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

China vs. VSA in KI: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Strategiese Nabootsing of Tegnologiese Innovasie?

In die toenemend geglobaliseerde wêreld van kunsmatige intelligensie (KI) is die kompetisie tussen China en die VSA besonder prominent. Die Chinese opstartonderneming DeepSeek het onlangs twee baanbrekende modelle onthul: DeepSeek R1 Zero en DeepSeek R1. Hierdie modelle veroorsaak opslae in die KI-gemeenskap, aangesien hulle maatstafresultate behaal wat vergelykbaar is met OpenAI se o1 mini- en o1-modelle. Maar hoe soortgelyk of verskillend is hierdie stelsels werklik, en wat beteken dit vir die toekoms van KI?

DeepSeek R1 Zero: 'n Revolusie Deur Versterkingsleer

Die DeepSeek R1 Zero-model is besonder innoverend omdat dit uitsluitlik opgelei is met behulp van versterkingsleer (RL). Dit laat menslike terugvoer of tradisionele toesighoudende fyninstelling heeltemal af. Dit maak dit 'n pionier in die toepassing van versterkingsleer in KI. Dit toon indrukwekkende vordering in die ontwikkeling van redeneringsvermoëns, insluitend:

• Selfkontrole: Die model analiseer sy antwoorde onafhanklik en bespeur foute.
• Refleksie: Dit ontwikkel strategieë om sy probleemoplossingsvermoë te verbeter.
• Generering van lang denkkettings: Komplekse verhoudings word in logiese, samehangende stappe aangebied.

'n Noemenswaardige aspek is die model se vermoë om meer tyd aan sekere probleme te wy. Deur die benadering te heroorweeg en te verbeter, demonstreer dit die potensiaal van versterkingsleer vir die skep van outonome leerstelsels.

DeepSeek R1: Kombinasie van RL en fyn afstemming

In teenstelling hiermee kombineer DeepSeek R1 versterkingsleer met klassieke gemonitorde fyn afstemming om modelresponse beter met menslike verwagtinge in lyn te bring. Hierdie hibriede opleidingsmetode stel DeepSeek R1 in staat om uitstekende resultate in verskeie toepassingsgebiede te behaal:

• Wiskunde: Dit het 'n akkuraatheid van 79.8% in die AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) en 'n indrukwekkende 97.3% in die MATH-500-toets behaal.
• Programmering: Met 'n superioriteit van 96.3% onder menslike deelnemers by Codeforces, stel dit 'n nuwe standaard.
• Algemene kennis: Met 90.8% in MMLU (Massive Multitask Language Understanding) en 71.5% in GPQA Diamond, toon dit 'n diepgaande begrip van feitelike kennis.

Uitdagings en spesiale kenmerke van DeepSeek-modelle

Ten spyte van hul indrukwekkende prestasie, toon die modelle 'n paar swakpunte en eienaardighede:

• Onbedoelde taalwisseling: DeepSeek R1 en R1 Zero is geneig om tussen verskillende tale te wissel, wat probleme in veeltalige toepassings kan veroorsaak.
• Beperkte funksionaliteit: Nie een van die modelle ondersteun tans funksieoproepe, uitgebreide dialoë of JSON-uitvoer nie.
• Oop beskikbaarheid: DeepSeek R1 is oopbron en vrylik beskikbaar onder die MIT-lisensie. Dit laat ontwikkelaars toe om die modelgewigte en -uitsette sonder beperking te gebruik.
• Kleiner modelle: DeepSeek het ook ses kleiner modelle vrygestel wat op data van DeepSeek R1 opgelei is. Hierdie modelle bied meer buigsame ontplooiingsopsies.

Vergelyking: DeepSeek R1 teenoor OpenAI o1

Beide DeepSeek R1 en OpenAI o1 is hoogs gevorderde KI-modelle wat spesialiseer in komplekse redenasie. 'n Direkte vergelyking toon ooreenkomste, maar ook 'n paar opvallende verskille.

1. Prestasie in maatstawwe

DeepSeek R1 behaal vergelykbare resultate as OpenAI o1 in baie maatstawwe, en selfs beter resultate in sommige:

• Wiskunde: DeepSeek R1 het 79.8% in AIME 2024 behaal, terwyl OpenAI o1 79.2% behaal het. In die MATH 500-toets het DeepSeek R1 OpenAI o1 duidelik oortref met 97.3% in vergelyking met 96.4%.
• Programmering: In die Codeforces-toets het DeepSeek R1 96.3% behaal, net effens agter OpenAI o1 met 96.6%.
• Algemene kennis: DeepSeek R1 het 90.8% in MMLU behaal, terwyl OpenAI o1 91.8% behaal het.

2. Opleidingsmetodes

Die hoofverskil lê in die opleidingsmetodes:

• DeepSeek R1: Gebruik suiwer versterkingsleer sonder toesig oor fyn afstemming.
• OpenAI o1: Kombineer versterkingsleer met menslike terugvoer (RLHF), wat 'n sterker aanpassing aan menslike verwagtinge moontlik maak.

3. Koste en toeganklikheid

DeepSeek R1 is aansienlik goedkoper en meer toeganklik as OpenAI o1:

• API-koste: Vir een miljoen tokens hef DeepSeek R1 slegs $0,55 vir insette en $2,19 vir uitsette, terwyl OpenAI o1 onderskeidelik $15 en $60 kos.
• Lisensiëring: DeepSeek R1 is oopbron en bied volle buigsaamheid in die gebruik en aanpassing daarvan.

4. Spesiale vaardighede

Beide modelle word gekenmerk deur gevorderde redenasievermoëns:

• DeepSeek R1: Ontwikkel deur versterkingsleervaardighede soos selfassessering, refleksie en die generering van lang denkkettings.
• OpenAI o1: Is eksplisiet opgelei vir Ketting-van-Gedagte-Redenering, wat dit in staat stel om komplekse probleme stap vir stap op te los.

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 het die voordeel

'n Merkwaardige voordeel van DeepSeek R1 is die deursigtigheid van sy redenasieproses. Dit bied gebruikers dieper insig in sy "innerlike monoloog". Dit maak dit moontlik om die redenasielyn te volg en te verstaan ​​waar die model foute maak. Terwyl OpenAI o1 soortgelyke vermoëns vertoon, bied hulle nie dieselfde vlak van 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. Potensiële gebruiksgevalle sluit in:

• Wetenskaplike navorsing: die oplos van komplekse wiskundige en wetenskaplike probleme.
• Programmering: Optimalisering en verbetering van kode.
• Kreatiewe dinkskrums: die generering van innoverende idees en konsepte.
• Opvoedkundige toepassings: Ondersteuning vir die leer en begrip van komplekse onderwerpe.

Demokratisering van KI-tegnologie

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

Terselfdertyd bly dit nog gesien hoe beide stelsels in werklike toepassingscenario's sal presteer. Die kompetisie tussen China en die VSA in KI-ontwikkeling sal ongetwyfeld voortgaan om opwindende innovasies te lewer. Een ding is egter duidelik: die demokratisering van gevorderde KI-tegnologieë het begin.

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 vergelyk: DeepSeek teenoor 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 voortdurende wedloop vir innovasie en uitnemendheid. In die hart 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 opstartonderneming DeepSeek met sy indrukwekkende modelle soos DeepSeek R1 en R1 Zero. Die vraag of DeepSeek se onlangse ontwikkelings 'n toevallige konvergensie of 'n strategiese nabootsing verteenwoordig, is die onderwerp van lewendige debat en werp lig op die komplekse dinamika van globale KI-kompetisie.

DeepSeek R1 Zero: 'n Paradigmaskuif deur suiwer versterkingsleer

DeepSeek R1 Zero is 'n merkwaardige model wat breek met die tradisionele benadering tot KI-ontwikkeling. Anders as die meeste groot taalmodelle, wat staatmaak op 'n kombinasie van toesighoudende leer en versterkingsleer van menslike terugvoer (RLHF), is R1 Zero uitsluitlik opgelei met versterkingsleer (RL). Dit beteken dat die model sy vermoëns ontwikkel het sonder direkte menslike insette of aanpassing aan menslike voorkeure. Dit is 'n deurslaggewende verskil wat R1 Zero 'n fassinerende gevallestudie maak vir die verkenning van die moontlikhede van suiwer RL.

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

selfassessering

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

refleksie

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

Generering van lang denkkettings

Die model kan komplekse probleme in 'n reeks logiese stappe opbreek en hierdie stappe op 'n verstaanbare en deursigtige manier aanbied. Hierdie vermoë om lang "denkkettings" te genereer, is van kardinale belang vir die oplos van veeleisende take wat komplekse redenasie vereis.

Aanpasbare dinktyd

Afhangende van die kompleksiteit van die taak, kan R1 Zero besluit wanneer dit meer "denktyd" moet belê om 'n probleem op te los. Hierdie dinamiese aanpassing van berekeningspoging dui daarop dat die model nie net blindelings algoritmes uitvoer nie, maar ook 'n sin vir die moeilikheidsgraad van 'n taak ontwikkel.

Hierdie vermoëns demonstreer indrukwekkend die potensiaal van versterkingsleer as 'n fondament vir die ontwikkeling van hoogs intelligente stelsels. R1 Zero bewys dat dit moontlik is om komplekse kognitiewe vermoëns 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 kombinasie van versterkingsleer en fyn afstemming

Terwyl DeepSeek R1 Zero die grense van suiwer versterkingsleer ondersoek, volg DeepSeek R1 'n ander benadering, wat versterkingsleer en gemonitorde fyn afstemming sintetiseer. Hierdie model benut die sterk punte van beide metodes om 'n stelsel te skep wat beide gevorderde redenasievermoëns en 'n beter pasmaat by menslike verwagtinge toon.

Die indrukwekkende prestasie van DeepSeek R1 op verskeie gebiede is bewys van die doeltreffendheid van hierdie benadering:

wiskunde

In die AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) het DeepSeek R1 'n akkuraatheid van 79.8% behaal, en in die MATH-500-toets het dit selfs 97.3% bereik. Hierdie syfers 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 oortref die meeste menslike wiskundiges in gestandaardiseerde toetse.

programmering

In die Codeforces-kompetisie, 'n gesogte programmeringskompetisie, het DeepSeek R1 beter presteer as 96.3% van menslike deelnemers. Die model is in staat om uitdagende programmeringstake op te los, komplekse kode te verstaan ​​en doeltreffende algoritmes te skryf.

Algemene kennis

In 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 gelykstaande kan wees aan menslike intelligensie.

Hierdie kenmerke maak DeepSeek R1 'n veelsydige instrument wat in 'n wye verskeidenheid toepassings gebruik kan word, van wetenskaplike navorsing tot sagteware-ontwikkeling.

Spesiale kenmerke en uitdagings op die pad na perfekte KI

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

Taalverandering

Beide die R1 en R1 Zero toon soms 'n neiging om onbedoeld tussen verskillende tale te wissel. Hierdie teenstrydigheid kan die gebruikerservaring negatief beïnvloed en verdere verbeterings in spraakverwerking noodsaak.

Funksionele beperkings

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

Oop beskikbaarheid

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

Kleiner oopbronmodelle

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

Dit is onvermydelik om DeepSeek R1 met OpenAI se o1-model te vergelyk, 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 naderby te ondersoek:

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. In 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 in baie areas meeding.

Daar is egter ook areas waar DeepSeek R1 beter presteer as o1. In die MATH-500-toets het DeepSeek R1 'n indrukwekkende akkuraatheid van 97.3% behaal, terwyl o1 96.4% bereik het. Hierdie resultate dui daarop dat DeepSeek R1 in sommige spesifieke areas beter kan wees.

Opleidingsmetodes

Versterkingsleer in Fokus: Beide modelle gebruik versterkingsleer as hul fundamentele opleidingsmetode. Terwyl DeepSeek R1 staatmaak op suiwer versterkingsleer sonder voorafgaande toesighoudende fyn afstemming, kombineer o1 RL met menslike terugvoer (RLHF). Hierdie verskil in opleidingsmetodes kan bydra tot die waargenome prestasieverskille tussen die modelle en dui op verskillende filosofieë in KI-ontwikkeling. Terwyl DeepSeek 'n suiwer algoritmiese benadering tot intelligensie volg, fokus OpenAI op die verfyn van modelle deur menslike kundigheid.

Koste en toeganklikheid

'n Belangrike verskil tussen die twee modelle lê in koste en beskikbaarheid. DeepSeek R1 is aansienlik goedkoper as o1, met API-koste van $0.55 vir insette en $2.19 vir uitsette per miljoen tokens, in vergelyking met onderskeidelik $15 en $60 vir o1. Verder is DeepSeek R1 oopbron en beskikbaar onder die MIT-lisensie, terwyl o1 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 beduidende finansiële belegging.

Spesiale vaardighede

Sterkpunte in detail: DeepSeek R1 het vermoëns ontwikkel soos selfkontrole, refleksie en die generering van lang denkkettings deur suiwer werklike redenasie. o1, aan die ander kant, is spesifiek opgelei vir denkkettingredenasie 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 verskeie toepassingsgebiede.

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 ewe veel dien as basis vir gevorderde KI-toepassings in verskeie velde, maar hul verskillende sterk punte kan hulle beter geskik maak vir sekere toepassings as ander.

Oor die algemeen verteenwoordig DeepSeek R1 'n ernstige alternatief vir OpenAI se o1, wat aansienlik laer koste en groter toeganklikheid bied terwyl dit vergelykbare werkverrigting lewer. Dit is 'n beduidende stap in die rigting van demokratisering van KI-tegnologie, met die potensiaal om fundamenteel te verander hoe KI ontwikkel en ontplooi word. 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 sterk punte in detail

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

Wiskundige bevoegdheid op die hoogste vlak

DeepSeek R1 oortref o1 in wiskundige toetse soos AIME (79.8% vs. 79.2%) en MATH-500 (97.3% vs. 96.4%). Hierdie resultate is nie bloot numeriese waardes nie; hulle demonstreer die model se vermoë om komplekse wiskundige konsepte en probleme te verstaan ​​en toe te pas. Dit is 'n bewys van DeepSeek R1 se diepgaande wiskundige bevoegdheid.

Dieper algemene kennis

In die GPQA Diamanttoets, 'n algemene kennistoets, behaal DeepSeek R1 71.5%, 'n beduidende prestasie. Die model demonstreer 'n diepgaande begrip van feite, konsepte en verwantskappe, wat dit 'n veelsydige instrument maak vir toepassings wat 'n wye reeks kennis vereis.

Deursigtigheid in die denkproses

Die innerlike monoloog: DeepSeek R1 bied 'n meer gedetailleerde insig in sy interne denkproses in vergelyking met o1. Dit vertoon 'n meer deursigtige "innerlike monoloog", wat die gebruiker toelaat 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 navrae te lei.

Uitvoering van kode in reële tyd

DeepSeek R1 bied die unieke vermoë om kode direk binne die kletskoppelvlak te toets en te lewer. Dit is soortgelyk aan Claude Artifacts en maak vinnige iterasies en verbeterings in programmering moontlik. Die vermoë om kode intyds uit te voer, is 'n geweldige voordeel vir ontwikkelaars en programmeerders.

Ten spyte van hierdie sterk punte, is dit belangrik om te beklemtoon dat onafhanklike assesserings en langtermynontledings nodig is om die prestasieverskille tussen die twee modelle ten volle te valideer.

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

Die ontwikkelings van DeepSeek en OpenAI toon dat die wêreld van KI in 'n voortdurende toestand van verandering is. Die kompetisie tussen hierdie 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. Dit is egter duidelik dat die wêreldwye kompetisie vir oorheersing in KI tegnologiese ontwikkeling dryf en die grense van wat moontlik is, verskuif. Of DeepSeek of OpenAI uiteindelik in hierdie wedloop sal seëvier, is nog onseker. Wat egter seker is, is dat die toekoms van KI sal afhang van sy vermoë om beide innoverende en verantwoordelike besluite te neem. Die demokratisering van KI-tegnologie deur middel van oopbronmodelle soos DeepSeek R1 sal ongetwyfeld 'n deurslaggewende rol in hierdie proses speel. Dit is 'n opwindende en komplekse veld wat beslis nog baie verrassings sal 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

 

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