2025大模型排行榜发布API比较：DeepSeek-v3对比通义千问-Max

在当前大模型产品快速演进的背景下，如何高效对比不同厂商的API能力、定价、性能表现等关键指标，成为开发者和企业选型时面临的重要问题。为此，幂简集成制作了一份覆盖模型规格、价格、性能对比、实际调用效果等多维度的完整对照表，帮助用户快速理解和判断各类主流大模型的核心差异。

本篇文章重点围绕 API产品参数表格与接口效果实测场景两大维度，选取了 DeepSeek-V3 和通义千问-Max 两款主力模型进行对比分析。但如果你希望了解更全面的技术指标、FlagEval评测细节、定价模式、适用场景等内容，欢迎点此查看完整报告，获取一手数据支持。

API产品规格

规格	deepseek-V3	通义千问-Max
上下文窗口	64k	32k
知识截止	2023年10月	2024上半年（未指定月份）
LLM 中训练数据量	14.8万亿token	超过20万亿Token数据
发布数据	2024年12月	2025年1月29日
输入价格	0.005元/1千tokens	0.0024元/1千tokens
输出价格	0.008元/1千tokens	0.0096元/1千tokens

deepseek-V3的优势在于其更大的64k上下文窗口，适合需要处理超大文本的场景，而通义千问-Max则凭借更低的成本和更新的知识库占据优势，适用于预算敏感且需要最新信息的应用。

FlagEval大模型基准测试

基准	deepseek v3	通义千问-max
简单理解	76.73	76.73
知识运用	83.54	85.44
推理能力	66.67	72.62
数学能力	75.67	66.83
任务解决	72.62	68.55
安全与价值观	74.47	75.66

本次表格数据来源于FlagEval，它是由智源研究院将联合多个高校团队打造，是一种采用“能力—任务—指标”三维评测框架的大模型评测平台，旨在提供全面、细致的评测结果。该平台已提供了 30 多种能力、5 种任务和 4 大类指标，共 600 多个维度的全面评测，任务维度包括 22 个主客观评测数据集和 84433 道题目。

deepseek v3在数学能力方面表现突出，而通义千问-max在知识运用和推理能力上更具优势。整体试用显示，deepseek v3在简单理解和任务解决表现优异，而通义千问-max则在安全与价值观略胜一筹。建议deepseek v3应用于需要数学和逻辑处理的场景，而通义千问-max适合知识密集型任务。

API接口效果比较

我们的目标是评估 AI 在模拟真实世界使用情况的复杂场景中的表现。我们将尝试多种场景对话来评估这两个模型所展现的能力，帮助你做出客户的决策。

提示词输入1：（中英文混合文化表达）

以下是来自不同文化的10个与 “break the ice”（打破沉默、打破隔阂）意义相近的习语表达，每个都附有简要说明和所属文化背景

deepseek-V3输出

2025大模型排行榜发布API比较：DeepSeek-v3对比通义千问-Max

通义千问-Max 输出

2025大模型排行榜发布API比较：DeepSeek-v3对比通义千问-Max

通义千问 Max输出结果准确捕捉了跨文化习语的多样性，而DeepSeek V3则提供了更丰富的文化背景和具体语境，两者均有效地展示了如何“打破沉默”

提示词输入2：（逻辑与常识推理）

你有一个装有10枚硬币的储蓄罐。
你又加了一枚，
然后把储蓄罐打碎了。
现在储蓄罐里有多少枚硬币？请简短的回答

deepseek v3输出

0枚。储蓄罐被打碎后，硬币不在里面了。

通义千问-Max输出

储蓄罐里有11枚硬币。不过，实际上因为储蓄罐被打碎了，硬币可能散落出来，但总数仍然是11枚。

通义千问 Max在理解复杂情境和提供详细解释方面表现出色，更适用于需深入理解的任务。DeepSeek V3则强调直观的结果表达，适合快速获取关键信息的场景。整体试用效果显示，前者适合需逻辑推理的场景，后者适合直观查询场景。

提示词输入3：（英文语法结构）

Write 10 sentences that end with real words ending in "-TION".

deepseek v3输出

Certainly! Here are 10 sentences that end with real words ending in **"-tion"**:  

1. She gave a detailed **explanation**.  
2. The team celebrated their victory with great **enthusiasm**.  
3. The scientist conducted an important **experiment**.  
4. His sudden resignation caused quite a **sensation**.  
5. The artist received an award for her creative **expression**.  
6. The mayor announced a new urban **renovation**.  
7. The teacher provided clear **instruction**.  
8. The company focused on digital **transformation**.  
9. The debate sparked a heated **discussion**.  
10. The doctor recommended immediate **action**.  

Each sentence ends with a different **-tion** word, covering a variety of contexts. Hope this helps!

通义千问-Max 输出

1. The celebration was filled with laughter and joy, bringing the community together in a spirit of unity.
2. After much deliberation, the committee reached a decision that would affect the future of the organization.
3. Her dedication to the cause inspired others to join, significantly increasing the team's motivation.
4. The construction of the new library is expected to enhance educational opportunities for all residents.
5. The solution to the problem required a deep understanding of the situation and creative thinking.
6. His fascination with ancient civilizations led him to pursue a career in archaeology, full of exploration.
7. The information provided by the witnesses was crucial for the investigation, leading to a swift resolution.
8. The education system is undergoing a transformation aimed at better preparing students for the 21st century.
9. The operation was a success, thanks to the precise coordination among the medical team.
10. With determination, she overcame every obstacle, proving that perseverance is key to achieving one's goals.

通义千问 Max在生成句子丰富性和语境连贯性方面表现突出，适合需要高质量文本输出的场景；DeepSeek V3在语法准确性和结构清晰度上表现良好，适合快速生成结构化内容的场合。通义千问 Max更适合复杂文本创作，而DeepSeek V3则更适用于简洁明了的表达需求。

结论

从模型参数、训练数据规模、上下文能力到实际提示词输出质量，我们对 DeepSeek-V3 和通义千问-Max 两款主力模型进行了多角度对比。测试结果显示，两者在不同任务类型中的表现各具优势——DeepSeek-V3 更适合结构化生成与数学逻辑场景，而通义千问-Max 在复杂语境理解与细腻表达上表现更优，且在价格上更具性价比

当然，本文仅聚焦于 API 规格和接口效果两个关键维度。对于希望从知识库更新周期、输出稳定性、适配行业场景、技术服务能力等更多维度综合判断的开发者，建议前往幂简集成的完整报告页面，获取一份包含详细评分与指标对照的深度评测报表，助你做出更理性、更适配的API服务商选型决策。