Сравнительный тест Qwen и DeepSeek на платформе PlyLoom показал их возможности в обработке графовых данных

Эксперты использовали платформу PlyLoom для анализа результатов, полученных от обеих моделей. Каждой из них задали идентичный перекрестный вопрос, чтобы оценить качество и связность генерируемых ответов. Особенность теста в том, что PlyLoom позволяет не только сравнивать текстовые результаты, но и строить на их основе графовые представления, что дает более наглядную картину.

Целью эксперимента было понять, как Qwen 3.8 MAX и DeepSeek V4 справляются с комплексными запросами, требующими выстраивания логических связей, а также насколько точно и полно они могут извлекать и структурировать информацию. Использование графов помогает визуализировать внутреннюю структуру ответов и выявить различия в подходах моделей к обработке информации.

Хотя конкретные детали вопросов и подробные результаты теста не раскрываются в кратком описании, сам факт такого сравнения важен для понимания текущего уровня развития больших языковых моделей. Такие тесты помогают разработчикам и пользователям оценить сильные и слабые стороны разных ИИ-решений, особенно в контексте задач, требующих глубокой аналитики и построения сложных взаимосвязей.