Srovnávací analýza předních modelů AI: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 a GPT-4,5 z OpenAAI

Vzestup inteligentních strojů

Jsme v éře bezprecedentního pokroku v oblasti umělé inteligence (AI). Vývoj velkých hlasových modelů (LLMS) dosáhl v posledních letech rychlost, která překvapila mnoho odborníků a pozorovatelů. Tyto vysoce rozvinuté systémy AI již nejsou pouze nástroji pro specializované aplikace; Pronikají stále více a více oblastí našeho života a mění způsob, jakým pracujeme, komunikujeme a rozumíme světu kolem nás.

Na vrcholu této technologické revoluce jsou tři modely, které způsobují rozruch v profesionálním světě i mimo něj: Gemini 2.0 od Google DeepMind, Deepseek z Deepseek AI a GPT-4.5 z OpenAAI. Tyto modely představují současný stav umělého výzkumu a vývoje AI. Prokazují působivé dovednosti v různých oborech, od zpracování přirozeného jazyka po generování počítačového kódu po komplexní logické myšlení a vytváření kreativního obsahu.

Tato zpráva provádí komplexní a srovnávací analýzu těchto tří modelů, aby se podrobně prozkoumaly jejich silné a slabé stránky a oblasti aplikace. Cílem je vytvořit hluboké pochopení rozdílů a podobností těchto nejmodernějších systémů AI a nabídnout informovaný základ pro hodnocení vašeho potenciálu a omezení. Budeme nejen zkoumat technické specifikace a údaje o výkonu, ale také základní filozofické a strategické přístupy vývojářů, kteří tyto modely formovali.

Vhodné pro:

• Jednoduše vysvětlené modely AI: Pochopte základy AI, hlasových modelů a uvažování

Dynamika soutěže AI: třísměrná bitva Giants

Konkurence o dominanci v oblasti AI je intenzivní a dominuje jí několik, ale velmi vlivných aktérů. Google DeepMind, Deepseek AI a OpenAI nejsou jen technologické společnosti; Jsou to také výzkumné instituce, které jsou na přední straně inovací AI. Vaše modely nejsou nejen produkty, ale také projevy jejich příslušných vizí z budoucnosti AI a její role ve společnosti.

Google DeepMind, se svými hlubokými kořeny ve výzkumu a nesmírně výpočetním výkonem, sleduje Gemini 2.0 přístup všestrannosti a multimodality. Společnost vidí budoucnost AI v inteligentních agentech, kteří jsou schopni se vyrovnat se složitými úkoly v reálném světě a hladce zpracovávat a generovat různé typy informací - text, obrázky, zvuk, video -.

Deepseek AI, rozvíjející se společnost se sídlem v Číně, si pro sebe vytvořila jméno s Deepseekem, který je charakterizován jeho pozoruhodnou účinností, silnou schopností využití a závazkem k otevřenému zdroji. DeepSeek se postaví jako vyzývatel na trhu AI, který nabízí výkonnou a zároveň přístupnou alternativu k modelům zavedených obrů.

OpenAAI, známý podle Chatgpt a rodina modelu GPT, znovu stanovil milník ve vývoji konverzační AI s GPT-4.5. OpenAI se zaměřuje na vytváření modelů, které jsou nejen inteligentní, ale také intuitivní, empatické a schopné interagovat s lidmi na hlubší úrovni. GPT-4.5 ztělesňuje tuto vizi a jeho cílem je přesunout limity toho, co je možné v komunikaci s lidským strojem.

Gemini 2.0: Rodina AI modelů pro věk agentů

Gemini 2.0 není jen jediný model, ale celá rodina AI systémů vyvinutá společností Google DeepMind, aby splňovala rozmanité požadavky moderního ekosystému AI. Tato rodina zahrnuje různé varianty, z nichž každá je přizpůsobena konkrétním oblastem požadavků na aplikaci a výkon.

Vhodné pro:

• NOVINKA: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell Upgrade-Informace o Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking and Pro (Experimental)

Nedávný vývoj a oznámení (od března 2025): Rodina Gemini roste

V průběhu roku 2025 Google Deepmind nepřetržitě představoval nové členy rodiny Gemini 2.0, a tak zdůraznil své ambice na trhu AI. Obzvláště pozoruhodné je obecná dostupnost Gemini 2.0 Flash a Gemini 2.0 Flash-Lite, které jsou pro vývojáře umístěny jako výkonné a nákladově efektivní možnosti.

Sám Gemini 2.0 Flash popisuje Google jako model „pracovního zvířete“. Toto jméno označuje jeho silné stránky z hlediska rychlosti, spolehlivosti a všestrannosti. Je navržen tak, aby poskytoval vysoký výkon s nízkou latencí, díky čemuž je ideální pro aplikace, ve kterých jsou rychlé doby odezvy rozhodující, například: B. chatboty, překlady v reálném čase nebo interaktivní aplikace.

Na druhé straně je Gemini 2.0 Flash-Lite zaměřen na maximální efektivitu nákladu. Tento model je optimalizován pro aplikace s vysokou propustností, ve kterých nízké provozní náklady na žádost, např. B. Při hromadném zpracování textových dat, automatického moderování obsahu nebo poskytování služeb AI v prostředí s omezeným zdrojem.

Kromě těchto obecně dostupných modelů společnost Google také oznámila experimentální experimentální verze, jako jsou Gemini 2.0 Pro a Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Tyto modely se stále vyvíjejí a slouží k prozkoumání možných limitů ve výzkumu AI a k získání zpětné vazby od vývojářů a výzkumných pracovníků v rané fázi.

Gemini 2.0 Pro je zdůrazněn jako nejsilnější model rodiny, zejména v oblasti kódování a světových znalostí. Pozoruhodnou funkcí je jeho extrémně dlouhé kontextové okno 2 milionů žetonů. To znamená, že Gemini 2.0 Pro je schopen zpracovat extrémně velké množství textu a pochopit, co dělá ideální pro úkoly, které vyžadují hluboké pochopení složitých vztahů, jako například: B. Analýza rozsáhlé dokumentace, zodpovězení složitých otázek nebo generování kódu pro velké softwarové projekty.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental se na druhé straně zaměřuje na zlepšení dovedností odůvodnění. Tento model je schopen výslovně představit svůj proces myšlení ke zlepšení výkonu a zvýšení vysvětlitelnosti rozhodnutí AI. Tato funkce je zvláště důležitá v oblastech aplikace, ve kterých má zásadní význam transparentnost a sledovatelnost rozhodnutí AI, jako například: B. v medicíně, financování nebo v případě práva.

Dalším důležitým aspektem nedávného vývoje v Gemini 2.0 je nastavení starších modelů řady Gemini 1.x a modelů Palm and Codey od společnosti Google. Společnost důrazně doporučuje, aby uživatelé těchto starších modelů migrovali na flash Gemini 2.0, aby se zabránilo přerušení služeb. Toto opatření naznačuje, že Google je přesvědčen o pokroku v architektuře a výkonu generace Gemini 2.0 a chce jej umístit jako budoucí platformu pro své služby AI.

Globální řada Flash Gemini 2.0 je zdůrazněna jeho dostupností prostřednictvím webové aplikace Gemini ve více než 40 jazycích a více než 230 zemích a oblastech. To ukazuje závazek společnosti Google k demokratizaci přístupu k pokročilé technologii AI a jeho vizí AI, která je přístupná a použitelná pro lidi po celém světě.

Architektonický přehled a technologické nadace: Funkce multimodality a agenta

Rodina Gemini 2.0 byla navržena od základu pro „věk agenta“. To znamená, že modely jsou navrženy nejen k porozumění a generování textu, ale jsou také schopny interagovat se skutečným světem, používat nástroje, generovat a vytvářet a generovat obrázky. Tyto multimodální dovednosti a funkce agenta jsou výsledkem hlubokého architektonického zaměření na potřeby budoucích aplikací AI.

Různé varianty Gemini 2.0 jsou zaměřeny na různé ohniskové body, aby pokryly širokou škálu aplikací. Gemini 2.0 Flash je navržen jako všestranný model s nízkou latencí, který je vhodný pro širokou škálu úkolů. Gemini 2.0 Pro se na druhé straně specializuje na kódování, světové znalosti a dlouhé kontexty a je zaměřen na uživatele, kteří v těchto oblastech potřebují nejvyšší výkon. Gemini 2.0 Flash-Lite je určen pro aplikace optimalizované náklady a nabízí rovnováhu mezi výkonem a ekonomikou. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental se konečně zaměřuje na zlepšení dovedností odůvodnění a zkoumá nové způsoby, jak zlepšit procesy logického myšlení modelů AI.

Ústřední vlastností architektury Gemini 2.0 je podpora multimodálních vstupů. Modely mohou zpracovat text, kód, obrázky, zvuk a video jako vstup a tak integrovat informace z různých smyslových modalit. Výstup lze také provést multimodální, přičemž Gemini 2.0 může generovat text, obrázky a zvuk. Některé výstupní modality, například B. Video, jsou v současné době stále v soukromé fázi náhledu a pravděpodobně budou v budoucnu obecně k dispozici.

Působivý výkon Gemini 2.0 je také díky investicím Google do speciálního hardwaru. Společnost se spoléhá na své vlastní Trillium TPU (jednotky zpracování tenzoru), které byly speciálně vyvinuty pro zrychlení výpočtů AI. Tento hardware na míru na míru umožňuje Googlu trénovat a provozovat své modely AI efektivněji a tak dosahuje konkurenční výhody na trhu AI.

Architektonická orientace Gemini 2.0 na multimodalita a povolení agentů AI, kteří mohou interagovat se skutečným světem, je podstatnou funkcí rozdílu ve srovnání s jinými modely AI. Existence různých variant v rámci rodiny Gemini 2.0 označuje modulární přístup, který Google umožňuje flexibilně přizpůsobit modely specifickým požadavkům na výkon nebo náklady. Použití jeho vlastního hardwaru zdůrazňuje dlouhodobý závazek společnosti Google k dalšímu rozvoji infrastruktury AI a jeho odhodlání hrát vedoucí roli ve věku AI.

Údaje o školení: Rozsah, zdroje a umění učení

Ačkoli podrobné informace o přesném rozsahu a složení údajů o školení pro Gemini 2.0 nejsou pro veřejnost otevřeny, lze je odvodit z dovedností modelu, že byl vyškolen na masivních datových záznamech. Tyto datové záznamy pravděpodobně zahrnují terabajty nebo dokonce petabajty textu a kódovaných dat, jakož i multimodální data pro verze 2.0, které obsahují obrázky, zvuk a video.

Google má neocenitelný datový poklad, který pochází z celého spektra internetu, digitalizovaných knih, vědeckých publikací, zpravodajských článků, příspěvků na sociální média a nespočet dalších zdrojů. Toto obrovské množství dat tvoří základ pro školení modelů Google AI. Lze předpokládat, že Google používá sofistikované metody k zajištění kvality a relevance dat školení a k filtrování potenciálních zkreslení nebo nežádoucího obsahu.

Multimodální dovednosti Gemini 2.0 vyžadují zahrnutí image, zvukových a videa do procesu tréninku. Tato data pravděpodobně pocházejí z různých zdrojů, včetně veřejně dostupných databází obrázků, zvukových archivů, video platforem a případně také proprietárních datových záznamů z Google. Výzvou multimodálního sběru a zpracování dat je rozumně integrovat různé modality dat a zajistit, aby se model naučil spojení a vztahy mezi nimi.

Proces tréninku pro velké hlasové modely, jako je Gemini 2.0, je extrémně vypočítán a vyžaduje použití výkonných superpočítačů a specializovaného hardwaru AI. Jedná se o iterační proces, ve kterém je model opakovaně krmen daty tréninku a jeho parametry jsou upraveny tak, aby splňovalo požadované úkoly. Tento proces může trvat týdny nebo dokonce měsíce a vyžaduje hluboké pochopení základních algoritmů a jemností strojového učení.

Nejdůležitější dovednosti a rozmanité aplikace: Gemini 2.0 v akci

Gemini 2.0 Flash, Pro a Flash-Lite nabízejí působivou škálu dovedností, díky nimž jste vhodné pro různé aplikace v různých průmyslových odvětvích a oblastech. Mezi nejdůležitější funkce patří:

Multimodální vložka a výstup

Zpracování a generování schopnosti zpracovávat a generovat text, kód, obrázky, obrázky, zvuk a video, otevírá nové příležitosti pro interakci lidského stroje a vytvoření multimodálního obsahu.

Použití nástroje

Gemini 2.0 mohou používat externí nástroje a API k přístupu k informacím, provádění akcí a správu složitých úkolů. To umožňuje modelu překročit své vlastní dovednosti a přizpůsobit se dynamickému prostředí.

Dlouhé kontextové okno

Zejména Gemini 2.0 Pro s jeho 2 miliony kontextového okna tokenů může zpracovat a porozumět extrémně dlouhým textům a pochopit, jaké úkoly, jako je analýza rozsáhlých dokumentů nebo shrnutí dlouhých konverzací předurčených.

Vylepšené zdůvodnění

Experimentální verze experimentálního myšlení Gemini 2.0 Flash Thinking Cílem je zlepšit procesy logického myšlení modelu a umožnit mu řešit složitější problémy a přijímat racionální rozhodnutí.

Kódování

Gemini 2.0 Pro je obzvláště silný v kódování a může generovat vysoce kvalitní kód v různých programovacích jazycích, rozpoznávat a opravit chyby v kódu a podporovat je při vývoji softwaru.

Volání funkce

Schopnost volat funkce umožňuje Gemini 2.0 interagovat s jinými systémy a aplikacemi a automatizovat komplexní pracovní procesy.

Potenciální aplikace Gemini 2.0 jsou téměř neomezené. Některé příklady zahrnují:

Vytvoření obsahu

Generování textů, článků, blogových příspěvků, skriptů, básní, hudby a dalšího kreativního obsahu v různých formátech a stylech.

automatizace

Automatizace rutinních úkolů, analýzy dat, optimalizace procesů, zákaznických služeb a dalších obchodních procesů.

Podpora kódování

Podpora vývojářů softwaru v kodelizaci, korekce chyb, dokumentaci kódu a učení nových programovacích jazyků.

Vylepšené zážitky z hledáku

Inteligentnější a více výsledky vyhledávání související s kontextem, které přesahují tradiční vyhledávání klíčových slov a pomáhají uživatelům odpovědět na složité otázky a získat hlubší informace o informacích.

Obchodní a firemní aplikace

Použití v oblastech, jako je marketing, prodej, lidské zdroje, finance, právní a zdravotní péče ke zlepšení efektivity, rozhodování a spokojenosti zákazníků.

Gemini 2.0: Transformativní agent AI pro každodenní život a práci

Specifické projekty, jako je Project Astra, který zkoumá budoucí dovednosti univerzálního asistenta AI a projekt Mariner, prototyp automatizace prohlížeče, prokazují praktické možné použití Gemini 2.0. Tyto projekty ukazují, že Google vidí technologii Gemini nejen jako nástroj pro jednotlivé úkoly, ale jako základ pro rozvoj rozsáhlých řešení AI, která jsou schopna podporovat lidi v jejich každodenním životě a v jejich profesních činnostech.

Všestrannost rodiny modelu Gemini 2.0 umožňuje jejich použití v širokém spektru úkolů, od obecných aplikací po specializované oblasti, jako je kódování a složité uvažování. Zaměření na funkce agentů ukazuje trend směrem k aktivnějším a užitečnějším systémům AI, které nejen reagují na příkazy, ale jsou také schopny jednat samostatně a řešit problémy.

Vhodné pro:

• Google Gemini 2.0, umělá inteligence a robotika: Robotika Gemini a robotika Gemini

Dostupnost a dostupnost pro uživatele a vývojáře: AI pro všechny

Google se aktivně snaží zpřístupnit Gemini 2.0 pro vývojáře i koncovým uživatelům. Gemini 2.0 Flash a Flash-Lite jsou k dispozici prostřednictvím API Gemini API ve studiu Google AI a Vertex AI. Google AI Studio je webové vývojové prostředí, které vývojářům umožňuje experimentovat s Gemini 2.0, vytvářet prototypy a vyvíjet aplikace AI. Vertex AI je cloudová platforma společnosti Google pro strojové učení, která nabízí komplexní sadu nástrojů a služeb pro školení, poskytování a správu modelů AI.

Experimentální verze Gemini 2.0 Pro je také přístupná ve Vertex AI, ale je více zaměřena na pokročilé uživatele a výzkumné pracovníky, kteří chtějí prozkoumat nejnovější funkce a možnosti modelu.

Verze experimentálních optimalizovaných pro chat Gemini 2.0 Flash je k dispozici ve webové aplikaci Gemini a v mobilní aplikaci. To také umožňuje koncovým uživatelům zažít dovednosti Gemini 2.0 v konverzačním kontextu a poskytovat zpětnou vazbu, která přispívá k dalšímu rozvoji modelu.

Gemini je také integrován do aplikací Google Workspace, jako jsou Gmail, Docs, Sheets and Slides. Tato integrace umožňuje uživatelům používat funkce AI společnosti Gemini 2.0 přímo ve svých každodenních pracovních procesech, např. B. Při psaní e -mailů, vytváření dokumentů, analýzy dat v tabulce nebo vytváření prezentací.

Rozložená dostupnost Gemini 2.0, od experimentálních verzí po obecně dostupné modely, umožňuje kontrolovaný úvod a sbírku zpětné vazby uživatele. Toto je důležitý aspekt strategie Google, který zajistí, že modely jsou stabilní, spolehlivé a uživatelsky přívětivé, než budou zpřístupněny širokému publiku. Integrace do rozšířených platforem, jako je Google Workspace, usnadňuje využití dovedností modelu prostřednictvím široké uživatelské základny a přispívá k integraci AI do každodenního života lidí.

Dobře -známé silné a slabé stránky: Poctivý pohled na Gemini 2.0

Gemini 2.0 obdržela hodně chvály za své působivé dovednosti v komunitě AI a v prvních uživatelských testech. Hlášené silné stránky zahrnují:

Vylepšené multimodální dovednosti

Gemini 2.0 přesahuje své předchůdce a mnoho dalších modelů ve zpracování a generování multimodálních dat, která je předurčuje pro různé aplikace v oblasti médií, komunikace a tvůrčího průmyslu.

Rychlejší zpracování

Gemini 2.0 Flash a Flash-Lite jsou optimalizovány pro rychlost a nabízejí nízkou latenci, což je ideální pro aplikace v reálném čase a interaktivní systémy.

Zlepšené odůvodnění a porozumění kontextu

Gemini 2.0 ukazuje pokrok v logickém myšlení a v porozumění složitým kontextům, což vede k přesnějším a relevantním odpovědím a výsledkům.

Silný výkon při kódování a zpracování dlouhých kontextů

Zejména Gemini 2.0 Pro zaujme své dovednosti v oblasti kodelizace a analýzy a jeho extrémně dlouhým kontextovým oknem, které mu umožňuje zpracovat rozsáhlé množství textu.

Přes tyto působivé silné stránky existují také oblasti, ve kterých má Gemini 2.0 stále zlepšovací potenciál. Hlášené slabosti zahrnují:

Potenciální zkreslení

Stejně jako mnoho velkých hlasových modelů může Gemini 2.0 odrážet zkreslení jeho tréninkových dat, což může vést k zkresleným nebo diskriminačním výsledkům. Google aktivně pracuje na rozpoznávání a minimalizaci těchto zkreslení.

Omezení složitého řešení problémů v reálném čase

Ačkoli Gemini 2.0 vykazuje pokrok v uvažování, může stále dosáhnout svých limitů s velmi složitými problémy v reálném čase, zejména ve srovnání se specializovanými modely, které jsou optimalizovány pro určité typy úkolů uvažování.

V Gmailu je třeba zlepšit nástroj pro kompozice

Někteří uživatelé uvedli, že nástroj složení v Gmailu, který je založen na Gemini 2.0, není dosud dokonalý ve všech aspektech a má potenciál pro zlepšení, např. B. S ohledem na stylistickou konzistenci nebo zvážení konkrétních uživatelských preferencí.

Ve srovnání s konkurenty, jako jsou Grok a GPT-4, Gemini 2.0 vykazuje silné stránky v multimodálních úkolech, ale v určitých benchmarcích by mohly zaostávat. Je důležité zdůraznit, že trh AI je velmi dynamický a relativní výkon různých modelů se neustále mění.

Celkově Gemini 2.0 nabízí působivé dovednosti a představuje významný pokrok ve vývoji velkých jazykových modelů. Stejně jako jiné LLMS však také čelí výzvám ve vztahu k zkreslením a konzistentním uvažování ve všech úkolech. Neustálý další vývoj a zlepšování Gemini 2.0 pomocí Google DeepMind však bude pravděpodobně i nadále minimalizovat tyto slabiny v budoucnosti a rozšířit své silné stránky.

Výsledky relevantních benchmarků a srovnání výkonu: čísla hovoří objemy

Benchmark Data ukazují, že Gemini 2.0 Flash a Pro v různých zavedených měřítcích, jako je MMLU (masivní porozumění jazyku multitask), LivecodeBech, Bird-SQL, GPQA (postgraduální úroveň Q&A Google-odolný Q&A), Conveltional Places), Conveltional Places) a konverzační přechod) a konverzační přechod) a konverzační přechod) a konverzační hlasové) a konverzační přechod) a konverzační přechod) a konverzační hlasové) a konverzační přechod) a konverzační hlasové Egososchema má významný nárůst výkonu vůči svým předchůdcům.

Různé varianty Gemini 2.0 vykazují různé silné stránky, přičemž Pro obvykle funguje lépe pro složitější úkoly, zatímco Flash a Flash Lite jsou optimalizovány pro rychlost a nákladovou efektivitu.

Ve srovnání s modely jiných společností, jako jsou GPT-4o a Deepseek, se relativní výkon liší v závislosti na konkrétním benchmarku a porovnávacích modelech. Například Gemini 2.0 přesahuje blesk 1,5 Pro v důležitých měřítcích a je dvakrát rychlejší současně. To zdůrazňuje zvýšení účinnosti, které Google dosáhl dalším vývojem architektury Gemini.

Gemini 2.0 Pro dosáhne vyšších hodnot než Gemini 1.5 Pro Tato vylepšení jsou zvláště důležitá pro vývojáře softwaru a společnosti, které používají AI pro kodelizaci a analýzu.

V matematických měřítcích, jako je Math and Hiddenmath, modely 2.0 také vykazují významná zlepšení jejich předchůdců. To ukazuje, že Google dosáhl pokroku ve zlepšování dovedností odůvodnění Gemini 2.0, zejména v oblastech, které vyžadují logické myšlení a matematické porozumění.

Je však důležité si uvědomit, že výsledky benchmarků jsou pouze součástí celkového obrazu. Skutečný výkon modelu AI ve skutečných aplikacích se může lišit v závislosti na specifických požadavcích a kontextu. Benchmarkové údaje však poskytují cenné poznatky o relativních silných a slabých stránkách různých modelů a umožňují objektivní srovnání jejich výkonu.

AI & XR 3D rendering Machine: Pětinásobná odbornost od Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb, R&D XR, PR & SEM - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Levné vůdci AI: Deepseek vs. AI Giant-výkonný alternativní image: xpert.digitální

DeepSeek: Efektivní vyzývač se zaměřením na uvažování a open source

DeepSeek je model AI vyvinutý společností Deepseek AI a je charakterizován jeho pozoruhodnou účinností, jeho silnou dovedností odůvodnění a závazkem k otevřenému zdroji. Deepseek se postaví jako silná a levná alternativa k modelům zavedených Giantů AI a již v komunitě AI již přitahovala velkou pozornost.

Architektonický rámec a technické specifikace: Efektivita prostřednictvím inovací

DeepSeek používá modifikovanou architekturu transformátoru, která se spoléhá na účinnost prostřednictvím skupinové pozornosti (GQA) a aktivace dynamických úspor (směs odborníků-MOE). Tyto architektonické inovace umožňují Deepseek dosáhnout vysokého výkonu s poměrně nízkými aritmetickými zdroji.

Model DeepSeek-R1, první veřejně dostupná verze DeepSeek, má 671 miliard parametrů, ale aktivuje se pouze 37 miliard na token. Tento přístup „řídké aktivace“ významně snižuje výpočetní náklady během závěru, protože pro každý vstup je aktivní pouze malá část modelu.

Dalším důležitým architektonickým rysem Deepseek je mechanismus více hlavy latentní pozornosti (MLA). MLA optimalizuje mechanismus pozornosti, který je ústřední složkou architektury transformátoru, a zlepšuje účinnost zpracování informací v modelu.

DEEPSEEK se zaměřuje na rovnováhu mezi výkonem a praktickými omezeními provozních omezení, zejména v oblasti kodelizace a vícejazyčné podpory. Model je navržen tak, aby v těchto oblastech poskytoval vynikající výsledky a zároveň byl levný a oprávněný zdroj.

Architektura MOE, kterou Deepseek používá, rozděluje model AI na samostatné podsítě, z nichž každá se specializuje na podmnožinu vstupních dat. Během tréninku a závěru je aktivována pouze část podsítě pro každý vstup, což výrazně snižuje výpočetní náklady. Tento přístup umožňuje Deepseek trénovat a provozovat velmi velký model s mnoha parametry, aniž by příliš zvyšoval inferenční rychlost nebo náklady.

Zjištění o údaji o školení: Kvalita před množstvím a hodnota specializace

DeepSeek spojuje velký význam pro údaje o tréninku specifické pro doménu, zejména pro kódování a čínský jazyk. Společnost je přesvědčena, že kvalita a relevance údajů o školení jsou pro výkon modelu AI důležitější než čisté množství.

Tréninkové tělo DeepSeek-V3 zahrnuje 14,8 bilionových tokenů. Významná část těchto údajů pochází z zdrojů specifických pro doménu, které se zaměřují na kódování a čínský jazyk. To umožňuje Deepseek provádět obzvláště silné služby v těchto oblastech.

Metody tréninku od DeepSeek zahrnují výztužní učení (RL), včetně jedinečného přístupu Pure-RL pro DeepSeek-R1-Zero a použití dat studeného startu pro DeepSeek-R1. Posílení učení je metoda strojového učení, ve kterém se agent učí jednat v prostředí tím, že přijímá odměny za požadované akce a tresty za nežádoucí akce.

DeepSeek-R1-Zero byl vyškolen bez počátečního pod dohledu na ladění ploutve (SFT), aby podporoval dovednosti odůvodnění čistě prostřednictvím RL. Dohlížející jemné doladění je obvyklá technologie, ve které je dokončen předem vyškolený jazykový model s menším anotovaným souborem dat, aby se zlepšil svůj výkon v určitých úkolech. Deepseek však ukázal, že je možné dosáhnout silných dovedností recidivy i bez SFT posílením učení.

Na druhé straně DeepSeek-R1 integruje data studeného startu před RL a vytvoří silný základ pro úkoly pro čtení a čtení. Data studeného startu jsou data používaná na začátku tréninku k předání zásadního porozumění jazyku a světa modelu. Díky kombinaci dat studeného startu s posilovacím učením může Deepseek trénovat model, který má silné dovednosti v oblasti uvažování a široké obecné znalosti.

K optimalizaci procesu tréninku RL a ke zlepšení stability a efektivity školení se také používají pokročilé techniky, jako je optimalizace relativní politiky skupiny (GRPO).

Vhodné pro:

• Economic Turbo Deepseek: Čínská nová naděje AI jako ekonomický motor?

Základní dovednosti a potenciální aplikace: Deepseek v akci

DeepSeek-R1 je charakterizován řadou základních dovedností, které jej předurčují pro různé aplikace:

Silné schopnosti uvažování

DeepSeek-R1 je zvláště silný v logickém myšlení a řešení problémů, zejména v oblastech, jako je matematika a kódování.

Vynikající výkon v kódování a matematice

Benchmark Data ukazují, že DeepSeek-R1 často lépe snižuje benchmarky kódování a matematiky než mnoho jiných modelů, včetně některých modelů z OpenAAI.

Vícejazyčná podpora

DeepSeek-R1 nabízí podporu pro několik jazyků, což je atraktivní pro globální aplikace a vícejazyčné uživatele.

Efektivita nákladů

Efektivní architektura DeepSeek-R1 umožňuje modelu pracovat s poměrně malými výpočetními náklady, což z něj činí levnou možnost pro společnosti a vývojáře.

Dostupnost otevřeného zdroje

Deepseek AI se zavázala k myšlence s otevřeným zdrojovým kódem a poskytuje mnoho jejích modelů, včetně Deepseek LLM a Deepseek Code, jako open source. To podporuje transparentnost, spolupráci a další rozvoj technologie AI komunitou.

Potenciální aplikace pro DeepSeek-R1 zahrnují:

Tvorba obsahu

Generování technických textů, dokumentace, zpráv a dalšího obsahu, které vyžadují vysoký stupeň přesnosti a detailů.

AI Tutor

Používejte jako inteligentní učitel v oblasti matematiky, informatiky a dalších technických disciplín na podporu studentů při řešení problémů a porozumění složitým konceptům.

Vývojové nástroje

Integrace ve vývojových prostředích a nástrojích pro podporu vývojářů softwaru v Codegen, odstraňování problémů, analýzy kódu a optimalizaci.

Architektura a urbanistické plánování

Deepseek AI se také používá v architektuře a urbanistickém plánování, včetně zpracování dat GIS a kodexu pro vizualizace. To ukazuje potenciál Deepseeka vytvářet přidanou hodnotu i ve specializovaných a složitých oblastech aplikace.

DeepSeek-R1 může řešit složité problémy tím, že je rozebírá v jednotlivých krocích a učiní průhledný proces myšlení. Tato schopnost je obzvláště cenná v oblastech aplikace, ve kterých je důležitá sledovatelnost a vysvětlitelnost rozhodnutí AI.

Možnosti dostupnosti a licencí: Open Source pro inovace a přístupnost

DeepSeek se silně spoléhá na open source a zveřejnil několik svých modelů v licencích s otevřeným zdrojovým kódem. Deepseek LLM a Deepseek kód jsou k dispozici jako open source a lze je volně používat, upravovat a vyvíjet komunitou.

DeepSeek-R1 je publikován v rámci CO-License, velmi liberální licence s otevřeným zdrojovým kódem, která umožňuje komerční a nekomerční použití, úpravu a další rozdělení modelu. Tato strategie s otevřeným zdrojovým kódem odlišuje Deepseek od mnoha dalších společností AI, které obvykle udržují své modely proprietární.

DeepSeek-R1 je k dispozici na různých platformách, včetně objímání Face, Azure AI Foundry, Amazon Dark a IBM Watsonx.ai. Objímání obličeje je oblíbenou platformou pro publikaci a výměnu modelů AI a datových záznamů. Azure AI Foundry, Amazon Dark a IBM Watsonx.ai jsou cloudové platformy, které umožňují přístup k DeepSeek-R1 a dalším modelům AI prostřednictvím API.

Modely z Deepseek jsou známé jako levné ve srovnání s konkurenty, a to jak z hlediska nákladů na školení, tak z hlediska inferenčních nákladů. To je důležitá výhoda pro společnosti a vývojáře, kteří chtějí integrovat technologii AI do svých produktů a služeb, ale musí věnovat pozornost svým rozpočtům.

Zapojení Deepseek pro open source a efektivita nákladu z něj činí atraktivní možnost pro širokou škálu uživatelů, od výzkumných pracovníků a vývojářů po společnosti a organizace. Dostupnost otevřeného zdroje podporuje transparentnost, spolupráci a rychlejší rozvoj technologie Deepseek komunitou AI.

Vhodné pro:

• DeepSeek R2: Čínský model AI Turbo se zapálí dříve, než se očekával, že by měl být vývojář odborníka na kód!

Hlášené silné a slabé stránky: Kritický pohled na Deepseek

Deepseek získal v komunitě AI hodně uznání za své silné stránky v oblasti kódování, matematiky a uvažování. Hlášené silné stránky zahrnují:

Vynikající výkon v kódování a matematice

Benchmark Data a nezávislé recenze potvrzují vynikající výkon DeepSeek-R1 v benchmarcích kódování a matematiky, často lepší než u modelů OpenAI.

Efektivita nákladů

Efektivní architektura DeepSeek-R1 umožňuje modelu pracovat s nižšími výpočetními náklady než mnoho jiných srovnatelných modelů.

Dostupnost otevřeného zdroje

Open source licencování modelů DeepSeek podporuje transparentnost, spolupráci a inovace v komunitě AI.

Silné schopnosti uvažování

DeepSeek-R1 ukazuje působivé dovednosti v logickém myšlení a řešení problémů, zejména v technických oblastech.

Přes tyto silné stránky existují také oblasti, ve kterých má Deepseek stále zlepšovací potenciál. Hlášené slabosti zahrnují:

Potenciální zkreslení

Stejně jako všechny hlavní hlasové modely může Deepseek odrážet zkreslení ve svých tréninkách, i když se Deepseek Ani snaží je minimalizovat.

Menší ekosystém ve srovnání se zavedenými poskytovateli

DeepSeek je relativně mladá společnost a dosud nemá stejný rozsáhlý ekosystém nástrojů, služeb a komunitních zdrojů, jako jsou zavedení poskytovatelé, jako jsou Google nebo OpenAAI.

Omezená multimodální podpora nad rámec textu a kódu

DeepSeek se primárně zaměřuje na zpracování textu a kódu a v současné době nenabízí komplexní multimodální podporu pro obrázky, zvuk a video, jako je Gemini 2.0.

Nadále potřebuje lidský dohled

Ačkoli DeepSeek-R1 provádí působivý výkon v mnoha oblastech, v případech kritického použití je stále vyžadován lidský dohled a ověření, aby se zabránilo chybám nebo nežádoucím výsledkům.

Příležitostné halucinace

Stejně jako všechny hlavní jazykové modely mohou Deepseek občas produkovat halucinace, tj. Generovat nesprávné nebo irelevantní informace.

Závislost na velkých aritmetických zdrojích

Školení a provoz DeepSeek-R1 vyžadují významné aritmetické zdroje, ačkoli efektivní architektura modelu tyto požadavky snižuje ve srovnání s jinými modely.

Celkově je Deepseek slibným modelem AI se zvláštními silnými stránkami v oblasti kódování, matematiky a uvažování. Jeho nákladová efektivita a dostupnost otevřeného zdroje z něj činí atraktivní možnost pro mnoho uživatelů. Očekává se, že další rozvoj Deepseek by Deepseek AI bude v budoucnu nadále minimalizovat své slabosti a rozšířit své silné stránky.

Výsledky relevantních měřítka a srovnání výkonu: Deepseek ve srovnání

Benchmark Data ukazují, že DeepSeek-R1 může držet krok s OpenAI-O1 v mnoha benchmarcích uvažování nebo je dokonce překonat, zejména v matematice a kódování. OpenAI-O1 odkazuje na dřívější modely z OpenAI, které byly zveřejněny před GPT-4.5 a v určitých oblastech, například: B. Zdůvodnění, možná stále konkurenceschopné.

V měřítku matematiky, jako je AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examise) a Math-500, dosahuje DeepSeek-R1 vysoké hodnoty a často překračuje modely OpenAI. To podtrhuje silné stránky hlubokého hledání v matematickém uvažování a řešení problémů.

V oblasti kódování ukazuje DeepSeek-R1 také silné služby v benchmarcích, jako jsou Livecodebech a Codeforces. LiveCodeBench je měřítkem pro kódový nábytek, zatímco CodeForces je platformou pro programovací soutěže. Dobré výsledky DeepSeek-R1 v těchto benchmarcích naznačují jeho schopnost generovat vysoce kvalitní kód a řešit komplexní programovací úkoly.

Obecně jsou znalostní znalosti, jako je GPQA Diamond (absolventská úroveň Q&A Google Proof Q&A), DeepSeek-R1 často na úrovni očí nebo mírně pod OpenAI-O1. GPQA Diamond je náročný měřítko, které testuje obecné znalosti a zdůvodňující aktiva modelů AI. Výsledky naznačují, že Deepseek-R1 je v této oblasti také konkurenceschopný, ačkoli to nemusí zcela dosáhnout stejného výkonu jako specializované modely.

Destilované verze DeepSeek-R1, které jsou založeny na menších modelech, jako jsou Llama a QWEN, také ukazují působivé výsledky v různých měřítcích a v některých případech dokonce překonávají OpenAI-O1-mini. Destilace je technika, ve které je menší model vyškolen k napodobování chování většího modelu. Destilované verze DeepSeek-R1 ukazují, že základní technologii Deepseek lze také efektivně použít v menších modelech, což zdůrazňuje jeho všestrannost a škálovatelnost.

Od lokálního po globální: Malé a střední podniky dobývají globální trh chytrými strategiemi - Obrázek: Xpert.Digital

V době, kdy digitální přítomnost společnosti určuje její úspěch, je výzvou, jak tuto přítomnost učinit autentickou, individuální a dalekosáhlou. Xpert.Digital nabízí inovativní řešení, které se staví jako průsečík mezi průmyslovým centrem, blogem a ambasadorem značky. Spojuje výhody komunikačních a prodejních kanálů v jediné platformě a umožňuje publikaci v 18 různých jazycích. Spolupráce s partnerskými portály a možnost publikování článků na Google News a tiskový distribuční seznam s cca 8 000 novináři a čtenáři maximalizují dosah a viditelnost obsahu. To představuje základní faktor v externím prodeji a marketingu (SMarketing).

Více o tom zde:

• Autentický. Jednotlivě. Globální: Strategie Xpert.Digital pro vaši společnost

GPT-4.5: Konverzační dokonalost a zaměření na přirozenou interakci-image: xpert.digitální

GPT-4.5: Konverzační dokonalost a zaměření na přirozenou interakci

GPT-4.5, s názvem kódu „Orion“, je nejnovějším vlajkovým modelem z OpenAAI a ztělesňuje vizi společnosti o AI, která je nejen inteligentní, ale také intuitivní, empatický a schopný komunikovat s lidmi na hluboké úrovni. GPT-4.5 se primárně zaměřuje na zlepšení konverzační zkušenosti, zvýšení korekce skutečností a snižování halucinací.

Aktuální specifikace a hlavní rysy (od března 2025): GPT-4,5 představeno

GPT-4.5 byl publikován jako výzkumný náhled v únoru 2025 a doposud se nazývá „největší a nejlepší model pro chat“. Toto tvrzení podtrhuje primární zaměření modelu na konverzační dovednosti a optimalizaci interakce lidského stroje.

Model má kontextové okno 128 000 tokenů a maximální výstupní délku 16 384 žetonů. Kontextové okno je menší než okno Gemini 2.0 Pro, ale stále velmi velké a umožňuje GPT-4.5 delší diskuse a zpracovává složitější dotazy. Maximální výstupní délka omezuje délku odpovědí, které může model generovat.

Stav znalostí o GPT-4.5 se pohybuje do září 2023. Toto je důležité omezení, které je třeba vzít v úvahu při použití GPT-4.5 pro časově kritické nebo aktuální informace.

GPT-4.5 integruje funkce, jako je vyhledávání na webu, nahrávání souboru a obrázků, jakož i nástroj Canvas v ChatGPT. Model umožňuje modelu získat přístup k aktuálním informacím z internetu a obohatit jeho odpovědi s aktuálními znalostmi. Nahrávání souborů a obrázků umožňují uživatelům poskytovat model další informace ve formě souborů nebo obrázků. Nástroj Canvas je interaktivní kreslení, která umožňuje uživatelům integrovat vizuální prvky do jejich konverzací s GPT-4.5.

Na rozdíl od modelů, jako jsou O1 a O3-Mini, které se soustředí na odůvodnění krok za krokem, GPT-4,5 upravuje učení bez dozoru. Učení bez dozoru je metoda strojového učení, ve kterém se model učí z neoznačených dat bez explicitních pokynů nebo štítků. Cílem tohoto přístupu je, aby byl model intuitivnější a více mluvený, ale může být schopen zaplatit výkon složitými problémovými úkoly.

Architektonický design a inovace: škálování a zarovnání konverzace

GPT-4.5 je založena na architektuře transformátoru, která se etablovala jako základ pro většinu moderních modelů velkých jazyků. OpenAI používá obrovskou výpočetní sílu superpočítačů Microsoft Azure AI k trénování a provozu GPT-4.5. Měřítko výpočetního výkonu a dat je rozhodujícím faktorem pro výkon velkých hlasových modelů.

Jedním zaměřením na vývoj GPT-4.5 je na škálování bez dozorovaného učení, aby se zlepšilo přesnost světového modelu a intuice. OpenAI je přesvědčen, že hlubší porozumění světu a zlepšené intuice jsou rozhodující pro vytváření modelů AI, které mohou přirozeně a lidské způsoby interagovat s lidmi.

Byly vyvinuty nové techniky škálovatelného vyrovnání pro zlepšení spolupráce s lidmi a porozumění nuancím. Zarovnání se týká procesu sladění modelu AI takovým způsobem, že odráží hodnoty, cíle a preference lidí. K zajištění toho, aby velké hlasové modely byly bezpečné, užitečné a eticky ospravedlnitelné, pokud jsou používány ve velkém měřítku, jsou nutné škálovatelné techniky vyrovnání.

OpenAAI tvrdí, že GPT-4,5 má více než 10krát vyšší účinnost zpracování ve srovnání s GPT-4O. GPT-4o je dřívější model od OpenAI, který je také známý svými konverzačními dovednostmi. Zvýšení účinnosti GPT-4.5 by mohlo umožnit provozovat model rychleji a levnější a možná také otevřít nové oblasti aplikace.

Podrobnosti o tréninkové údaje: Rozsah, mezní hodnota a směs znalostí a intuice

Přestože přesný rozsah údajů o školení pro GPT-4.5 není veřejně oznámen, lze předpokládat, že je velmi velký kvůli dovednostem modelu a zdrojům OpenAAI. Odhaduje se, že petabajty nebo dokonce exabyty tréninku zahrnují textová a obrazová data.

Model modelu je dostatečný až do září 2023. Údaje o školení pravděpodobně zahrnují širokou škálu textových a obrazových dat z internetu, knih, vědeckých publikací, zpravodajských článků, příspěvků na sociální média a další zdroje. OpenAI pravděpodobně používá sofistikované metody pro sběr, přípravu a filtrování dat, aby byla zajištěna kvalita a relevanci údajů o školení.

Školení GPT-4.5 vyžaduje použití obrovských aritmetických zdrojů a pravděpodobně trvá týdny nebo měsíce. Přesný proces školení je proprietární a není podrobně popsán OpenAI. Lze však předpokládat, že učení posílení z lidské zpětné vazby (RLHF) hraje důležitou roli v tréninkovém procesu. RLHF je technika, ve které se lidská zpětná vazba používá k řízení chování modelu AI a přizpůsobení ji lidským preferencím.

Vhodné pro:

• Agentické ai | Nejnovější vývoj v chatgptu z OpenAI: Deep Research, GPT-4,5 / GPT-5, Emoční inteligence a přesnost

Primární dovednosti a cílové aplikace: GPT-4.5 Používá se

GPT-4.5 je charakterizován v oblastech, jako je kreativní psaní, učení, zkoumání nových nápadů a obecný rozhovor. Model je navržen tak, aby vedl přirozené, lidské a poutavé konverzace a podporoval uživatele v různých úkolech.

Jednou z nejdůležitějších dovedností GPT-4,5 je:

Vylepšená rychlá dodržování

GPT-4.5 je lepší porozumět a implementovat pokyny a přání uživatelů na výzvách.

Zpracování kontextu

Model může zpracovat delší konverzace a složitější kontexty a podle toho přizpůsobit jeho odpovědi.

Přesnost dat

GPT-4.5 má zlepšené fakta a produkuje méně halucinací než předchozí modely.

Emoční inteligence

GPT-4.5 je schopen rozpoznat emoce v textech a přiměřeně reagovat na to, co vede k přirozenějším a empatickým rozhovorům.

Silný výkon psaní

GPT-4.5 může generovat vysoce kvalitní texty v různých stylech a formátech, od kreativních textů po technickou dokumentaci.

Model má potenciál optimalizovat komunikaci, zlepšit vytváření obsahu a podporu pro kódování a automatizační úkoly. GPT-4.5 je zvláště vhodný pro aplikace, ve kterých je interakce přirozeného jazyka, kreativní generace a přesná reprodukce faktoru v popředí, méně pro složité logické uvažování.

Uveďte několik příkladů cílových aplikací z GPT-4.5:

Chatboti a virtuální asistenti

Rozvoj pokročilých chatbotů a virtuálních asistentů pro zákaznický servis, vzdělávání, zábavu a další oblasti.

Tvůrčí psaní

Podpora autorů, scenáristů, textů a dalších kreativ při hledání nápadů, psaní textů a vytváření kreativního obsahu.

Vzdělávání a učení

Používejte jako inteligentní učitel, vzdělávací partner nebo asistent výzkumu v různých oborech vzdělávání.

Tvorba obsahu

Generování blogových příspěvků, článků, příspěvků na sociálních médiích, popisy produktů a dalších typů webového obsahu.

Překlad a lokalizace

Zlepšení kvality a efektivity strojových převodů a lokalizačních procesů.

Dostupnost a přístup pro různé skupiny uživatelů

GPT-4.5 je k dispozici pro uživatele s plány Plus, Pro, Team, Enterprise a EDU. Tato rozložená struktura přístupu umožňuje OpenAI představit model kontrolovaným způsobem a řešit různé skupiny uživatelů s různými potřebami a rozpočty.

Vývojáři mají přístup k GPT-4.5 prostřednictvím rozhraní API, ASPI API a Batch API. API umožňují vývojářům integrovat dovednosti GPT-4.5 do svých vlastních aplikací a služeb.

Náklady na GPT-4,5 jsou vyšší než u GPT-4O. To odráží vyšší výkon a další funkce GPT-4.5, ale může být pro některé uživatele překážkou.

GPT-4.5 je v současné době výzkumným náhledem a dlouhodobá dostupnost API může být omezena. OpenAI si vyhrazuje právo změnit dostupnost a přístupové podmínky GPT-4.5 v budoucnosti.

Microsoft také testuje GPT-4.5 v Copilot Studio v omezeném náhledu. Copilot Studio je platforma od společnosti Microsoft pro vývoj a poskytování chatbotů a virtuálních asistentů. Integrace GPT-4.5 v Copilot Studio by mohla dále rozšířit potenciál modelu pro firemní aplikace a automatizaci obchodních procesů.

Uznávané silné a slabé stránky: GPT-4,5 pod zvětšovacím sklem

GPT-4.5 získal za své vylepšené konverzační dovednosti a vyšší fakta v prvních uživatelských testech a hodnoceních. Mezi uznávané silné stránky patří:

Vylepšený tok konverzace

GPT-4,5 vede přirozenější, tekutinové a poutavé konverzace než předchozí modely.

Vyšší korupce

Model vytváří méně halucinací a poskytuje přesnější a spolehlivější informace.

Snížené halucinace

Ačkoli halucinace jsou stále problémem s velkými hlasovými modely, GPT-4.5 v této oblasti dosáhl významného pokroku.

Lepší emoční inteligence

GPT-4.5 je lepší rozpoznat emoce v textech a přiměřeně reagovat na to, co vede k empatickým rozhovorům.

Silný výkon psaní

Model může generovat texty s vysokou kvalitou v různých stylech a formátech.

Navzdory těmto silným stránkám existují také oblasti, ve kterých má GPT-4,5 své limity. Uznávané slabosti zahrnují:

Obtíže ve složitém uvažování

GPT-4.5 není primárně navržen pro složité logické čtení a může zůstat za specializovanými modely, jako je Deepseek v této oblasti.

Potenciálně horší výkon než GPT-4o v některých logických testech

Některé testy naznačují, že GPT-4,5 snižuje v některých logických testech méně než GPT-4o, což naznačuje, že zaměření mohlo být na úkor konverzačních dovedností.

Vyšší náklady než GPT-4O

GPT-4,5 je použití jako GPT-4o dražší, což může být faktorem pro některé uživatele.

Stav znalostí do září 2023

Omezená úroveň znalostí modelu může být nevýhodou, pokud jsou vyžadovány aktuální informace.

Potíže s korekcemi a vícestupňové odůvodnění

Některé testy naznačují, že GPT-4,5 má potíže s samoobsluhou chyb a vícestupňového logického myšlení.

Je důležité zdůraznit, že GPT-4,5 není navržen tak, aby překročil modely, které byly vyvinuty pro složité zdůvodnění. Jeho primárním zaměřením je na zlepšení zkušeností s konverzací a vytváření modelů AI, které mohou přirozeně interagovat s lidmi.

Výsledky relevantních měřítka a srovnání výkonu: GPT-4.5 ve srovnání s jeho předchůdci

Benchmarkové údaje ukazují, že vylepšení GPT-4,5 ve srovnání s GPT-4o v oblastech, jako je právo na to a mnohojazyčné porozumění, ale mohou být zaostávány v matematice a určitých kódovacích benchmarcích.

V benchmarcích, jako je Simpleqa (jednoduchá odpověď na otázku), dosahuje GPT-4,5 vyšší přesnost a nižší halucinační míru než GPT-4O, O1 a O3-Mini. To zdůrazňuje pokrok, kterého OpenAI dosáhl při zlepšování korekce a snížení halucinací.

V uvažování benchmarků, jako je GPQA, GPT-4,5 vykazuje vylepšení ve srovnání s GPT-4o, ale zůstává za O3-Mini. To potvrzuje silné stránky O3-Mini v oblasti uvažování a tendenci GPT-4.5 se více zaměřit na konverzační dovednosti.

U matematických úkolů (AIME) se GPT-4,5 sníží výrazně horší než O3-Mini. To ukazuje, že GPT-4.5 není v matematickém uvažování tak silné jako specializované modely, jako jsou O3-Mini.

Při kódování benchmarků, jako je SWE-Lancer Diamond, GPT-4.5 vykazuje lepší výkon než GPT-4o. To ukazuje, že GPT-4.5 také dosáhl pokroku v Codegen a analýze, ačkoli to nemusí být tak silné jako specializované kódovací modely, jako je DeepSeek Code.

Hodnocení člověka naznačují, že GPT-4.5 je ve většině případů preferováno, zejména pro profesionální dotazy. To ukazuje, že GPT-4.5 v praxi nabízí přesvědčivější a užitečnou zkušenost s konverzací než její předchůdci, i když nemusí vždy dosáhnout nejlepších výsledků v některých specializovaných benchmarcích.

Vhodné pro:

• Aktuální vývoj v Chatgpt von OpenAAI (březen 2025)

Srovnávací hodnocení: Výběr správného modelu AI

Srovnávací analýza nejdůležitějších atributů Gemini 2.0, Deepseek a GPT-4.5 ukazuje významné rozdíly a podobnosti mezi modely. Gemini 2.0 (Flash) je model transformátoru se zaměřením na multimodality a funkce agenta, zatímco Gemini 2.0 (PER) používá stejnou architekturu, ale je optimalizován pro kódování a dlouhé kontexty. DeepSeek (R1) je založen na modifikovaném transformátoru s technologiemi, jako jsou MOE, GQA a MLA a GPT-4.5, spoléhá na škálování učením bez dozoru. Pokud jde o tréninkové údaje, ukazuje, že modely Gemini i GPT-4.5 jsou založeny na velkém množství dat, jako je text, kód, obrázky, zvukové a videa, zatímco Deepseek vyniká s 14,8 bilionovým tokeny a zaměření na data specifická pro doménu (RL). Nejdůležitější dovednosti modelů se liší: Gemini 2.0 nabízí multimodální vložku a výstup s použitím nástrojů a nízkou latencí, zatímco verze Pro také podporuje kontext až 2 milionů tokenů. Deepseek naproti tomu přesvědčí se silným uvažováním, kódováním, matematikou a mnohojazyčností doplněným jeho dostupností otevřeného zdroje. GPT-4,5 svítí zejména v oblasti konverzace, emoční inteligence a korupce.

Dostupnost modelů je také odlišná: Gemini nabízí API a webovou a mobilní aplikaci, zatímco verze Pro je experimentálně přístupná prostřednictvím Vertex AI. DeepSeek je k dispozici jako open source na platformách, jako je objímání Face, Azure AI, Amazon Dor a IBM Watsonx.ai. GPT-4.5, na druhé straně, nabízí různé možnosti, jako je Chatgpt (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) a OpenAI API. Mezi silné stránky modelů patří multimodalita a rychlost na Gemini 2.0 (Flash), jakož i kódování, světové znalosti a dlouhé kontexty na Gemini 2.0 (Pro). Deepseek skóre prostřednictvím nákladové efektivity, vynikajícího kódování a matematických dovedností a silného uvažování. GPT-4.5 se přesvědčí s vysokou faktickou korekcí a emoční inteligencí. Slabé stránky však lze také vidět, jak zkreslení nebo problémy s problémovými řešeními v reálném čase pro Gemini 2.0 (Flash), experimentální omezení a splátkové limity ve verzi Pro, omezenou multimodalita a menší ekosystém v hlubokém hledání a potíže s složitým důvodem, matematiky a omezené znalosti v GPT-4,5.

Výsledky benchmarku poskytují další poznatky: Gemini 2.0 (Flash) dosahují 77,6 % v MMLU, 34,5 % v Livecodebech a 90,9 % v matematice, zatímco Gemini 2,0 (PER) se 79,1 % (MMLU), 36,0 % (Livecodebech) a 91,8 % (matematika) fungovala mírně lepší. DeepSeek jasně přesahuje 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matematika) a 79,8 % (AIME), zatímco GPT-4,5 stanoví další priority: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) a ​​62,5 %).

Analýza nejdůležitějších rozdílů a podobností

Tři modely Gemini 2.0, Deepseek a GPT-4.5 mají jak podobnosti, tak jasné rozdíly, které je předurčují pro různé oblasti aplikací a potřeb uživatelů.

Společné znaky

Transformátorová architektura

Všechny tři modely jsou založeny na architektuře transformátoru, která se etablovala jako dominantní architektura pro velké hlasové modely.

Pokročilé dovednosti

Všechny tři modely prokazují pokročilé dovednosti ve zpracování přirozeného jazyka, kodexu, uvažování a dalších oblastí AI.

Multimodalita (jinak výrazná):

Všechny tři modely uznávají důležitost multimodality, ačkoli stupeň podpory a zaměření se liší.

rozdíly

Zaměření a zaměření

• Gemini 2.0: všestrannost, multimodalita, funkce agenta, široká škála aplikací.
• DeepSeek: Efektivita, uvažování, kódování, matematika, open source, nákladová efektivita.
• GPT-4.5: Konverzace, interakce přirozeného jazyka, korekce, emoční inteligence.

Architektonické inovace

DeepSeek je charakterizován architektonickými inovacemi, jako jsou MOE, GQA a MLA, jejichž cílem je zvýšit účinnost. GPT-4.5 se zaměřuje na škálování technik učení a vyrovnání bez dozoru pro zlepšené konverzační dovednosti.

Tréninkové údaje

DeepSeek připojuje význam školení specifické pro doménu pro kódování a čínský jazyk, zatímco Gemini 2.0 a GPT-4.5 pravděpodobně používají širší a rozmanitější soubory dat.

Dostupnost a dostupnost

DeepSeek se silně spoléhá na open source a nabízí své modely prostřednictvím různých platforem. GPT-4.5 je primárně k dispozici prostřednictvím platforem a API vlastněných OpenAI s rozloženým přístupovým modelem. Gemini 2.0 nabízí širokou dostupnost prostřednictvím Google Services a API.

Silné a slabé stránky

Každý model má své vlastní silné a slabé stránky, díky nimž je lepší nebo méně vhodný pro určité aplikace.

Vyšetřování oficiálních publikací a nezávislých recenzí: Perspektiva odborníků

Oficiální publikace a nezávislé recenze v podstatě potvrzují silné a slabé stránky tří modelů uvedených v této zprávě.

Oficiální publikace

Google, Deepseek AI a OpenAAI pravidelně publikují blogové příspěvky, technické zprávy a benchmarkové výsledky, ve kterých prezentujete své modely a porovnáte s konkurenty. Tyto publikace nabízejí cenné poznatky o technických detailech a výkonu modelů, ale jsou přirozeně často zaměřeny na marketing a mohou mít určitou zaujatost.

Nezávislé testy a recenze

Různé nezávislé organizace, výzkumné ústavy a odborníci AI provádějí své vlastní testy a recenze modelů a zveřejňují své výsledky ve formě blogových příspěvků, článků, vědeckých publikací a srovnání benchmarků. Tyto nezávislé recenze nabízejí objektivní pohled na relativní silné a slabé stránky modelů a pomáhají uživatelům učinit informované rozhodnutí při výběru správného modelu pro vaše potřeby.

Nezávislé recenze zejména potvrzují silné stránky Deepseek v matematických a kódovacích benchmarcích a její nákladové efektivitě ve srovnání s OpenAI. GPT-4.5 je oceňován za své zlepšené konverzační dovednosti a sníženou míru halucinace, ale zdůrazňují se také jeho slabosti ve složitém uvažování. Gemini 2.0 je oceňován za všestrannost a multimodální dovednosti, ale její výkon se může lišit v závislosti na konkrétním měřítku.

Budoucnost AI je rozmanitá

Srovnávací analýza Gemini 2.0, Deepseek a GPT-4.5 jasně ukazuje, že každý model má jedinečné silné stránky a optimalizace, díky nimž je vhodnější pro určité aplikace. Neexistuje žádná „nejlepší“ model AI par excellence, ale spíše řada modelů, z nichž každá má vlastní výhody a omezení.

Gemini 2.0

Gemini 2.0 se prezentuje jako všestranná rodina, která se zaměřuje na multimodality a funkce agenta, s různými varianty, které jsou přizpůsobeny konkrétním potřebám. Je to ideální volba pro aplikace, které vyžadují komplexní multimodální podporu a mohou těžit z rychlosti a všestrannosti rodiny Gemini 2.0.

Deepseek

DeepSeek je charakterizován svou architekturou, efektivitou nákladů a dostupností otevřeného zdroje zaměřeného na uvažování. Je zvláště silný v technických oblastech, jako je kódování a matematika, a je atraktivní volbou pro vývojáře a výzkumné pracovníky, kteří si cení výkonnosti, účinnosti a transparentnosti.

GPT-4.5

GPT-4.5 se zaměřuje na zlepšení uživatelské zkušenosti do konverzací prostřednictvím zvýšené faktické korupce, snížených halucinací a zlepšení emoční inteligence. Je to nejlepší volba pro aplikace, které vyžadují přirozené a poutavé konverzační zkušenosti, například: B. Chatbots, virtuální asistenti a kreativní psaní.

Multimodalita a Open Source: Trendy nadcházející generace AI

Výběr nejlepšího modelu silně závisí na konkrétní aplikaci a na prioritách uživatele. Společnosti a vývojáři by měli pečlivě analyzovat své potřeby a požadavky a zvážit silné a slabé stránky různých modelů, aby se provedla optimální volba.

Rychlý vývoj v oblasti modelů AI naznačuje, že tyto modely se budou i nadále rychle zlepšovat a rozvíjet. Budoucí trendy by mohly zahrnovat ještě větší integraci multimodality, zlepšené dovednosti recidivy, větší dostupnost prostřednictvím iniciativ s otevřeným zdrojovým kódem a širší dostupnost na různých platformách. Pokračující úsilí o snížení nákladů a zvýšení efektivity bude i nadále rozvíjet široké přijetí a používání těchto technologií v různých průmyslových odvětvích.

Budoucnost AI není monolitická, ale rozmanitá a dynamická. Gemini 2.0, Deepseek a GPT-4.5 jsou jen tři příklady rozmanitosti a inovačního ducha, který formuje současný trh AI. V budoucnu se očekává, že se tyto modely stanou ještě silnějšími, všestrannějšími a dostupnějšími a způsob, jakým komunikujeme s technologií a rozumíme světu kolem nás. Cesta umělé inteligence právě začala a příštích několik let slibuje ještě více vzrušující vývoj a průlomy.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus