Qwen3与DeepSeek-R1在数据分析领域的实力较量：AI模型语义识别哪家强？

整体评测：Qwen3与DeepSeek-R1在数据分析领域的对比分析

随着AI技术的快速发展，大模型在企业级数据分析和智能决策场景中的应用越来越广泛。近日，阿里巴巴开源了新一代通义千问模型Qwen3，而数势科技的数据分析智能体SwiftAgent也迅速完成了对Qwen3的全面适配，并发布了详细的测评报告。本文将从多个维度对比Qwen3与DeepSeek-R1的表现。

一、上下文改写

在实际应用中，用户输入的查询语句往往不够规范，因此需要对输入语句进行改写以提高准确性。测试结果显示，在不同的语境下，Qwen3-32B表现尤为突出，尤其是在不需要改写的场景中，其判断更为精准。相比之下，其他模型在某些情况下可能会误判或继承上一轮导致错误。

二、任务编排与工具调用

数据分析任务通常需要拆解成多个子任务来完成。在这一环节，Qwen3-32B和Qwen3-235B-A22B表现出色，能够准确识别并调用所需的工具，从而提高最终结果的准确性。而Qwen2.5-72B则明显落后，无法成功拆解任务，甚至在某些步骤中遗漏关键工具的调用。

三、数据查询

数据查询是数据分析的核心环节之一，尤其是对时间要素的识别能力至关重要。Qwen3-32B在时间推理方面已接近DeepSeek-R1的效果，远超Qwen2.5-72B。此外，在实体抽取方面，Qwen3-32B的Dense模型效果优于其他模型，显示出更强的语义理解能力。

四、图表生成

图表生成是展示数据分析结果的重要手段。Qwen3-32B在这一环节表现出色，不仅能够准确生成代码，还能避免数据遗漏的问题。尽管在渲染排版上略逊于Qwen3-235B-A22B和DeepSeek-R1，但整体效果依然令人满意。

五、总结反思

针对生成的错误代码，大模型是否能够结合错误反思并生成准确的代码是一个重要指标。Qwen3的两个模型在数据类型处理上表现最为合理，优先尝试转换为数值，无法强制转换时才选择抛弃。经过二次提示优化后，所有模型均能给出优化方案，达到预期效果。

此外，在数学计算推理能力方面，DeepSeek-R1模型和Qwen3-235B-A22B表现优异，符合Scale Law的认知。

六、综合评价

总体来看，Qwen3模型在数据分析Agent构建方面具有显著优势。无论是任务规划、代码生成、数学计算还是语义识别等方面，Qwen3都表现出色。特别是Qwen3-32B模型，不仅远优于上一代模型，而且部署成本更低，消费级显卡即可实现推理自由，为企业使用大模型提供了更高的性价比。

数势科技SwiftAgent率先完成对Qwen3的全面适配，并对中间环节进行了能力升级和创新性功能开发，为企业客户提供更高性能、更低成本的智能产品。

本文来源： 量子位【阅读原文】