DeepSeek 和 Qwen 选哪个？我写了 7 个真实用例告诉你答案

省流版：写代码选 DeepSeek，做中文内容选 Qwen，做预算有限的 Agent 也选 DeepSeek，本地 8GB 显卡只能选 Qwen2.5-7B。

现在展开说。

上篇对比了 DeepSeek-V3 和 Qwen 2.5 的各项指标，这篇直接上真实用例。我跑了 7 个典型场景，每个都有具体结果和代码。

用例 1：基于文档的智能问答（RAG）

这是最常见的 AI 应用场景——给你一堆文档，让模型读懂了回答。

from openai import OpenAI

# DeepSeek API
client_deepseek = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)

# Qwen API
client_qwen = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# 同样的 prompt
prompt = """基于以下文档回答问题：
[文档内容：关于2026年中国新能源汽车市场的分析报告...]

问题：2026年Q1中国新能源汽车销量排名前三的品牌是？"""

# DeepSeek 回答
resp_ds = client_deepseek.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
# Qwen 回答
resp_qw = client_qwen.chat.completions.create(
    model="qwen2.5-72b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

实测结果：两者都能准确提取文档信息。DeepSeek 的答案更结构化（喜欢用小标题+要点），Qwen 更口语化。如果你的 RAG 需要严格按格式输出，DeepSeek 更听话。

用例 2：代码审查助手

让模型审查你的 PR——这是开发者最直接的提效场景。

我拿了一段有 bug 的 Python 代码给两个模型：

# 有问题的代码
def calculate_discount(price, member_level):
    if member_level == "gold":
        return price * 0.8
    if member_level == "silver":
        return price * 0.9
    if member_level == "bronze":
        return price * 0.95
    # 没处理 non-member 情况

DeepSeek 的回复：

发现问题：
1. 缺少默认值：非会员访问时会返回 None
2. 没有输入验证：price 为负数时不会提示
3. 浮点精度：0.8 * 价可能产生浮点误差
建议修复：
- 添加 else 分支返回 price（不打折）
- 添加 price > 0 检查
- 考虑用 Decimal 替代 float

Qwen 2.5-72B 的回复：

代码可能返回 None（非会员情况）。建议加 else。
可以再加个参数校验更好。

结论：代码审查这个场景，DeepSeek 完胜。不仅指出问题，还给出修复优先级和具体方案。Qwen 回答太简洁了，像在摸鱼。

用例 3：多轮对话（聊天机器人）

我用 10 轮连续对话测试了两个模型的记忆力和一致性。

Qwen 2.5 在中文对话的「人性化」上做得更好，语气更自然。DeepSeek 稍微有点「学霸气质」——认真但不够亲切。

用例 4：结构化数据提取

从非结构化文本中提取 JSON 数据，这是 Agent 场景的核心能力。

prompt = """从以下邮件中提取信息，返回 JSON：
'发件人：张三，主题：关于Q3季度预算审批，日期：2026年7月15日，
正文：李总，Q3市场推广预算申请¥500,000，主要用于新品发布会...'"""

# DeepSeek 输出
{
  "sender": "张三",
  "subject": "关于Q3季度预算审批",
  "date": "2026-07-15",
  "amount": 500000,
  "currency": "CNY",
  "purpose": "新品发布会",
  "urgency": "normal",
  "action_required": "approval"
}

# Qwen 输出
{
  "sender": "张三",
  "subject": "Q3季度预算审批",
  "date": "2026-07-15",
  "amount": "500000元"
}

DeepSeek 的 JSON 更结构化、信息更丰富。Qwen 的 JSON 虽然正确但字段少了。如果做 Agent 工具调用，DeepSeek 更可靠。

用例 5：中文文案写作

用例 6：本地部署实测

我在两台机器上跑了本地部署测试：

机器 A：RTX 4090 × 1, 32GB RAM

结论：单卡 4090 基本上只能跑 Qwen 系列。DeepSeek-V3 的 671B MoE 虽然只激活 37B，但完整模型还是要 2 张卡才能跑。不过它的 API 便宜，大部分人用 API 就够了。

用例 7：构建 AI Agent 工具链

如果你在用流行的 Agent 框架（LangChain、CrewAI、Smolagents 等），两个模型都能接入：

# 两者都兼容 OpenAI API 格式
# 只需改 base_url 和 model 名

# 用 DeepSeek（便宜，适合大量调用）
agent = create_react_agent(
    llm=ChatOpenAI(
        model="deepseek-chat",
        openai_api_base="https://api.deepseek.com/v1",
        temperature=0
    ),
    tools=tools
)

# 用 Qwen（适合需要函数调用的场景）
agent = create_react_agent(
    llm=ChatOpenAI(
        model="qwen2.5-72b-instruct",
        openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        temperature=0
    ),
    tools=tools
)

总结：一张表解决选型

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