Srovnávací analýza předních modelů umělé inteligence: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 a GPT-4.5 od OpenAI

Vzestup inteligentních strojů

Žijeme v éře nebývalého pokroku v oblasti umělé inteligence (AI). Vývoj velkých jazykových modelů (LLM) dosáhl v posledních letech rychlosti, která překvapila mnoho odborníků i pozorovatelů. Tyto sofistikované systémy umělé inteligence již nejsou jen nástroji pro specializované aplikace; pronikají do stále více oblastí našich životů a mění způsob, jakým pracujeme, komunikujeme a chápeme svět kolem nás.

V popředí této technologické revoluce stojí tři modely, které vzbuzují rozruch ve vědecké komunitě i mimo ni: Gemini 2.0 od Google DeepMind, DeepSeek od DeepSeek AI a GPT-4.5 od OpenAI. Tyto modely představují současný stav výzkumu a vývoje umělé inteligence. Demonstrují působivé schopnosti v široké škále oborů, od zpracování přirozeného jazyka a generování počítačového kódu až po komplexní logické uvažování a tvorbu kreativního obsahu.

Tato zpráva provádí komplexní a srovnávací analýzu těchto tří modelů, aby podrobně prozkoumala jejich silné a slabé stránky a oblasti použití. Cílem je vytvořit hluboké pochopení rozdílů a podobností mezi těmito špičkovými systémy umělé inteligence a poskytnout informovaný základ pro posouzení jejich potenciálu a omezení. Přitom se budeme zabývat nejen technickými specifikacemi a údaji o výkonu, ale také základními filozofickými a strategickými přístupy vývojářů, kteří tyto modely formovali.

Vhodné pro:

• Jednoduché vysvětlení modelů umělé inteligence: Pochopte základy umělé inteligence, jazykových modelů a uvažování

Dynamika soutěže v oblasti umělé inteligence: Trojstranný souboj gigantů

Soutěž o dominanci v oblasti umělé inteligence je intenzivní a dominuje jí několik málo, ale velmi vlivných hráčů. Google DeepMind, DeepSeek AI a OpenAI nejsou jen technologické společnosti, ale také výzkumné instituce v popředí inovací v oblasti umělé inteligence. Jejich modely nejsou jen produkty, ale také projevem jejich příslušných vizí budoucnosti umělé inteligence a její role ve společnosti.

Společnost Google DeepMind, která má hluboké kořeny ve výzkumu a obrovský výpočetní výkon, se v rámci Gemini 2.0 snaží o všestranný a multimodální přístup. Společnost si představuje budoucnost umělé inteligence v inteligentních agentech schopných zvládat složité úkoly z reálného světa a zároveň bezproblémově zpracovávat a generovat různé typy informací – text, obrázky, zvuk a video.

DeepSeek AI, rozvíjející se společnost se sídlem v Číně, si udělala jméno díky platformě DeepSeek, která vyniká svou pozoruhodnou efektivitou, silnými schopnostmi uvažování a závazkem k open source. DeepSeek se pozicionuje jako vyzyvatel na trhu s umělou inteligencí a nabízí výkonnou a zároveň dostupnou alternativu k modelům zavedených gigantů.

Společnost OpenAI, známá pro ChatGPT a rodinu modelů GPT, opět stanovila milník ve vývoji konverzační umělé inteligence s verzí GPT-4.5. OpenAI se zaměřuje na vytváření modelů, které jsou nejen inteligentní, ale také intuitivní, empatické a schopné interakce s lidmi na hlubší úrovni. GPT-4.5 tuto vizi ztělesňuje a jejím cílem je posouvat hranice možností v komunikaci mezi člověkem a strojem.

Gemini 2.0: Rodina modelů umělé inteligence pro věk agentů

Gemini 2.0 není jen jeden model, ale celá rodina systémů umělé inteligence vyvinutých společností Google DeepMind, aby splňovaly rozmanité potřeby moderního ekosystému umělé inteligence. Tato rodina zahrnuje různé varianty, z nichž každá je přizpůsobena specifickým oblastem použití a požadavkům na výkon.

Vhodné pro:

• NOVINKA: Gemini Deep Research 2.0 – Aktualizace modelu umělé inteligence Google – Informace o Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking a Pro (experimentální verze)

Nedávný vývoj a oznámení (k březnu 2025): Rodina Gemini se rozrůstá

V průběhu roku 2025 společnost Google DeepMind průběžně představovala nové členy rodiny Gemini 2.0, čímž podtrhovala své ambice na trhu s umělou inteligencí. Zvláště pozoruhodná je všeobecná dostupnost Gemini 2.0 Flash a Gemini 2.0 Flash-Lite, které jsou pro vývojáře prezentovány jako výkonné a cenově dostupné možnosti.

Samotný Google popisuje Gemini 2.0 Flash jako model „pracovníka“. Toto označení zdůrazňuje jeho silné stránky, pokud jde o rychlost, spolehlivost a všestrannost. Je navržen tak, aby poskytoval vysoký výkon s nízkou latencí, což ho činí ideálním pro aplikace, kde je rychlá doba odezvy kritická, jako jsou chatboti, překlady v reálném čase nebo interaktivní aplikace.

Gemini 2.0 Flash-Lite se naopak zaměřuje na maximální nákladovou efektivitu. Tento model je optimalizován pro vysoce výkonné aplikace, kde jsou nízké provozní náklady na požadavek klíčové, jako je hromadné zpracování textu, automatizovaná moderace obsahu nebo poskytování služeb umělé inteligence v prostředích s omezenými zdroji.

Kromě těchto obecně dostupných modelů Google také oznámil experimentální verze, jako například Gemini 2.0 Pro a Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Tyto modely jsou stále ve vývoji a slouží k prozkoumání limitů možností výzkumu umělé inteligence a ke shromažďování včasné zpětné vazby od vývojářů a výzkumníků.

Gemini 2.0 Pro je vyzdvihován jako nejvýkonnější model v řadě, zejména v oblasti kódování a znalostí světa. Pozoruhodnou vlastností je jeho extrémně dlouhé kontextové okno s 2 miliony tokenů. To znamená, že Gemini 2.0 Pro je schopen zpracovat a porozumět extrémně velkému množství textu, což ho činí ideálním pro úkoly vyžadující hluboké pochopení složitých vztahů, jako je analýza rozsáhlé dokumentace, zodpovězení složitých otázek nebo generování kódu pro velké softwarové projekty.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental se naopak zaměřuje na zlepšení schopností uvažování. Tento model je schopen explicitně reprezentovat svůj myšlenkový proces, čímž se zvýší výkon a zvýší vysvětlitelnost rozhodnutí umělé inteligence. Tato funkce je obzvláště důležitá v aplikačních oblastech, kde je transparentnost a sledovatelnost rozhodnutí umělé inteligence klíčová, jako je medicína, finance a právo.

Dalším důležitým aspektem nedávného vývoje s Gemini 2.0 je ukončení výroby starších modelů řady Gemini 1.x společností Google, stejně jako modelů PaLM a Codey. Společnost důrazně doporučuje uživatelům těchto starších modelů migrovat na Gemini 2.0 Flash, aby se předešlo přerušení služeb. Tento krok naznačuje, že Google věří v pokroky v architektuře a výkonu generace Gemini 2.0 a hodlá ji pozicionovat jako budoucí platformu pro své služby umělé inteligence.

Globální dosah Gemini 2.0 Flash je podtržen jeho dostupností prostřednictvím webové aplikace Gemini ve více než 40 jazycích a ve více než 230 zemích a teritoriích. To dokazuje závazek společnosti Google demokratizovat přístup k pokročilým technologiím umělé inteligence a její vizi umělé inteligence, která je přístupná a použitelná pro lidi na celém světě.

Architektonický přehled a technologické základy: Zaměření na multimodalitu a funkce agentů

Rodina Gemini 2.0 byla od základů navržena pro „věk agentů“. To znamená, že modely nejsou navrženy pouze pro porozumění a generování textu, ale jsou také schopny interakce s reálným světem, používání nástrojů, generování obrázků a porozumění a produkování řeči. Tyto multimodální schopnosti a funkce agentů jsou výsledkem hlubokého architektonického zaměření na potřeby budoucích aplikací umělé inteligence.

Různé verze Gemini 2.0 se zaměřují na různé oblasti, aby pokryly širokou škálu případů použití. Gemini 2.0 Flash je navržen jako všestranný model s nízkou latencí vhodný pro široké spektrum úkolů. Gemini 2.0 Pro se naopak specializuje na kódování, znalosti světa a dlouhé kontexty a cílí na uživatele, kteří v těchto oblastech vyžadují špičkový výkon. Gemini 2.0 Flash-Lite je určen pro cenově optimalizované aplikace a nabízí rovnováhu mezi výkonem a ekonomikou. A konečně, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental si klade za cíl zlepšit schopnosti uvažování a zkoumat nové způsoby, jak zlepšit procesy logického myšlení modelů umělé inteligence.

Klíčovou vlastností architektury Gemini 2.0 je podpora multimodálního vstupu. Modely dokáží jako vstup zpracovávat text, kód, obrázky, zvuk a video, a integrovat tak informace z různých senzorických modalit. Výstup může být také multimodální, přičemž Gemini 2.0 dokáže generovat text, obrázky a zvuk. Některé výstupní modality, jako například video, jsou v současné době v soukromé preview verzi a očekává se, že budou v budoucnu všeobecně dostupné.

Působivý výkon Gemini 2.0 je také způsoben investicí společnosti Google do specializovaného hardwaru. Společnost se spoléhá na vlastní jednotky Trillium TPU (Tensor Processing Units), které byly speciálně navrženy pro urychlení výpočtů umělé inteligence. Tento hardware vyrobený na míru umožňuje společnosti Google trénovat a spouštět její modely umělé inteligence efektivněji, a tím získává konkurenční výhodu na trhu s umělou inteligencí.

Architektonické zaměření Gemini 2.0 na multimodalitu a umožnění interakce agentů umělé inteligence s reálným světem je klíčovým rozlišovacím prvkem oproti ostatním modelům umělé inteligence. Existence různých variant v rámci rodiny Gemini 2.0 naznačuje modulární přístup, který umožňuje společnosti Google flexibilně přizpůsobovat modely specifickým požadavkům na výkon nebo náklady. Použití vlastního hardwaru podtrhuje dlouhodobý závazek společnosti Google k rozvoji infrastruktury umělé inteligence a její odhodlání hrát vedoucí roli ve věku umělé inteligence.

Trénovací data: Rozsah, zdroje a umění učení

Ačkoli podrobné informace o přesném rozsahu a složení trénovacích dat pro Gemini 2.0 nejsou veřejně dostupné, možnosti modelu naznačují, že byl trénován na masivních datových sadách. Tyto datové sady pravděpodobně obsahují terabajty nebo dokonce petabajty textových a kódových dat, stejně jako multimodální data pro verze 2.0, včetně obrázků, zvuku a videa.

Google disponuje neocenitelnou zásobárnou dat čerpaných z celého internetu, včetně digitalizovaných knih, vědeckých publikací, novinových článků, příspěvků na sociálních sítích a nespočtu dalších zdrojů. Toto obrovské množství dat tvoří základ pro trénování modelů umělé inteligence Googlu. Lze předpokládat, že Google používá sofistikované metody k zajištění kvality a relevance trénovacích dat a k filtrování potenciálních zkreslení nebo nežádoucího obsahu.

Multimodální schopnosti Gemini 2.0 vyžadují zahrnutí obrazových, audio a video dat do trénovacího procesu. Tato data pravděpodobně pocházejí z různých zdrojů, včetně veřejně dostupných obrazových databází, audio archivů, video platforem a případně i proprietárních datových sad od Googlu. Výzva multimodálního sběru a zpracování dat spočívá ve smysluplné integraci různých datových modalit a v zajištění toho, aby se model učil propojení a vztahy mezi nimi.

Trénovací proces pro rozsáhlé jazykové modely, jako je Gemini 2.0, je extrémně výpočetně náročný a vyžaduje použití výkonných superpočítačů a specializovaného hardwaru pro umělou inteligenci. Jedná se o iterativní proces, při kterém je modelu opakovaně dodáváno trénovací data a jeho parametry jsou upravovány, dokud nezačne plnit požadované úkoly. Tento proces může trvat týdny nebo i měsíce a vyžaduje hluboké pochopení základních algoritmů a složitostí strojového učení.

Klíčové schopnosti a rozmanité aplikace: Gemini 2.0 v akci

Gemini 2.0 Flash, Pro a Flash-Lite nabízejí působivou škálu funkcí, díky čemuž jsou vhodné pro širokou škálu aplikací v různých odvětvích a sektorech. Mezi klíčové vlastnosti patří:

Multimodální vstup a výstup

Schopnost zpracovávat a generovat text, kód, obrázky, zvuk a video otevírá nové možnosti pro interakci člověka se strojem a tvorbu multimodálního obsahu.

Použití nástroje

Gemini 2.0 může využívat externí nástroje a API pro přístup k informacím, provádění akcí a zpracování složitých úkolů. To umožňuje modelu překročit své vlastní možnosti a přizpůsobit se dynamickému prostředí.

Dlouhá kontextová okna

Zejména Gemini 2.0 Pro s kontextovým oknem o velikosti 2 milionů tokenů dokáže zpracovávat a rozumět extrémně dlouhým textům, což ho činí ideálním pro úkoly, jako je analýza rozsáhlých dokumentů nebo shrnutí dlouhých konverzací.

Vylepšené uvažování

Experimentální verze Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental si klade za cíl zlepšit logické myšlenkové procesy modelu a umožnit mu řešit složitější problémy a činit racionální rozhodnutí.

Kódování

Gemini 2.0 Pro vyniká v kódování a dokáže generovat vysoce kvalitní kód v různých programovacích jazycích, detekovat a opravovat chyby v kódu a pomáhat s vývojem softwaru.

Volání funkcí

Možnost volání funkcí umožňuje Gemini 2.0 interagovat s jinými systémy a aplikacemi a automatizovat složité pracovní postupy.

Potenciální využití Gemini 2.0 je prakticky neomezené. Mezi příklady patří:

Tvorba obsahu

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

automatizace

Automatizace rutinních úkolů, analýza dat, optimalizace procesů, zákaznický servis a další obchodní procesy.

Podpora kódování

Podpora vývojářů softwaru s generováním kódu, opravou chyb, dokumentací kódu a učením nových programovacích jazyků.

Vylepšené vyhledávání

Chytřejší a kontextovější výsledky vyhledávání, které jdou nad rámec tradičního vyhledávání klíčových slov a pomáhají uživatelům odpovídat na složité otázky a získat hlubší vhled do informací.

Obchodní a podnikové aplikace

Nasazení v oblastech, jako je marketing, prodej, lidské zdroje, finance, právo a zdravotnictví, za účelem zlepšení efektivity, rozhodování a spokojenosti zákazníků.

Gemini 2.0: Transformativní agent s umělou inteligencí pro každodenní život a práci

Konkrétní projekty, jako je Projekt Astra, který zkoumá budoucí možnosti univerzálního asistenta s umělou inteligencí, a Projekt Mariner, prototyp automatizace prohlížeče, demonstrují praktické aplikace Gemini 2.0. Tyto projekty ukazují, že Google vnímá technologii Gemini nejen jako nástroj pro jednotlivé úkoly, ale jako základ pro vývoj komplexních řešení umělé inteligence schopných podporovat lidi v jejich každodenním životě a profesních činnostech.

Všestrannost modelové řady Gemini 2.0 umožňuje její využití v široké škále úkolů, od obecných aplikací až po specializované oblasti, jako je kódování a komplexní uvažování. Zaměření na funkce agentů naznačuje trend směrem k proaktivnějším a užitečnějším systémům umělé inteligence, 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 přístupnost pro uživatele a vývojáře: Umělá inteligence pro všechny

Google aktivně pracuje na tom, aby byl Gemini 2.0 přístupný jak vývojářům, tak koncovým uživatelům. Gemini 2.0 Flash a Flash-Lite jsou k dispozici prostřednictvím rozhraní Gemini API v platformách Google AI Studio a Vertex AI. Google AI Studio je webové vývojové prostředí, které umožňuje vývojářům experimentovat s Gemini 2.0, vytvářet prototypy a aplikace s umělou inteligencí. Vertex AI je cloudová platforma společnosti Google pro strojové učení, která nabízí komplexní sadu nástrojů a služeb pro školení, nasazení a správu modelů umělé inteligence.

Experimentální verze Gemini 2.0 Pro je také dostupná ve Vertex AI, ale je zaměřena spíše na pokročilé uživatele a výzkumníky, kteří chtějí prozkoumat nejnovější funkce a možnosti modelu.

Verze Gemini 2.0 Flash Experimental optimalizovaná pro chat je k dispozici ve webové a mobilní aplikaci Gemini. To umožňuje koncovým uživatelům vyzkoušet si funkce Gemini 2.0 v konverzačním kontextu a poskytnout zpětnou vazbu, která přispívá k dalšímu vývoji modelu.

Gemini je navíc integrován do aplikací Google Workspace, jako jsou Gmail, Dokumenty, Tabulky a Prezentace. Tato integrace umožňuje uživatelům využívat funkce umělé inteligence Gemini 2.0 přímo v jejich každodenních pracovních postupech, například při psaní e-mailů, vytváření dokumentů, analýze dat v tabulkách nebo vytváření prezentací.

Postupné uvolňování Gemini 2.0, od experimentálních verzí až po všeobecně dostupné modely, umožňuje kontrolované zavádění a sběr zpětné vazby od uživatelů. To je klíčový aspekt strategie společnosti Google, jehož cílem je zajistit, aby modely byly stabilní, spolehlivé a uživatelsky přívětivé předtím, než budou zpřístupněny širšímu publiku. Integrace s široce používanými platformami, jako je Google Workspace, usnadňuje široké uživatelské základně využití možností modelu a pomáhá integrovat umělou inteligenci do každodenního života lidí.

Známé silné a slabé stránky: Upřímný pohled na Gemini 2.0

Gemini 2.0 si v komunitě umělé inteligence a v počátečních uživatelských testech vysloužil velkou chválu za své působivé schopnosti. Mezi uváděné silné stránky patří:

Vylepšené multimodální schopnosti

Gemini 2.0 překonává své předchůdce a mnoho dalších modelů ve zpracování a generování multimodálních dat, což ho činí ideálním pro širokou škálu aplikací v médiích, komunikaci a kreativním průmyslu.

Rychlejší zpracování

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

Zlepšené uvažování a porozumění kontextům

Gemini 2.0 demonstruje pokrok v logickém uvažování a porozumění složitým kontextům, což vede k přesnějším a relevantnějším odpovědím a výsledkům.

Silný výkon při kódování a zpracování dlouhých kontextů

Zejména Gemini 2.0 Pro zaujme svými schopnostmi v generování a analýze kódu a také extrémně dlouhým kontextovým oknem, které mu umožňuje zpracovávat velké množství textu.

Navzdory těmto působivým silným stránkám existují i ​​oblasti, kde má Gemini 2.0 stále prostor pro zlepšení. Mezi hlášené slabiny patří:

Potenciální zkreslení

Stejně jako mnoho velkých jazykových modelů může i Gemini 2.0 ve svých trénovacích datech odrážet zkreslení, což může vést k předpojatým nebo diskriminačním výsledkům. Google aktivně pracuje na identifikaci a minimalizaci těchto zkreslení.

Omezení při řešení komplexních problémů v reálném čase

Ačkoli Gemini 2.0 vykazuje pokrok v uvažování, stále může dosáhnout svých limitů u velmi složitých problémů v reálném čase, zejména ve srovnání se specializovanými modely optimalizovanými pro určité typy úloh uvažování.

Potřebuje vylepšit nástroj pro psaní zpráv v Gmailu

Někteří uživatelé uvádějí, že nástroj pro psaní textů v Gmailu, který je založen na Gemini 2.0, ještě není ve všech aspektech dokonalý a má prostor pro zlepšení, např. z hlediska stylistické konzistence nebo zohlednění specifických uživatelských preferencí.

Ve srovnání s konkurencí, jako jsou Grok a GPT-4, vykazuje Gemini 2.0 silné stránky v multimodálních úlohách, ale v některých benchmarkech pro uvažování může zaostávat. Je důležité zdůraznit, že trh s umělou inteligencí je velmi dynamický a relativní výkonnost různých modelů se neustále mění.

Celkově Gemini 2.0 nabízí působivé možnosti a představuje významný pokrok ve vývoji rozsáhlých jazykových modelů. Stejně jako jiné LLM však čelí i tento problémům týkajícím se zkreslení a konzistentního uvažování napříč všemi úkoly. Očekává se, že neustálý vývoj a vylepšování Gemini 2.0 společností Google DeepMind tyto slabiny dále minimalizuje a v budoucnu posílí jeho silné stránky.

Výsledky relevantních benchmarků a srovnání výkonu: Čísla mluví za vše

Data z benchmarků ukazují, že Gemini 2.0 Flash a Pro vykazují ve srovnání se svými předchůdci výrazný nárůst výkonu v různých zavedených benchmarkech, jako jsou MMLU (Massive Multitask Language Understanding), LiveCodeBench, Bird-SQL, GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), MATH, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), COGoST2 (Conversational Voice to Speech Translation) a EgoSchema.

Různé verze Gemini 2.0 vykazují různé silné stránky, přičemž Pro obecně dosahuje lepších výsledků ve složitějších úkolech, zatímco Flash a Flash-Lite jsou optimalizovány pro rychlost a cenovou efektivitu.

Ve srovnání s modely jiných společností, jako jsou GPT-4o a DeepSeek, se relativní výkon liší v závislosti na konkrétním benchmarku a porovnávaných modelech. Například Gemini 2.0 v klíčových benchmarkech překonává Flash 1.5 Pro a je přitom dvakrát rychlejší. To zdůrazňuje zvýšení efektivity, kterého Google dosáhl díky vývoji architektury Gemini.

Gemini 2.0 Pro dosahuje vyššího skóre než Gemini 1.5 Pro v oblastech, jako je přesnost SWE-bench (softwarový benchmark), rychlost ladění kódu a konzistence více souborů. Tato vylepšení jsou obzvláště důležitá pro vývojáře softwaru a společnosti, které používají umělou inteligenci pro generování a analýzu kódu.

V matematických benchmarkech, jako jsou MATH a HiddenMath, vykazují modely 2.0 oproti svým předchůdcům také významná zlepšení. To naznačuje, že Google dosáhl pokroku ve zlepšování schopností uvažování v Gemini 2.0, zejména v oblastech vyžadujících logické myšlení a matematické porozumění.

Je však důležité si uvědomit, že výsledky benchmarků představují pouze část celkového obrazu. Skutečný výkon modelu umělé inteligence v reálných aplikacích se může lišit v závislosti na konkrétních požadavcích a kontextu. Data z benchmarků nicméně poskytují cenné poznatky o relativních silných a slabých stránkách různých modelů a umožňují objektivní srovnání jejich výkonu.

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - 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

Cenově efektivní průkopník v oblasti umělé inteligence: DeepSeek vs. giganti umělé inteligence – silná alternativa – Obrázek: Xpert.Digital

DeepSeek: Efektivní vyzyvatel se zaměřením na uvažování a open source

DeepSeek je model umělé inteligence vyvinutý společností DeepSeek AI, který se vyznačuje pozoruhodnou efektivitou, silnými schopnostmi uvažování a závazkem k open source. DeepSeek, prezentovaný jako výkonná a cenově efektivní alternativa k modelům zavedených gigantů v oblasti umělé inteligence, si již získal značnou pozornost v komunitě umělé inteligence.

Architektonický rámec a technické specifikace: Efektivita díky inovacím

DeepSeek využívá upravenou architekturu Transformer, která upřednostňuje efektivitu prostřednictvím skupinové pozornosti k dotazům (GQA) a dynamické řídké aktivace (Mixture of Experts – MoE). Tyto architektonické inovace umožňují DeepSeeku dosáhnout vysokého výkonu s poměrně nízkými výpočetními zdroji.

Model DeepSeek R1, první veřejně dostupná verze DeepSeeku, má 671 miliard parametrů, ale na jeden token je aktivováno pouze 37 miliard. Tento přístup „řídké aktivace“ výrazně snižuje výpočetní náklady během inference, protože pro každý vstup je aktivní pouze malá část modelu.

Dalším důležitým architektonickým prvkem DeepSeek je mechanismus Multi-Head Latent Attention (MLA). MLA optimalizuje mechanismus pozornosti, který je ústřední součástí architektury Transformer, a zlepšuje efektivitu zpracování informací v modelu.

DeepSeek se zaměřuje na vyvážení výkonu s praktickými omezeními, zejména v oblasti generování kódu a vícejazyčné podpory. Model je navržen tak, aby v těchto oblastech poskytoval vynikající výsledky a zároveň zůstal nákladově efektivní a efektivně využíval zdroje.

Architektura MoE používaná DeepSeekem rozděluje model umělé inteligence do samostatných podsítí, z nichž každá se specializuje na podmnožinu vstupních dat. Během trénování a inference je pro každý vstup aktivována pouze podmnožina podsítí, což výrazně snižuje výpočetní náklady. Tento přístup umožňuje DeepSeeku trénovat a spouštět velmi rozsáhlý model s mnoha parametry, aniž by se nadměrně zvýšila rychlost nebo náklady inference.

Pohledy do tréninkových dat: Kvalita nad kvantitou a hodnota specializace

Společnost DeepSeek klade velký důraz na trénovací data specifická pro danou oblast, zejména pro kódování a čínštinu. Společnost se domnívá, že kvalita a relevance trénovacích dat jsou pro výkon modelu umělé inteligence důležitější než jejich pouhá kvantita.

Trénovací korpus DeepSeek-V3 obsahuje 14,8 bilionů tokenů. Významná část těchto dat pochází ze zdrojů zaměřených na specifické domény, jako je kódování a čínština. To umožňuje DeepSeeku dosahovat v těchto oblastech mimořádných výsledků.

Metodologie školení DeepSeek zahrnuje posilovací učení (RL), včetně unikátního přístupu Pure-RL pro DeepSeek-R1-Zero a využití dat ze studeného startu pro DeepSeek-R1. Posilovací učení je metoda strojového učení, ve které se agent učí chovat v daném prostředí tím, že přijímá odměny za požadované akce a tresty za nežádoucí akce.

DeepSeek-R1-Zero byl trénován bez počátečního řízeného doladění (SFT) za účelem podpory rozvoje logických dovedností čistě prostřednictvím posilovacího učení. Řízené doladění je běžná technika, při které je předtrénovaný jazykový model dolaďován s menší anotovanou datovou sadou, aby se zlepšil jeho výkon při specifických úkolech. DeepSeek však ukázal, že je možné dosáhnout silných logických dovedností i bez SFT, a to pouze pomocí posilovacího učení.

DeepSeek-R1 na druhou stranu integruje data ze studeného startu před posilovacím učením, aby vytvořil silný základ pro úlohy s uvažováním i bez něj. Data ze studeného startu jsou data použitá na začátku trénování, aby modelu poskytla základní pochopení jazyka a světa. Kombinací dat ze studeného startu s posilovacím učením dokáže DeepSeek trénovat model, který má jak silné uvažovací dovednosti, tak široké obecné znalosti.

K optimalizaci procesu trénování RL a ke zlepšení stability a efektivity trénování se také používají pokročilé techniky, jako je optimalizace skupinových relativních politik (GRPO).

Vhodné pro:

• DeepSeek jako ekonomický motor: Nová naděje Číny v oblasti umělé inteligence?

Základní funkce a potenciální případy použití: DeepSeek v akci

DeepSeek-R1 se vyznačuje řadou základních funkcí, díky nimž je ideální pro různé případy použití:

Silné logické uvažování

DeepSeek-R1 vyniká v logickém uvažování a řešení problémů, zejména v oblastech, jako je matematika a programování.

Vynikající výkon v kódování a matematice

Data z benchmarků ukazují, že DeepSeek-R1 si v kódovacích a matematických benchmarkech často vede lépe než mnoho jiných modelů, včetně některých modelů od OpenAI.

Vícejazyčná podpora

DeepSeek-R1 nabízí podporu pro více jazyků, což ho činí atraktivním pro globální aplikace a vícejazyčné uživatele.

Efektivita nákladů

Efektivní architektura DeepSeek-R1 umožňuje provoz modelu s poměrně nízkými výpočetními náklady, což z něj činí cenově výhodnou variantu pro firmy a vývojáře.

Dostupnost open source

DeepSeek AI se hlásí k filozofii open-source a mnoho svých modelů, včetně DeepSeek LLM a DeepSeek Coder, zpřístupňuje jako open-source. To podporuje transparentnost, spolupráci a další rozvoj technologie umělé inteligence komunitou.

Mezi možné případy použití DeepSeek-R1 patří:

Tvorba obsahu

Generování technických textů, dokumentace, zpráv a dalšího obsahu, který vyžaduje vysokou míru přesnosti a detailů.

Tutor umělé inteligence

Nasazení jako inteligentní lektor v oblasti matematiky, informatiky a dalších technických oborů s cílem podpořit studenty v řešení problémů a porozumění složitým konceptům.

Vývojářské nástroje

Integrace do vývojových prostředí a nástrojů pro podporu softwarových vývojářů při generování kódu, ladění, analýze kódu a optimalizaci.

Architektura a urbanistické plánování

Umělá inteligence DeepSeek se používá také v architektuře a urbanistickém plánování, včetně zpracování dat GIS a generování kódu pro vizualizace. To ukazuje potenciál DeepSeeku vytvářet přidanou hodnotu i ve specializovaných a složitých aplikačních oblastech.

DeepSeek-R1 dokáže řešit složité problémy tím, že je rozdělí na jednotlivé kroky a zprůhlední myšlenkový proces. Tato schopnost je obzvláště cenná v aplikačních oblastech, kde je důležitá sledovatelnost a vysvětlitelnost rozhodnutí umělé inteligence.

Dostupnost a možnosti licencování: Open source pro inovace a přístupnost

DeepSeek silně podporuje open source a několik svých modelů vydal pod open source licencí. DeepSeek LLM a DeepSeek Coder jsou k dispozici jako open source a komunita je může volně používat, upravovat a dále rozvíjet.

DeepSeek-R1 je vydán pod licencí MIT, což je velmi liberální open-source licence, která umožňuje komerční i nekomerční použití, úpravy a redistribuci modelu. Tato open-source strategie odlišuje DeepSeek od mnoha jiných společností zabývajících se umělou inteligencí, které si své modely obvykle ponechávají proprietární.

DeepSeek-R1 je k dispozici na různých platformách, včetně Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock a IBM watsonx.ai. Hugging Face je oblíbená platforma pro publikování a sdílení modelů a datových sad umělé inteligence. Azure AI Foundry, Amazon Bedrock a IBM watsonx.ai jsou cloudové platformy, které poskytují přístup k DeepSeek-R1 a dalším modelům umělé inteligence prostřednictvím API.

Modely DeepSeek jsou známé svou nákladovou efektivností ve srovnání s konkurencí, a to jak z hlediska nákladů na školení, tak i na inferenci. To je významná výhoda pro firmy a vývojáře, kteří chtějí integrovat technologii umělé inteligence do svých produktů a služeb, ale musí si dávat pozor na svůj rozpočet.

Závazek společnosti DeepSeek k open source a nákladové efektivitě z ní činí atraktivní volbu pro širokou škálu uživatelů, od výzkumníků a vývojářů až po firmy a organizace. Dostupnost open source podporuje transparentnost, spolupráci a rychlejší vývoj technologie DeepSeek komunitou umělé inteligence.

Vhodné pro:

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

Uváděné silné a slabé stránky: Kritický pohled na DeepSeek

DeepSeek získal v komunitě umělé inteligence velké uznání za své silné stránky v kódování, matematice a uvažování. Mezi uváděné silné stránky patří:

Vynikající výkon v kódování a matematice

Benchmarková data a nezávislé recenze potvrzují vynikající výkon DeepSeek-R1 v kódovacích a matematických benchmarkech, často lepší než u modelů OpenAI.

Efektivita nákladů

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

Dostupnost open source

Licencování modelů DeepSeek s otevřeným zdrojovým kódem podporuje transparentnost, spolupráci a inovace v komunitě umělé inteligence.

Silné logické uvažování

DeepSeek-R1 prokazuje působivé schopnosti v logickém uvažování a řešení problémů, zejména v technických oblastech.

Navzdory těmto silným stránkám existují i ​​oblasti, kde má DeepSeek stále prostor pro zlepšení. Mezi hlášené slabiny patří:

Potenciální zkreslení

Stejně jako všechny rozsáhlé jazykové modely může i DeepSeek ve svých trénovacích datech odrážet zkreslení, ačkoli se DeepSeek AI snaží tato zkreslení minimalizovat.

Menší ekosystém ve srovnání se zavedenými poskytovateli

DeepSeek je relativně mladá společnost a zatím nemá tak rozsáhlý ekosystém nástrojů, služeb a komunitních zdrojů jako zavedení poskytovatelé, jako je Google nebo OpenAI.

Omezená multimodální podpora nad rámec textu a kódu

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

Stále vyžaduje lidský dohled

Přestože DeepSeek-R1 v mnoha oblastech poskytuje působivý výkon, v kritických případech použití je stále nutný lidský dohled a validace, aby se předešlo chybám nebo nežádoucím výsledkům.

Občasné halucinace

Stejně jako všechny rozsáhlé jazykové modely může DeepSeek občas vyvolávat halucinace, tj. generovat falešné nebo irelevantní informace.

závislost na velkých výpočetních zdrojích

Trénování a provoz DeepSeek-R1 vyžaduje značné výpočetní prostředky, ačkoli efektivní architektura modelu tyto požadavky ve srovnání s jinými modely snižuje.

Celkově je DeepSeek slibným modelem umělé inteligence se silnými stránkami v kódování, matematice a uvažování. Jeho cenová efektivita a dostupnost open-source z něj činí atraktivní volbu pro mnoho uživatelů. Očekává se, že další vývoj DeepSeek AI v budoucnu minimalizuje jeho slabiny a posílí jeho silné stránky.

Výsledky relevantních benchmarků a srovnání výkonu: DeepSeek ve srovnání

Benchmarková data ukazují, že DeepSeek-R1 dokáže v mnoha benchmarkech pro uvažování držet krok s OpenAI-o1, nebo ho dokonce překonat, zejména v matematice a kódování. OpenAI-o1 se zde vztahuje na dřívější modely OpenAI vydané před GPT-4.5, které mohou být v určitých oblastech, jako je například uvažování, stále konkurenceschopné.

V matematických testech, jako jsou AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) a MATH-500, dosahuje DeepSeek-R1 vysokého skóre a často překonává modely OpenAI. To podtrhuje silné stránky DeepSeeku v matematickém uvažování a řešení problémů.

V oblasti kódování vykazuje DeepSeek-R1 také silný výkon v benchmarkech, jako jsou LiveCodeBench a Codeforces. LiveCodeBench je benchmark pro generování kódu, zatímco Codeforces je platforma pro programátorské soutěže. Dobré výsledky DeepSeek-R1 v těchto benchmarkech naznačují jeho schopnost generovat vysoce kvalitní kód a řešit složité programátorské úlohy.

V testech obecných znalostí, jako je GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A), si DeepSeek-R1 často vede srovnatelně s OpenAI-o1 nebo mírně pod ním. GPQA Diamond je náročný benchmark, který testuje obecné znalosti a schopnosti modelů umělé inteligence. Výsledky naznačují, že DeepSeek-R1 je v této oblasti také konkurenceschopný, i když nemusí dosáhnout stejné úrovně výkonu jako specializované modely.

Destilované verze DeepSeek-R1, založené na menších modelech, jako jsou Llama a Qwen, také vykazují působivé výsledky v různých benchmarkech, v některých případech dokonce překonávají OpenAI-o1-mini. Destilace je technika, při které je menší model trénován tak, aby napodoboval chování většího modelu. Destilované verze DeepSeek-R1 ukazují, že základní technologii DeepSeek lze efektivně využít i v menších modelech, což zdůrazňuje její 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 excelence a zaměření na přirozenou interakci – Obrázek: Xpert.Digital

GPT-4.5: Konverzační dokonalost a zaměření na přirozenou interakci

GPT-4.5 s kódovým označením „Orion“ je nejnovějším vlajkovým modelem společnosti OpenAI a ztělesňuje vizi společnosti o umělé inteligenci, která je nejen inteligentní, ale také intuitivní, empatická a schopná hluboké interakce s lidmi. GPT-4.5 se zaměřuje především na zlepšení konverzačního zážitku, zvýšení faktické přesnosti a snížení halucinací.

Aktuální specifikace a klíčové funkce (k březnu 2025): Odhalena verze GPT-4.5

GPT-4.5 byl vydán jako Research Preview v únoru 2025 a samotná OpenAI jej popisuje jako „největší a nejlepší model chatu“ k dnešnímu dni. Toto prohlášení podtrhuje primární zaměření modelu na konverzační schopnosti a optimalizaci interakce člověk-stroj.

Model má kontextové okno 128 000 tokenů a maximální délku výstupu 16 384 tokenů. Kontextové okno je sice menší než u Gemini 2.0 Pro, ale stále je velmi velké a umožňuje GPT-4.5 vést delší konverzace a zpracovávat složitější dotazy. Maximální délka výstupu omezuje délku odpovědí, které model dokáže generovat.

Znalostní báze GPT-4.5 sahá do září 2023. To znamená, že model obsahuje informace a události do tohoto bodu, ale žádné znalosti o následném vývoji. 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 do ChatGPT funkce, jako je vyhledávání na webu, nahrávání souborů a obrázků a nástroj Canvas. Vyhledávání na webu umožňuje modelu přístup k aktuálním informacím z internetu a obohacovat jeho odpovědi o aktuální znalosti. Nahrávání souborů a obrázků umožňuje uživatelům poskytnout modelu další informace ve formě souborů nebo obrázků. Nástroj Canvas je interaktivní rýsovací prkno, které uživatelům umožňuje začlenit vizuální prvky do jejich konverzací s GPT-4.5.

Na rozdíl od modelů jako o1 a o3-mini, které se zaměřují na postupné uvažování, GPT-4.5 škáluje nekontrolované učení. Nekontrolované učení je metoda strojového učení, kde se model učí z neanotovaných dat bez explicitních instrukcí nebo popisků. Tento přístup si klade za cíl učinit model intuitivnějším a konverzačním, ale může to být na úkor výkonu u složitých úkolů řešení problémů.

Architektonický design a inovace: Škálování a zarovnání pro konverzaci

GPT-4.5 je založen na architektuře Transformer, která se stala základem pro většinu moderních modelů velkých jazyků. OpenAI využívá obrovský výpočetní výkon superpočítačů Microsoft Azure AI k trénování a běhu GPT-4.5. Škálování výpočetního výkonu a dat je klíčovým faktorem pro výkon modelů velkých jazyků.

Klíčovým zaměřením při vývoji GPT-4.5 je škálování neřízeného učení za účelem zlepšení přesnosti modelu světa a intuice. OpenAI věří, že hlubší pochopení světa a zlepšená intuice jsou klíčové pro vytváření modelů umělé inteligence, které mohou interagovat s lidmi přirozeným a lidským způsobem.

Byly vyvinuty nové techniky škálovatelného zarovnání, které zlepšují spolupráci s lidmi a pochopení nuancí. Zarovnání označuje proces zarovnání modelu umělé inteligence tak, aby odrážel lidské hodnoty, cíle a preference. Techniky škálovatelného zarovnání jsou nezbytné k zajištění toho, aby byly modely velkých jazyků bezpečné, užitečné a eticky správné při nasazení ve velkém měřítku.

OpenAI tvrdí, že GPT-4.5 nabízí více než 10krát vyšší efektivitu zpracování než GPT-4o, starší model OpenAI známý také pro své konverzační schopnosti. Zvýšená efektivita GPT-4.5 by mohla modelu umožnit rychlejší a nákladově efektivnější provoz, což by potenciálně otevřelo nové oblasti použití.

Podrobnosti o trénovacích datech: rozsah, mezní hodnoty a kombinace znalostí a intuice

Přestože přesná velikost trénovacích dat pro GPT-4.5 není veřejně zveřejněna, předpokládá se, že je vzhledem k možnostem modelu a zdrojům OpenAI velmi velká. Odhaduje se, že trénovací data obsahují petabajty nebo dokonce exabajty textových a obrazových dat.

Znalostní báze modelu sahá do září 2023. Trénovací data pravděpodobně zahrnují různá textová a obrazová data z internetu, knih, vědeckých publikací, novinových článků, příspěvků na sociálních sítích a dalších zdrojů. OpenAI pravděpodobně používá sofistikované metody pro sběr, přípravu a filtrování dat, aby byla zajištěna kvalita a relevance trénovacích dat.

Trénování GPT-4.5 vyžaduje obrovské výpočetní prostředky a pravděpodobně trvá týdny nebo měsíce. Přesný trénovací proces je proprietární a OpenAI jej podrobně nepopisuje. Lze však předpokládat, že v trénovacím procesu hraje významnou roli posilovací učení z lidské zpětné vazby (RLHF). RLHF je technika, která využívá lidskou zpětnou vazbu k řízení chování modelu umělé inteligence a jeho přizpůsobení lidským preferencím.

Vhodné pro:

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

Primární funkce a cílové aplikace: Používá se GPT-4.5

GPT-4.5 vyniká v oblastech, jako je tvůrčí psaní, učení, zkoumání nových nápadů a obecná konverzace. Model je navržen tak, aby usnadňoval přirozené, lidské a poutavé konverzace a podporoval uživatele v široké škále úkolů.

Mezi nejdůležitější funkce GPT-4.5 patří:

Lepší dodržování pokynů

GPT-4.5 lépe rozumí a implementuje uživatelské instrukce a požadavky v promptech.

Zpracování kontextu

Model dokáže zpracovávat delší konverzace a složitější kontexty a podle toho upravovat své odpovědi.

Přesnost dat

GPT-4.5 vykazuje vylepšenou faktickou přesnost a produkuje méně halucinací než předchozí modely.

Emoční inteligence

GPT-4.5 dokáže rozpoznávat emoce v textových zprávách a odpovídajícím způsobem na ně reagovat, což vede k přirozenějším a empatičtějším konverzacím.

Silný spisovatelský výkon

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

Model má potenciál optimalizovat komunikaci, zlepšit tvorbu obsahu a podporovat kódovací a automatizační úlohy. GPT-4.5 je obzvláště vhodný pro aplikace, které upřednostňují interakci s přirozeným jazykem, generování kreativních prvků a přesnou reprezentaci faktů, spíše než složité logické uvažování.

Mezi příklady cílových aplikací pro GPT-4.5 patří:

Chatboti a virtuální asistenti

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

Kreativní psaní

Podpora autorů, scenáristů, copywriterů a dalších kreativců při brainstormingu, psaní textů a tvorbě kreativního obsahu.

Vzdělávání a učení

Nasazení jako inteligentní lektor, studijní partner nebo výzkumný asistent v různých vzdělávacích oblastech.

Tvorba obsahu

Generování blogových příspěvků, článků, příspěvků na sociálních sítích, popisů produktů a dalšího typu webového obsahu.

Překlad a lokalizace

Zlepšení kvality a efektivity strojových překladů a lokalizačních procesů.

Dostupnost a přístup pro různé skupiny uživatelů

GPT-4.5 je k dispozici uživatelům s tarify Plus, Pro, Team, Enterprise a Edu. Tato stupňovitá struktura přístupu umožňuje OpenAI zavádět model kontrolovaným způsobem a oslovovat různé skupiny uživatelů s různými potřebami a rozpočty.

Vývojáři mohou k GPT-4.5 přistupovat prostřednictvím rozhraní Chat Completions API, Assistants API a Batch API. Tato rozhraní API umožňují vývojářům integrovat funkce GPT-4.5 do jejich vlastních aplikací a služeb.

Cena GPT-4.5 je vyšší než cena GPT-40. To odráží vyšší výkon a další funkce GPT-4.5, ale pro některé uživatele to může být překážkou.

GPT-4.5 je v současné době ve fázi výzkumného preview a dlouhodobá dostupnost API může být omezená. OpenAI si vyhrazuje právo v budoucnu změnit podmínky dostupnosti a přístupu k GPT-4.5.

Společnost Microsoft také testuje GPT-4.5 v omezené preview verzi v rámci Copilot Studio. Copilot Studio je platforma od společnosti Microsoft pro vývoj a nasazení chatbotů a virtuálních asistentů. Integrace GPT-4.5 do Copilot Studio by mohla dále rozšířit potenciál modelu pro podnikové aplikace a automatizaci obchodních procesů.

Uznávané silné a slabé stránky: GPT-4.5 pod drobnohledem

GPT-4.5 získal v prvních uživatelských testech a recenzích mnoho uznání za své vylepšené konverzační dovednosti a vyšší faktickou přesnost. Mezi jeho uznávané silné stránky patří:

Vylepšený tok konverzace

GPT-4.5 vede k přirozenějším, plynulejším a poutavějším konverzacím než předchozí modely.

Vyšší faktická přesnost

Model produkuje méně halucinací a poskytuje přesnější a spolehlivější informace.

Snížené halucinace

Ačkoli halucinace stále představují problém ve velkých jazykových modelech, GPT-4.5 v této oblasti dosáhl významného pokroku.

Zlepšená emoční inteligence

GPT-4.5 lépe rozpoznává emoce v textových zprávách a reaguje na ně vhodně, což vede k empatičtějším konverzacím.

Silný spisovatelský výkon

Model dokáže generovat vysoce kvalitní texty v různých stylech a formátech.

Navzdory těmto silným stránkám existují i ​​oblasti, kde má GPT-4.5 svá omezení. Mezi známé slabiny patří:

Potíže se složitým uvažováním

GPT-4.5 není primárně určen pro komplexní logické uvažování a v této oblasti může zaostávat za specializovanými modely, jako je DeepSeek.

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

Některé testy naznačují, že GPT-4.5 si v určitých logických testech vede hůře než GPT-40, což naznačuje, že zaměření na konverzační dovednosti mohlo být na úkor výkonu v oblasti uvažování.

Vyšší náklady než GPT-40

GPT-4.5 je dražší než GPT-40, což může být pro některé uživatele faktorem.

Stav znalostí k září 2023

Omezená znalostní báze modelu může být nevýhodou, pokud jsou potřeba aktuální informace.

Potíže se sebekorekcí a vícestupňovým uvažováním

Některé testy naznačují, že GPT-4.5 má potíže se samoopravou chyb a vícestupňovým logickým uvažováním.

Je důležité zdůraznit, že GPT-4.5 není navržen tak, aby překonal modely vyvinuté pro komplexní uvažování. Jeho primárním cílem je zlepšit konverzační zážitek a vytvořit modely umělé inteligence, které mohou interagovat s lidmi přirozeným a lidským způsobem.

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

Data z benchmarků ukazují, že GPT-4.5 má oproti GPT-4o zlepšení v oblastech, jako je faktická přesnost a vícejazyčné porozumění, ale může zaostávat v matematice a některých benchmarkech kódování.

V benchmarkech, jako je SimpleQA (Simple Question Answering), dosahuje GPT-4.5 vyšší přesnosti a nižší míry halucinací než GPT-4o, o1 a o3-mini. To podtrhuje pokrok, kterého OpenAI dosáhla ve zlepšování faktické přesnosti a snižování halucinací.

V testech uvažování, jako je GPQA, vykazuje GPT-4.5 zlepšení oproti GPT-40, ale zaostává za o3-mini. To potvrzuje silné stránky o3-mini v oblasti uvažování a tendenci GPT-4.5 více se zaměřovat na konverzační dovednosti.

V matematických úlohách (AIME) si GPT-4.5 vede výrazně hůře než o3-mini. To naznačuje, že GPT-4.5 není v matematickém uvažování tak silný jako specializované modely, jako je o3-mini.

V kódovacích benchmarkech, jako je SWE-Lancer Diamond, vykazuje GPT-4.5 lepší výkon než GPT-40. To naznačuje, že GPT-4.5 také dosáhl pokroku v generování a analýze kódu, i když nemusí být tak výkonný jako specializované kódovací modely, jako je DeepSeek Coder.

Lidská hodnocení ukazují, že GPT-4.5 je ve většině případů preferován, zejména pro profesionální dotazy. To naznačuje, že v praxi nabízí GPT-4.5 poutavější a užitečnější konverzační zážitek než jeho předchůdci, i když v určitých specializovaných testech nemusí vždy dosahovat nejlepších výsledků.

Vhodné pro:

• Aktuální vývoj v Chatgpt von OpenAAI (březen 2025)

Srovnávací hodnocení: Výběr správného modelu umělé inteligence

Srovnávací analýza klíčových atributů modelů Gemini 2.0, DeepSeek a GPT-4.5 odhaluje významné rozdíly a podobnosti mezi těmito modely. Gemini 2.0 (Flash) je model typu Transformer se zaměřením na multimodalitu a agentní funkce, zatímco Gemini 2.0 (Pro) používá stejnou architekturu, ale je optimalizován pro kódování a dlouhé kontexty. DeepSeek (R1) je založen na upraveném Transformeru s technologiemi jako MoE, GQA a MLA a GPT-4.5 se spoléhá na škálování prostřednictvím neřízeného učení. Pokud jde o trénovací data, modely Gemini i GPT-4.5 jsou založeny na velkých datových sadách, jako je text, kód, obrázky, zvuk a video, zatímco DeepSeek vyniká 14,8 biliony tokenů a zaměřením na doménově specifická data a posilovací učení (RL). Klíčové schopnosti modelů se liší: Gemini 2.0 nabízí multimodální vstup a výstup s využitím nástrojů a nízkou latencí, zatímco verze Pro navíc podporuje kontext až 2 milionů tokenů. DeepSeek na druhou stranu zaujme silným uvažováním, kódováním, matematikou a vícejazyčnými schopnostmi, které doplňuje dostupnost open-source. GPT-4.5 vyniká zejména v oblastech konverzace, emoční inteligence a faktické přesnosti.

Dostupnost modelů se také liší: Gemini nabízí API a také webovou a mobilní aplikaci, zatímco verze Pro je experimentálně dostupná prostřednictvím Vertex AI. DeepSeek je k dispozici jako open source na platformách jako HuggingFace, Azure AI, Amazon Bedrock a IBM watsonx.ai. GPT-4.5 na druhou stranu nabízí různé možnosti, jako je ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) a OpenAI API. Mezi silné stránky modelů patří multimodalita a rychlost v Gemini 2.0 (Flash) a kódování, znalosti světa a dlouhé kontexty v Gemini 2.0 (Pro). DeepSeek boduje za nákladovou efektivitu, vynikající kódovací a matematické schopnosti a silné uvažování. GPT-4.5 zaujme vysokou faktickou přesností a emoční inteligencí. Lze však identifikovat i slabé stránky, jako jsou zkreslení nebo problémy s řešením problémů v reálném čase v Gemini 2.0 (Flash), experimentální omezení a omezení rychlosti v Pro verzi, omezená multimodalita a menší ekosystém v DeepSeek, stejně jako potíže se složitým uvažováním, matematikou a omezenými znalostmi v GPT-4.5.

Výsledky benchmarků poskytují další informace: Gemini 2.0 (Flash) dosahuje 77,6 % v MMLU, 34,5 % v LiveCodeBench a 90,9 % v MATH, zatímco Gemini 2.0 (Pro) si vede o něco lépe se 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodeBench) a 91,8 % (MATH). DeepSeek tyto benchmarky výrazně překonává s 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (MATH) a 79,8 % (AIME), zatímco GPT-4.5 se zaměřuje na jiné oblasti: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) a ​​62,5 % (SimpleQA).

Analýza nejdůležitějších rozdílů a podobností

Tři modely Gemini 2.0, DeepSeek a GPT-4.5 mají jak podobnosti, tak i významné rozdíly, díky nimž jsou vhodné pro různé aplikace a potřeby uživatelů.

Podobnosti

Architektura transformátoru

Všechny tři modely jsou založeny na architektuře Transformer, která se etablovala jako dominantní architektura pro modely s rozsáhlými jazyky.

Pokročilé dovednosti

Všechny tři modely demonstrují pokročilé schopnosti ve zpracování přirozeného jazyka, generování kódu, uvažování a dalších oblastech umělé inteligence.

Multimodalita (v různé míře):

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

Rozdíly

Zaměření a klíčové oblasti

• Gemini 2.0: Všestrannost, multimodalita, funkce agentů, široká škála aplikací.
• DeepSeek: Efektivita, uvažování, kódování, matematika, open source, nákladová efektivita.
• GPT-4.5: Konverzace, interakce v přirozeném jazyce, faktická přesnost, emoční inteligence.

Architektonické inovace

DeepSeek nabízí architektonické inovace, jako jsou MoE, GQA a MLA, jejichž cílem je zvýšit efektivitu. GPT-4.5 se zaměřuje na škálování technik neřízeného učení a sladění pro zlepšení konverzačních dovedností.

Tréninková data

DeepSeek klade důraz na doménově specifická trénovací data pro kódování a čínštinu, zatímco Gemini 2.0 a GPT-4.5 pravděpodobně používají širší a rozmanitější datové sady.

Dostupnost a přístupnost

DeepSeek se silně spoléhá na open source a své modely nabízí na různých platformách. GPT-4.5 je primárně dostupný prostřednictvím vlastních platforem a API OpenAI s víceúrovňovým modelem přístupu. Gemini 2.0 nabízí širokou dostupnost prostřednictvím služeb a API od Googlu.

Silné a slabé stránky

Každý model má své silné a slabé stránky, díky nimž je více či méně vhodný pro určité aplikace.

Zkoumání oficiálních publikací a nezávislá hodnocení: Pohled expertů

Oficiální publikace a nezávislá hodnocení v podstatě potvrzují silné a slabé stránky tří modelů prezentovaných v této zprávě.

Oficiální publikace

Společnosti Google, DeepSeek AI a OpenAI pravidelně publikují blogové příspěvky, technické zprávy a výsledky benchmarků, v nichž představují své modely a porovnávají je s konkurencí. Tyto publikace nabízejí cenné poznatky o technických detailech a výkonu modelů, ale často jsou ze své podstaty marketingově motivované a mohou vykazovat určité předpojatosti.

Nezávislé testy a recenze

Různé nezávislé organizace, výzkumné ústavy a odborníci na umělou inteligenci provádějí vlastní testy a hodnocení modelů a publikují své výsledky ve formě blogových příspěvků, článků, vědeckých publikací a srovnávacích testů. Tato nezávislá hodnocení nabízejí objektivnější pohled na relativní silné a slabé stránky modelů a pomáhají uživatelům činit informovaná rozhodnutí při výběru správného modelu pro jejich potřeby.

Nezávislé recenze zejména potvrzují silné stránky DeepSeeku v matematických a kódovacích benchmarkech a jeho nákladovou efektivitu ve srovnání s OpenAI. GPT-4.5 je chválen pro své vylepšené konverzační schopnosti a sníženou míru halucinací, ale zdůrazňují se i jeho slabiny v oblasti komplexního uvažování. Gemini 2.0 je ceněn pro svou všestrannost a multimodální schopnosti, ale jeho výkon se může lišit v závislosti na konkrétním benchmarku.

Budoucnost umělé inteligence je mnohostranná

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 specifické případy použití. Neexistuje jediný „nejlepší“ model umělé inteligence, ale spíše řada modelů, z nichž každý má své vlastní výhody a omezení.

Blíženci 2.0

Gemini 2.0 se prezentuje jako všestranná rodina produktů, která upřednostňuje multimodální přístup a funkcionalitu agentů s různými variantami přizpůsobenými specifickým potřebám. Je ideální volbou pro aplikace vyžadující komplexní multimodální podporu a které mohou těžit z rychlosti a všestrannosti rodiny Gemini 2.0.

Hluboké vyhledávání

DeepSeek vyniká svou architekturou orientovanou na uvažování, cenovou efektivitou a dostupností open-source. Vyniká v technických oblastech, jako je kódování a matematika, což z něj činí atraktivní volbu pro vývojáře a výzkumníky, kteří si cení výkonu, efektivity a transparentnosti.

GPT-4.5

GPT-4.5 se zaměřuje na zlepšení uživatelského zážitku v konverzacích prostřednictvím zvýšení faktické přesnosti, snížení halucinací a posílení emoční inteligence. Je to nejlepší volba pro aplikace, které vyžadují přirozený a poutavý konverzační zážitek, jako jsou chatboti, virtuální asistenti a kreativní psaní.

Multimodalita a open source: Trendy nové generace umělé inteligence

Výběr nejlepšího modelu do značné míry závisí na konkrétním případu použití a prioritách uživatele. Společnosti a vývojáři by měli pečlivě analyzovat své potřeby a požadavky a zvážit silné a slabé stránky různých modelů, aby mohli učinit optimální volbu.

Rychlý vývoj modelů umělé inteligence naznačuje, že se tyto modely budou i nadále rychle zlepšovat a vyvíjet. Budoucí trendy by mohly zahrnovat ještě větší integraci multimodality, vylepšené možnosti uvažování, zvýšenou dostupnost prostřednictvím open source iniciativ a širší dostupnost napříč různými platformami. Pokračující úsilí o snižování nákladů a zvyšování efektivity dále podpoří široké přijetí a aplikaci těchto technologií v různých odvětvích.

Budoucnost umělé inteligence není monolitická, ale rozmanitá a dynamická. Gemini 2.0, DeepSeek a GPT-4.5 jsou jen tři příklady rozmanitosti a inovativního ducha, který charakterizuje současný trh s umělou inteligencí. Očekává se, že tyto modely se v budoucnu stanou ještě výkonnějšími, všestrannějšími a dostupnějšími a zásadně změní způsob, jakým interagujeme s technologiemi a chápeme svět kolem nás. Cesta umělé inteligence teprve začala a nadcházející roky slibují ještě více vzrušujících vývojů a průlomů.

☑️ 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