену на 3 месяца для текущего заказа, если он подтвердит его до 20 сентября.
Требования: тон должен быть empathetic, но профессиональный; длина — не более 250 слов».Оцениваем убедительность аргументации, баланс между негативной новостью и позитивными аспектами и соответствие деловому этикету.
На ответ у нейросети ушло 17 секунд, что быстрее DeepSeek, но медленнее GPT. Результат приближен к тому, что выдал западный аналог — текст слабо структурирован, много воды, а выгода для клиента плавает между строк с эмоциональными описаниями трудности сложившейся ситуации.
2. Составить ревью встречи по разработке Сервиса классифайда.
Промпт: «На встрече обсудили:
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13203 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
• Проблему с интеграцией платежной системы (перенесли сроки на 2 недели).
• Решение добавить AI-фильтр для модерации объявлений (ответственный — Пётр).
• Спор о дизайне лендинга: UX-команда настаивает на упрощении, маркетинг хочет больше CTA-кнопок.
• Бюджет превышен на 10% из-за закупки серверов.
Напишите структурированный summary встречи в формате: ключевые решения, открытые вопросы, next steps. Добавьте раздел “Требуются уточнения” для спорных моментов. Используйте маркированные списки».
Оцениваем чёткость структуры, умение выделять главное и фильтровать шум и корректное распределение задач и сроков.
Результат не превзошёл китайский аналог. Наоборот, кажется, что Qwen упустил часть деталей и неудачно структурировал информацию. При этом GPT-4o ответил схожим образом.
Поскольку Qwen умеет генерировать изображения, протестируем и эту фичу. Промт: Создай светлое офисное помещение. На изображении видно 5 рабочих мест: светлый стол из белого дерева, монитор и стул. За одним из них сидит девушка европейской внешности с тёмными волосами средней длины и зелёными глазами. Она сосредоточенно смотрит в монитор. Фокус должен быть на эмоциях девушки, что она занимается тяжёлой работой.
Хороший результат как для бесплатной модели для массового пользователя. Однако нет возможности создать несколько изображений разом, чтобы выбрать или доработать понравившееся, как в Midjourney.
Также доступна генерация видео. Промт: Обзор на светлое офисное помещение, в котором за компьютерами работают сотрудники. За 20 минут нейросеть создала ролик.
Рынок ИИ продолжает развиваться, поэтому появление аналогов популярных моделей стоило ожидать. И вот они — Qwen 2.5 и DeepSeek-R1. ИИ, обрушившие фондовый рынок США за сутки. Запуск нейросетей показал, что не только AI-гиганты могут управлять рынком и оставаться практически монополистами на рынке — даже у стартапов есть шанс. На фоне последних новостей инвесторы и аналитики внимательно следят за тем, как модели влияют на баланс сил в отрасли.
Например, DeepSeek-R1 привёл к падению акций Nvidia и других технологических компаний. Даже временный успех альтернативных моделей может вызвать серьёзные изменения на рынке. И к этому нужно готовиться — нельзя привязываться к одной модели и пользоваться только ей. Рынок диктует новое правило: используйте несколько моделей для оптимизации работы. Пока одна подходит для быстрого анализа, другая лучше справится с генерацией контента, а третья дополнит материал иллюстрациями или видео.
Заключение
Как и в ситуации с DeepSeek, вопрос к модели один — смогут ли сохранить эффективность при масштабировании. Геополитические ограничения, нехватка чипов и зависимость от западных компаний создают риски.
По опыту, Qwen подходит для генерации чернового контента, который будет обработан специалистом. Пока что нейросеть не смогла выйти за рамки и сохранила ИИ-шный стиль изложения. Главное — нейросеть полностью бесплатна и за короткое время генерирует как текст, так и фото и видео. Однако есть НО:
