China vs. VSA in KI: Is DeepSeek R1 (R1 Zero) en OpenAI o1 (o1 mini) regtig so verskillend?

China teen die VSA in die KI: Deepseek R1 vs. Openai O1 - Strategiese nabootsing of tegnologiese innovasie?

In die toenemend geglobaliseerde wêreld van kunsmatige intelligensie (AI) is die mededinging tussen China en die VSA veral bondig. Die Chinese opstart Deepseek het onlangs twee baanbrekende modelle aangebied: Deepseek R1 Zero en Deepseek R1. Hierdie modelle veroorsaak 'n opskudding in die AI -gemeenskap omdat hulle dienste lewer in maatstaftoetse wat vergelykbaar is met O1 Mini- en O1 -modelle. Maar hoe soortgelyk of anders is hierdie stelsels regtig, en wat beteken dit vir die toekoms van AI?

Deepseek R1 Zero: 'n Revolusie deur versterkingsleer

Die Deepseek R1 Zero -model is veral innoverend omdat dit uitsluitlik opgelei is deur versterkingsleer (RL). Dit het heeltemal ontstaan ​​met menslike terugvoer of klassieke toesighoudende fyninstelling. Dit maak dit 'n pionier in die gebruik van versterkingsleer in die AI. Dit toon indrukwekkende vordering met die ontwikkeling van redenasievaardighede, insluitend:

• Self -kontrole: die model ontleed sy antwoorde onafhanklik en erken foute.
• Refleksie: Dit ontwikkel strategieë om die probleemoplossing daarvan te verbeter.
• Die skepping van lang gedagtes: komplekse verhoudings word in logiese, samehangende stappe getoon.

'N Merkwaardige aspek is die vermoë van die model om sekere probleme meer te wy. Deur die benadering uit te tree en te verbeter, toon dit die potensiaal van versterkingsleer om outonome leerstelsels te skep.

Deepseek R1: Kombinasie van RL en fyn instelling

In teenstelling hiermee, kombineer Deepseek R1 R1 -versterkingsleer met klassieke afwerking vir toesighoudende afwerking om beter te voldoen aan die antwoorde van die model op menslike verwagtinge. Hierdie baster -opleidingsmetode stel Deepseek R1 in staat om uitstekende resultate op verskillende toepassingsareas te behaal:

• Wiskunde: Dit het 'n akkuraatheid van 79,8 % behaal in AIME 2024 (Amerikaanse uitnodiging wiskunde-eksamen) en indrukwekkende 97,3 % in die Math-500-toets.
• Programmering: Met 'n meerderwaardigheid van 96,3 % van die menslike deelnemers aan codeforces, stel dit 'n nuwe maatstaf.
• Algemene kennis: Met 90,8 % in MMLU (massiewe multitask lang -begrip begrip) en 71,5 % in GPQA -diamant, toon dit 'n diepgaande begrip van feitelike kennis.

Uitdagings en spesiale kenmerke van die Deepseek -modelle

Ondanks hul indrukwekkende prestasie, toon die modelle enkele swakhede en eienaardighede:

• Onbedoelde taalverandering: Deepseek R1 en R1 Zero is geneig om tussen verskillende tale te skakel, wat probleme in meertalige toepassings kan veroorsaak.
• Beperkte funksionaliteit: Albei modelle ondersteun tans nie funksie -oproepe of uitgebreide dialoë of JSON -uitgawes nie.
• Oop beskikbaarheid: Deepseek R1 is open source en is vrylik toeganklik onder die mede-lisensie. Dit stel ontwikkelaars in staat om die modelgewigte en uitsette sonder beperking te gebruik.
• Kleiner modelle: Deepseek het ook ses kleiner modelle vrygestel wat opgelei is met data van Deepseek R1. Hierdie modelle bied meer buigsame moontlike gebruike.

Vergelyking: Deepseek R1 vs. Openai O1

Beide Deepseek R1 en Openai O1 is hoogs ontwikkelde AI -modelle wat spesialiseer in komplekse hasel. 'N Direkte vergelyking onthul ooreenkomste, maar ook 'n paar opvallende verskille.

1. Prestasie in maatstawwe

Deepseek R1 behaal vergelykbaar in baie maatstawwe, in sommige selfs beter resultate as Openai O1:

• Wiskunde: Deepseek R1 het in Aime 2024 79,8 % behaal, terwyl Openaiai O1 79,2 % bereik het. In die Math-500-toets is Deepseek R1 duidelik voor Openaiai O1 met 96,4 %.
• Programmering: Deepseek R1 het 96,3 %in die Codeforces -toets bereik, net agter Openaiai O1 met 96,6 %.
• Algemene kennis: Deepseek R1 het 90,8 % by MMLU behaal, terwyl OpenAI O1 91,8 % bereik het.

2. Opleidingsmetodes

Die belangrikste verskil is in die opleidingsmetodes:

• Deepseek R1: Gebruik suiwer versterkingsleer sonder om toesig te hou oor fyn instelling.
• Openai O1: kombineer versterkingsleer met menslike terugvoer (RLHF), wat meer aanpassing aan die menslike verwagtinge moontlik maak.

3. Koste en toeganklikheid

Deepseek R1 is baie goedkoper en meer toeganklik as Openai O1:

• API -koste: Vir een miljoen tekens bereken Deepseek R1 slegs $ 0,55 vir insette en $ 2,19 vir uitsette, terwyl Openaiai O1 $ 15 of $ 60 koste.
• Lisensie: Deepseek R1 is open source en bied volle buigsaamheid in die gebruik en aanpassing.

4. Spesiale vaardighede

Albei modelle word gekenmerk deur gevorderde redeneringsvaardighede:

• Deepseek R1: Ontwikkel deur versterkingsleervaardighede soos selfkontrole, refleksie en opwekking van lang kettings.
• Openaiai O1: is eksplisiet opgelei vir ketting-van-so-duisendste, wat beteken dat dit ingewikkelde probleme stap vir stap kan oplos.

Geskik vir:

• KI-ontwikkeling: o1 van ChatGPT – die nuwe KI-model: nuus, agtergrond, moontlike gebruike en beperkings
• Nuwe inhoud AI o1 van OpenAI: 'n Beduidende vooruitgang in KI-tegnologie - Die "denkende" KI-model

Deursigtigheid en beheer: Deepseek R1 'n voordeel

'n Opvallende voordeel van DeepSeek R1 is die deursigtigheid van die denkproses. Dit bied gebruikers 'n dieper blik op sy "innerlike monoloog." Dit maak dit moontlik om die ketting van redenasie na te spoor en te verstaan ​​waar die model foute maak. OpenAI o1 toon soortgelyke vermoëns, maar nie in dieselfde diepte nie.

Praktiese toepassing: DeepSeek R1 as 'n bekostigbare alternatief

DeepSeek R1 se toeganklike pryse en oopbron-aard maak dit 'n belowende alternatief vir ontwikkelaars, besighede en opvoedkundige instellings. Moontlike toepassingsareas sluit in:

• Wetenskaplike navorsing: die oplossing van komplekse wiskundige en wetenskaplike probleme.
• Programmering: optimalisering en verbetering van kodes.
• Kreatiewe dinkskrum: generering van innoverende idees en konsepte.
• Opvoedkundige toepassings: Ondersteun leer en verstaan ​​van komplekse onderwerpe.

Demokratisering van KI-tegnologie

DeepSeek R1 en R1 Zero demonstreer indrukwekkend hoe versterkingsleer KI-ontwikkeling kan bevorder. Hul prestasies is 'n bewys dat Chinese maatskappye toenemend op gelyke voet met Amerikaanse mededingers funksioneer. Deur innovasie, toeganklikheid en lae koste te kombineer, het DeepSeek die potensiaal om 'n blywende impak op die KI-landskap te hê.

Terselfdertyd moet nog gesien word hoe beide stelsels in werklike toepassingscenario's sal presteer. Die mededinging tussen China en die VSA in KI-ontwikkeling sal ongetwyfeld voortgaan om opwindende innovasies voort te bring. Een ding is egter duidelik: die demokratisering van gevorderde KI-tegnologie het begin.

Van plaaslik tot wêreldwyd: KMO's verower die globale mark met slim strategieë - Beeld: Xpert.Digital

In 'n tyd wanneer 'n maatskappy se digitale teenwoordigheid sy sukses bepaal, is die uitdaging hoe om hierdie teenwoordigheid outentiek, individueel en verreikend te maak. Xpert.Digital bied 'n innoverende oplossing wat homself posisioneer as 'n kruising tussen 'n bedryfsentrum, 'n blog en 'n handelsmerkambassadeur. Dit kombineer die voordele van kommunikasie- en verkoopskanale in 'n enkele platform en maak publikasie in 18 verskillende tale moontlik. Die samewerking met vennootportale en die moontlikheid om artikels op Google Nuus te publiseer en 'n persverspreidingslys met ongeveer 8 000 joernaliste en lesers maksimeer die reikwydte en sigbaarheid van die inhoud. Dit verteenwoordig 'n noodsaaklike faktor in eksterne verkope en bemarking (SMarketing).

Meer daaroor hier:

• Outentieke. Individueel. Globaal: Die Xpert.Digital-strategie vir jou maatskappy

Die KI-reuse in vergelyking: DeepSeek versus OpenAI – 'n Wedloop vir die top van kunsmatige intelligensie

Die wêreld van kunsmatige intelligensie (KI) is 'n dinamiese en voortdurend ontwikkelende veld wat gekenmerk word deur 'n konstante kompetisie vir innovasie en uitnemendheid. In die middel van hierdie kompetisie is twee reuse: aan die een kant, die Amerikaanse maatskappy OpenAI, bekend vir sy baanbrekende modelle soos GPT en sy "o1"-reeks, en aan die ander kant, die opkomende Chinese begin-up DeepSeek met sy indrukwekkende modelle soos DeepSeek R1 en R1 Zero. Die vraag of onlangse ontwikkelings by DeepSeek toevallige konvergensie of strategiese nabootsing verteenwoordig, is die onderwerp van lewendige debat en beklemtoon die komplekse dinamika van globale KI-kompetisie.

DeepSeek R1 Zero: 'n Paradigmaskuif deur suiwer versterkingsleer

DeepSeek R1 Zero is 'n merkwaardige model wat die tradisionele benadering tot KI-ontwikkeling verbreek. Anders as die meeste groot taalmodelle, wat gebaseer is op 'n kombinasie van leer onder toesig en versterkingsleer uit menslike terugvoer (RLHF), is R1 Zero uitsluitlik opgelei deur gebruik te maak van versterkingsleer (RL). Dit beteken dat die model sy vermoëns ontwikkel het sonder direkte menslike insette, sonder om by menslike voorkeure aan te pas. Dit is 'n deurslaggewende verskil wat R1 Zero 'n fassinerende saak maak om die moontlikhede van suiwer RL te ondersoek.

Die resultaat is 'n model wat in staat is om merkwaardige kognitiewe vermoëns te ontwikkel wat voorheen slegs bereik is deur die kombinasie van menslike terugvoer en leer onder toesig. R1 Zero demonstreer:

Selfverifikasie

Die model is in staat om sy eie gevolgtrekkings en berekeninge krities te ondersoek en na te gaan vir foute, wat lei tot groter akkuraatheid en betroubaarheid. Dit is nie meer net 'n "antwoordgenerator" nie, maar 'n aktiewe probleemoplosser, bewus van sy eie kognitiewe prosesse.

refleksie

R1 Zero kan besin oor en leer uit sy eie denkprosesse. Dit beteken dat die model nie net by nuwe data kan aanpas nie, maar ook by sy eie manier om probleme op te los. Dit is 'n stap in die rigting van "metakognitiewe" KI.

Generasie van lang gedagtekettings

Die model kan komplekse probleme in 'n reeks logiese stappe afbreek en hierdie stappe op 'n verstaanbare en deursigtige wyse aanbied. Hierdie vermoë om lang "gedagtekettings" te genereer, is deurslaggewend vir die oplossing van uitdagende take wat komplekse redenasie vereis.

Aanpasbare dinktyd

R1 Zero kan, afhangende van die kompleksiteit van die taak, besluit wanneer dit meer "dinktyd" moet belê om 'n probleem op te los. Dit is 'n dinamiese aanpassing van die berekeningspoging, wat daarop dui dat die model nie net hardnekkig algoritmes uitvoer nie, maar ook 'n gevoel ontwikkel vir die moeilikheid van 'n taak.

Hierdie vermoëns demonstreer op indrukwekkende wyse die potensiaal van versterkende leer as 'n basis vir die ontwikkeling van hoogs intelligente stelsels. R1 Zero is 'n bewys dat dit moontlik is om komplekse kognitiewe vaardighede te ontwikkel sonder om op die beperkings van menslike terugvoer staat te maak. Die implikasies van hierdie benadering vir die toekoms van KI-navorsing is enorm.

DeepSeek R1: Die vereniging van versterkingsleer en fyninstelling

Terwyl DeepSeek R1 Zero die grense van suiwer versterkingsleer verken, neem DeepSeek R1 'n ander pad wat 'n sintese van versterkingsleer en fyninstelling onder toesig verteenwoordig. Hierdie model maak gebruik van die sterkpunte van beide metodes om 'n stelsel te skep wat beide gevorderde redenasievermoëns en 'n beter pas by menslike verwagtinge het.

DeepSeek R1 se indrukwekkende prestasie op verskeie gebiede is 'n bewys van die doeltreffendheid van hierdie benadering:

wiskunde

By die AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) het DeepSeek R1 'n akkuraatheid van 79,8% en selfs 97,3% by MATH-500 behaal. Hierdie getalle dui daarop dat die model nie net eenvoudige wiskundige probleme kan oplos nie, maar ook in staat is om komplekse wiskundige konsepte te verstaan ​​en toe te pas. Dit presteer beter as die meeste menslike wiskundiges op gestandaardiseerde toetse.

programmering

In die Codeforces-kompetisie, 'n gesogte programmeringskompetisie, het DeepSeek R1 beter as 96,3% van menslike deelnemers gevaar. Die model is in staat om veeleisende programmeringstake op te los, komplekse kode te verstaan ​​en doeltreffende algoritmes te skryf.

Algemene kennis

Op die veeleisende MMLU (Massive Multitask Language Understanding) en GPQA Diamond-toetse het DeepSeek R1 indrukwekkende tellings van onderskeidelik 90.8% en 71.5% behaal. Hierdie resultate beklemtoon die model se vermoë om 'n wye reeks kennis te verstaan ​​en toe te pas en dui daarop dat dit op gelyke voet met menslike intelligensie kan funksioneer.

Hierdie prestasies maak DeepSeek R1 'n veelsydige hulpmiddel wat in 'n verskeidenheid toepassingsareas gebruik kan word, van wetenskaplike navorsing tot sagteware-ontwikkeling.

Spesiale kenmerke en uitdagings op pad na perfekte AI

Ten spyte van die indrukwekkende vordering wat DeepSeek gemaak het met R1 en R1 Zero, is daar ook 'n paar uitdagings en beperkings om te oorkom:

Taalverandering

Beide R1 en R1 Zero toon soms 'n neiging om onbedoeld tussen verskillende tale te wissel. Hierdie inkonsekwentheid kan gebruikerservaring beïnvloed en vereis verdere verbeterings in taalverwerking.

Funksionele beperkings

Die modelle ondersteun tans nie funksie-oproepe, uitgebreide dialoogvensters of uitvoer in JSON-formaat nie. Hierdie beperkings maak dit moeilik om die modelle te gebruik in komplekse toepassings wat hierdie kenmerke vereis.

Oop beskikbaarheid

Alhoewel die gratis beskikbaarheid van DeepSeek R1 onder die MIT-lisensie 'n groot voordeel is en gratis gebruik van die modelgewigte en -uitsette toelaat, beteken dit ook dat die model moontlik vir kwaadwillige doeleindes misbruik kan word. Dit is belangrik dat die gemeenskap en ontwikkelaars verantwoordelikheid neem en die tegnologie eties gebruik.

Kleiner oopbronmodelle

Die vrystelling van ses kleiner oopbronmodelle wat op DeepSeek-R1-data opgelei is, is 'n belangrike stap in die rigting van demokratisering van KI-tegnologie. Dit stel navorsers en ontwikkelaars regoor die wêreld in staat om toegang tot gevorderde KI-tegnologie te verkry en dit te ontwikkel.

Die ontwikkeling van DeepSeek R1 en R1 Zero demonstreer nie net die moontlikhede van versterkingsleer nie, maar ook die uitdagings wat oorkom moet word om werklik intelligente stelsels te skep.

DeepSeek R1 vs. OpenAI o1: 'n Direkte vergelyking van die reuse

Om DeepSeek R1 met OpenAI se o1-model te vergelyk is onvermydelik aangesien beide stelsels daarop gemik is om komplekse probleme op te los en gevorderde redenasievermoëns te demonstreer. Alhoewel beide modelle op baie gebiede soortgelyk presteer, is daar 'n paar belangrike verskille wat die moeite werd is om van nader te kyk:

Prestasie in direkte vergelyking

In baie maatstaftoetse toon DeepSeek R1 en o1 baie soortgelyke prestasie. In wiskunde het DeepSeek R1 79,8% op AIME 2024 behaal, terwyl o1 79,2% behaal het. In programmering het DeepSeek R1 96,3% in die Codeforces-toets behaal, terwyl o1 96,6% behaal het. Op die MMLU algemene kennistoets het DeepSeek R1 90,8% behaal, terwyl o1 91,8% behaal het. Hierdie resultate toon dat beide modelle op 'n baie hoë vlak op baie gebiede meeding.

Maar daar is ook gebiede waarin DeepSeek R1 beter as o1 vaar. In die MATH 500-toets het DeepSeek R1 'n indrukwekkende akkuraatheid van 97,3% behaal, terwyl o1 96,4% behaal het. Hierdie resultate dui daarop dat DeepSeek R1 beter kan wees in sekere spesifieke gebiede.

Opleidingsmetodes

Versterkingsleer in fokus: Beide modelle gebruik versterkingsleer as 'n basiese opleidingsmetode. Terwyl DeepSeek R1 egter staatmaak op suiwer versterkingsleer sonder vooraf fyninstelling onder toesig, kombineer o1 RL met menslike terugvoer (RLHF). Hierdie verskil in opleidingsmetodes kan bydra tot die waargenome verskille in prestasie tussen modelle en stel verskillende filosofieë in KI-ontwikkeling voor. Terwyl DeepSeek die pad van suiwer algoritmiese intelligensie volg, maak OpenAI staat op die verfyning van modelle deur menslike kundigheid.

Koste en toeganklikheid

’n Sleutelverskil tussen die twee modelle is koste en beskikbaarheid. DeepSeek R1 is aansienlik meer koste-effektief as o1, met API-koste van $0.55 vir insette en $2.19 vir uitsette per miljoen tokens, in vergelyking met $15 en $60 vir o1. Daarbenewens is DeepSeek R1 oopbron en beskikbaar onder die MIT-lisensie, terwyl o1 'n eie tegnologie is. Hierdie verskille in koste en toeganklikheid maak DeepSeek R1 'n aantreklike opsie vir ontwikkelaars en navorsers wat gevorderde KI-tegnologie wil benut sonder groot finansiële uitgawes.

Spesiale vaardighede

Sterkpunte in detail: DeepSeek R1 het vaardighede ontwikkel soos selfondersoek, refleksie en die generering van lang denkkettings deur suiwer RL. o1, aan die ander kant, is spesiaal opgelei in ketting-van-denk redenering en kan komplekse probleme stap vir stap oplos. Alhoewel beide modelle spesialiseer in gevorderde redenasie, verskil hulle in hul metodologiese fokus, wat lei tot verskillende sterkpunte in verskillende toepassingsareas.

Toepassingsgebiede

Ooreenkomste en verskille: Beide modelle is geskik vir 'n verskeidenheid veeleisende take, soos wetenskaplike navorsing, komplekse wiskundige berekeninge, gevorderde programmering en kreatiewe dinkskrums. Hulle kan eweneens dien as die grondslag vir gevorderde KI toepassings in verskillende gebiede, maar hul verskillende fokus kan hulle meer geskik maak in sekere toepassings as ander.

Oor die algemeen verteenwoordig DeepSeek R1 'n ernstige alternatief vir OpenAI se o1, wat aansienlik laer koste en groter toeganklikheid met vergelykbare werkverrigting bied. Dit is 'n belangrike stap in die rigting van demokratisering van KI-tegnologie wat die potensiaal het om die manier waarop KI ontwikkel en ontplooi word, fundamenteel te verander. Die langtermyn-lewensvatbaarheid van beide modelle in werklike toepassingscenario's moet egter nog gesien word.

Geskik vir:

• Word KI-taalmodelle in die industrie gebruik, bv. robotika, outomatiseringsprosesse, slim fabrieke of verkeersbeheerstelsels?
• Die volgende vlak van kunsmatige intelligensie: outonome KI-agente verower die digitale wêreld - KI-agente teenoor KI-modelle

DeepSeek R1 se spesifieke sterkpunte in detail

Alhoewel die algehele prestasie van DeepSeek R1 en OpenAI o1 baie soortgelyk is in baie gebiede, is daar 'n paar spesifieke areas waar DeepSeek R1 voortreflike prestasie toon:

Wiskundige bevoegdheid op die hoogste vlak

DeepSeek R1 vaar beter as o1 in wiskundetoetse soos AIME (79,8% vs. 79,2%) en MATH-500 (97,3% vs. 96,4%). Hierdie resultate is nie net numeriese waardes nie, maar toon dat die model in staat is om komplekse wiskundige konsepte en probleme te verstaan ​​en toe te pas. Dit is 'n bewys van DeepSeek R1 se diepgaande wiskundige kundigheid.

Dieper algemene kennis

In die GPQA Diamanttoets, 'n algemene kennistoets, behaal DeepSeek R1 71,5%, wat 'n beduidende prestasie is. Die model demonstreer 'n diepgaande begrip van feite, konsepte en verwantskappe, wat dit 'n veelsydige hulpmiddel maak vir toepassings wat 'n wye reeks kennis vereis.

Deursigtigheid in die denkproses

Die Inner Monoloog: DeepSeek R1 bied 'n meer gedetailleerde blik op sy interne denkproses in vergelyking met o1. Dit toon 'n meer deursigtige "innerlike monoloog" wat die gebruiker in staat stel om die redenasie agter die antwoorde beter te verstaan. Hierdie deursigtigheid is van onskatbare waarde om te verstaan ​​hoe die model tot sy gevolgtrekkings kom en om potensiële bronne van foute te identifiseer. Dit maak dit makliker om die model in toekomstige versoeke te beheer.

Intydse kode uitvoering

DeepSeek R1 bied die unieke vermoë om geboude kode direk in die kletskoppelvlak te toets en weer te gee. Dit is soortgelyk aan "Claude Artifacts" en maak voorsiening vir vinnige herhalings en verbeterings in programmering. Die vermoë om kode in reële tyd uit te voer is 'n groot voordeel vir ontwikkelaars en programmeerders.

Ten spyte van hierdie sterk punte is dit belangrik om te beklemtoon dat onafhanklike evaluerings en langtermyn-ontledings nodig is om die prestasieverskille tussen die twee modelle ten volle te valideer.

Die toekoms van KI: 'n Wêreldwye kompetisie met 'n onsekere uitkoms

Die ontwikkelings van DeepSeek en OpenAI wys dat die wêreld van KI voortdurend verander. Die mededinging tussen die twee reuse sal die ontwikkeling van KI in die komende jare aansienlik vorm en tot verdere innovasies lei.

Die vraag of die ooreenkomste tussen DeepSeek R1 en OpenAI o1 te wyte is aan toeval of strategiese nabootsing, bly vir eers onbeantwoord. Maar dit is duidelik dat die wêreldwye kompetisie vir oorheersing in KI tegnologiese ontwikkeling aandryf en die grense verskuif van wat moontlik is. Dit is nog nie duidelik of DeepSeek of OpenAI voor in hierdie kompetisie gaan wees nie. Wat egter seker is, is dat die toekoms van KI sal afhang van die vermoë om innoverende en verantwoordelike besluite te neem. Die demokratisering van KI-tegnologie deur oopbronmodelle soos DeepSeek R1 sal ongetwyfeld 'n deurslaggewende rol in hierdie proses speel. Dit is 'n opwindende en komplekse veld wat verseker baie verrassings inhou.

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Skep of herbelyning van die digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisering van internasionale verkoopsprosesse

☑️ Globale en digitale B2B-handelsplatforms

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus