Análisis comparativo de los principales modelos de IA: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 y GPT-4.5 de OpenAai
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Publicado el 24 de marzo de 2025 / Actualización de: 24 de marzo de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Análisis comparativo de los principales modelos de IA: Gemini 2.0, Deepseek y GPT-4.5-Image: Xpert.digital
Una visión detallada del panorama actual de inteligencia artificial generativa (tiempo de lectura: 39 min / sin publicidad / sin muro de pago)
El surgimiento de las máquinas inteligentes
Estamos en una era de progreso sin precedentes en el campo de la inteligencia artificial (AI). El desarrollo de grandes modelos de voz (LLM) ha alcanzado una velocidad en los últimos años que sorprendió a muchos expertos y observadores. Estos sistemas de IA altamente desarrollados ya no son solo herramientas para aplicaciones especializadas; Penetran más y más áreas de nuestras vidas y cambian la forma en que trabajamos, comunicamos y entendemos el mundo que nos rodea.
En la parte superior de esta revolución tecnológica hay tres modelos que causan revuelo en el mundo profesional y más allá: Gemini 2.0 por Google Deepmind, Deepseek de Deepseek AI y GPT-4.5 de OpenAai. Estos modelos representan el estado actual del arte en la investigación y el desarrollo de la IA. Demuestran habilidades impresionantes en una variedad de disciplinas, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la generación de código de computadora hasta el pensamiento lógico complejo y la creación de contenido creativo.
Este informe realiza un análisis integral y comparativo de estos tres modelos para examinar sus respectivas fortalezas, debilidades y áreas de aplicación en detalle. El objetivo es crear una comprensión profunda de las diferencias y similitudes de estos sistemas de IA de última generación y ofrecer una base informada para evaluar su potencial y limitaciones. No solo examinaremos las especificaciones técnicas y los datos de rendimiento, sino también los enfoques filosóficos y estratégicos subyacentes de los desarrolladores que han dado forma a estos modelos.
Adecuado para:
La dinámica de la competencia AI: una batalla de tres vías de los Gigantes
La competencia por el dominio en el campo de la IA es intensa y está dominada por algunos actores pero muy influyentes. Google Deepmind, Deepseek Ai y OpenAi no son solo compañías de tecnología; También son instituciones de investigación que están en el frente de la innovación de la IA. Sus modelos no son solo productos, sino también manifestaciones de sus respectivas visiones del futuro de la IA y su papel en la sociedad.
Google Deepmind, con sus profundas raíces en la investigación y su inmenso poder informático, sigue a Gemini 2.0 un enfoque de versatilidad y multimodalidad. La compañía ve el futuro de la IA en agentes inteligentes que pueden hacer frente a tareas complejas en el mundo real y procesar y generar varios tipos de información: texto, imágenes, audio, video -.
Deepseek AI, una empresa emergente con sede en China, se ha hecho un nombre con Deepseek, que se caracteriza por su notable eficiencia, sus fuertes habilidades de recurso y su compromiso con el código abierto. Deepseek se posiciona como un retador en el mercado de IA, que ofrece una alternativa poderosa y al mismo tiempo accesible a los modelos de los gigantes establecidos.
OpenAai, conocido por ChatGPT y la Familia Modelo GPT, ha establecido nuevamente un hito en el desarrollo de la IA conversacional con GPT-4.5. Operai se centra en crear modelos que no solo sean inteligentes, sino también intuitivos, empáticos y capaces de interactuar con las personas en un nivel más profundo. GPT-4.5 encarna esta visión y tiene como objetivo mover los límites de lo que es posible en la comunicación de la máquina humana.
Géminis 2.0: una familia de modelos de IA para la edad de los agentes
Gemini 2.0 no es solo un modelo único, sino una familia completa de sistemas de IA desarrollados por Google Deepmind para cumplir con los diversos requisitos del ecosistema de IA moderno. Esta familia incluye varias variantes, cada una adaptada a áreas específicas de aplicación y requisitos de rendimiento.
Adecuado para:
Desarrollos y anuncios recientes (a partir de marzo de 2025): la familia Gemini está creciendo
En el transcurso de 2025, Google Deepmind presentó continuamente nuevos miembros de la familia Gemini 2.0 y, por lo tanto, subrayó sus ambiciones en el mercado de IA. Particularmente notable es la disponibilidad general de Gemini 2.0 Flash y Gemini 2.0 Flash-Lite, que se posicionan como opciones potentes y rentables para los desarrolladores.
Gemini 2.0 Flash describe Google como un modelo de "animal de trabajo". Este nombre indica sus fortalezas en términos de velocidad, confiabilidad y versatilidad. Está diseñado para ofrecer un alto rendimiento con baja latencia, lo que lo hace ideal para aplicaciones en las que los tiempos de respuesta rápidos son decisivos, como: B. Chatbots, traducciones en tiempo real o aplicaciones interactivas.
Gemini 2.0 Flash-Lite, por otro lado, apunta a la máxima eficiencia de rentabilidad. Este modelo está optimizado para aplicaciones con alto rendimiento, en el que los bajos costos operativos por solicitud, p. B. En el procesamiento masivo de datos de texto, la moderación automática de contenido o la provisión de servicios de IA en entornos de recursos limitados.
Además de estos modelos generalmente disponibles, Google también ha anunciado versiones experimentales como Gemini 2.0 Pro y Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Estos modelos aún están en desarrollo y sirven para explorar los límites de la investigación posible en la IA y obtener comentarios de desarrolladores e investigadores en una etapa temprana.
Gemini 2.0 Pro se destaca como el modelo más poderoso de la familia, especialmente en las áreas de codificación y conocimiento mundial. Una característica notable es su ventana de contexto extremadamente larga de 2 millones de tokens. Esto significa que Gemini 2.0 Pro puede procesar cantidades de texto extremadamente grandes y comprender lo que hace ideal para las tareas que requieren una comprensión profunda de las relaciones complejas, como: B. El análisis de una documentación extensa, respondiendo preguntas complejas o generación de código para grandes proyectos de software.
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, por otro lado, se enfoca en mejorar las habilidades de razonamiento. Este modelo puede presentar explícitamente su proceso de pensamiento para mejorar el rendimiento y aumentar la explicación de las decisiones de IA. Esta función es particularmente importante en las áreas de aplicación en las que la transparencia y la trazabilidad de las decisiones de IA son de importancia crucial, como: B. en medicina, finanzas o en la jurisprudencia.
Otro aspecto importante de los desarrollos recientes en Gemini 2.0 es la configuración de modelos más antiguos de la serie Gemini 1.x y los modelos Palm and Codey de Google. La compañía recomienda encarecidamente que los usuarios de estos modelos más antiguos migren a Gemini 2.0 Flash para evitar las interrupciones del servicio. Esta medida indica que Google está convencido del progreso en la arquitectura y el rendimiento de la generación Gemini 2.0 y quiere posicionarlo como la plataforma futura para sus servicios de IA.
La gama global de Gemini 2.0 Flash está subrayada por su disponibilidad a través de la aplicación web de Gemini en más de 40 idiomas y más de 230 países y áreas. Esto se muestra por el compromiso de Google de democratizar el acceso a la tecnología de IA avanzada y su visión de una IA que es accesible y utilizable para personas de todo el mundo.
Descripción general arquitectónica y fundamentos tecnológicos: multimodalidad y funciones de agente en el enfoque
La familia Gemini 2.0 fue diseñada desde cero para la "era del agente". Esto significa que los modelos no solo están diseñados para comprender y generar texto, sino que también pueden interactuar con el mundo real, usar herramientas, generar, crear y generar imágenes. Estas habilidades multimodales y funciones de agentes son el resultado de un enfoque arquitectónico profundo en las necesidades de futuras aplicaciones de IA.
Las diferentes variantes de Gemini 2.0 están orientadas a diferentes puntos focales para cubrir una amplia gama de aplicaciones. Gemini 2.0 Flash está diseñado como un modelo versátil con baja latencia, que es adecuada para una amplia gama de tareas. Gemini 2.0 Pro, por otro lado, se especializa en codificación, conocimiento mundial y contextos largos y está dirigido a usuarios que necesitan el mayor rendimiento en estas áreas. Gemini 2.0 Flash-Lite está destinado a aplicaciones de costo optimizadas y ofrece un equilibrio entre el rendimiento y la economía. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Finalmente apunta a mejores habilidades de razonamiento e investiga nuevas formas de mejorar los procesos de pensamiento lógico de los modelos de IA.
Una característica central de la arquitectura Gemini 2.0 es el soporte de entradas multimodales. Los modelos pueden procesar texto, código, imágenes, audio y video como entrada y, por lo tanto, integrar información de diferentes modalidades sensoriales. La salida también se puede hacer multimodal, por el cual Gemini 2.0 puede generar texto, imágenes y audio. Algunas modalidades de salida, como B. Video, actualmente todavía se encuentran en la fase de vista previa privada y probablemente estarán generalmente disponibles en el futuro.
El impresionante rendimiento de Gemini 2.0 también se debe a las inversiones de Google en hardware especial. La compañía se basa en su propia TPUS Trillium (unidades de procesamiento de tensor), que se desarrollaron especialmente para la aceleración de los cálculos de IA. Este hardware a medida le permite a Google entrenar y operar sus modelos de IA de manera más eficiente y, por lo tanto, lograr una ventaja competitiva en el mercado de IA.
La orientación arquitectónica de Géminis 2.0 a la multimodalidad y la habilitación de los agentes de IA que pueden interactuar con el mundo real es una característica de distinción esencial en comparación con otros modelos de IA. La existencia de diferentes variantes dentro de la familia Gemini 2.0 indica un enfoque modular que permite a Google adaptar los modelos de manera flexible a los requisitos de rendimiento o costos específicos. El uso de su propio hardware subraya el compromiso a largo plazo de Google con el desarrollo posterior de la infraestructura de IA y su determinación de desempeñar un papel principal en la edad de IA.
Datos de capacitación: Alcance, fuentes y el arte del aprendizaje
Aunque la información detallada sobre el alcance exacto y la composición de los datos de capacitación para Gemini 2.0 no está abierta al público, puede derivarse de las habilidades del modelo que fue capacitado en registros de datos masivos. Estos registros de datos probablemente incluyen terabytes o incluso petabytes de texto y datos codificados, así como datos multimodales para las versiones 2.0 que contienen imágenes, audio y video.
Google tiene un invaluable tesoro de datos que proviene de todo el espectro de Internet, libros digitalizados, publicaciones científicas, artículos de noticias, contribuciones en las redes sociales y innumerables otras fuentes. Esta gran cantidad de datos forma la base para capacitar a los modelos Google AI. Se puede suponer que Google utiliza métodos sofisticados para garantizar la calidad y relevancia de los datos de capacitación y para filtrar distorsiones potenciales o contenido no deseado.
Las habilidades multimodales de Gemini 2.0 requieren la inclusión de datos de imagen, audio y video en el proceso de capacitación. Estos datos probablemente provienen de varias fuentes, incluidas bases de datos de imágenes disponibles públicamente, archivos de audio, plataformas de video y posiblemente también registros de datos propietarios de Google. El desafío de la adquisición y el procesamiento de datos multimodales es integrar las diferentes modalidades de datos con sensatez y garantizar que el modelo aprenda las conexiones y las relaciones entre ellos.
El proceso de entrenamiento para modelos de voz grandes como Gemini 2.0 está extremadamente calculado y requiere el uso de supercomputadoras potentes y hardware de IA especializado. Es un proceso iterativo en el que el modelo se alimenta repetidamente con los datos de capacitación y sus parámetros se adaptan para que cumpla con las tareas deseadas. Este proceso puede llevar semanas o incluso meses y requiere una comprensión profunda de los algoritmos subyacentes y las sutilezas del aprendizaje automático.
Habilidades más importantes y aplicaciones diversas: Gemini 2.0 en acción
Gemini 2.0 Flash, Pro y Flash-Lite ofrecen una impresionante gama de habilidades que lo hacen adecuado para una variedad de aplicaciones en diversas industrias y áreas. Las funciones más importantes incluyen:
Inserto y salida multimodal
Procesar y generar la capacidad de procesar y generar texto, código, imágenes, imágenes, audio y video, abre nuevas oportunidades para la interacción humana-máquina y la creación de contenido multimodal.
Uso de la herramienta
Gemini 2.0 puede usar herramientas y API externas para acceder a la información, llevar a cabo acciones y administrar tareas complejas. Esto permite que el modelo vaya más allá de sus propias habilidades y se adapte en entornos dinámicos.
Ventana de contexto largo
En particular, Gemini 2.0 Pro con su ventana de contexto de 2 millones de tokens puede procesar y comprender textos extremadamente largos y comprender qué tareas, como el análisis de documentos extensos o el resumen de las predestinas de largas conversaciones.
Razonamiento mejorado
La versión experimental Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental tiene como objetivo mejorar los procesos de pensamiento lógico del modelo y permitirle resolver problemas más complejos y tomar decisiones racionales.
Codificación
Gemini 2.0 Pro es particularmente fuerte en la codificación y puede generar código de alta calidad en varios lenguajes de programación, reconocer y corregir los errores en el código y admitirlos en el desarrollo de software.
Funciones llamadas
La capacidad de llamar a las funciones permite a Gemini 2.0 interactuar con otros sistemas y aplicaciones y automatizar procesos de trabajo complejos.
Las aplicaciones potenciales de Gemini 2.0 son casi ilimitadas. Algunos ejemplos incluyen:
Creación de contenido
Generación de textos, artículos, publicaciones de blog, guiones, poemas, música y otro contenido creativo en varios formatos y estilos.
automatización
Automatización de tareas de rutina, análisis de datos, optimización de procesos, servicio al cliente y otros procesos comerciales.
Soporte de codificación
Soporte de desarrolladores de software en la codegenización, corrección de errores, documentación de código y aprendizaje de nuevos lenguajes de programación.
Experiencias mejoradas del visor
Resultados de búsqueda más inteligentes y más relacionados con el contexto que van más allá de la búsqueda tradicional de palabras clave y ayudan a los usuarios a responder preguntas complejas y obtener información más profunda sobre la información.
Aplicaciones comerciales y corporativas
Uso en áreas como marketing, ventas, recursos humanos, finanzas, legal y de salud para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y la satisfacción del cliente.
Géminis 2.0: Agente de IA transformador para la vida cotidiana y el trabajo
Proyectos específicos como Project Astra, que investiga las habilidades futuras de un asistente de IA universal, y Project Mariner, un prototipo para la automatización del navegador, demuestra los usos prácticos posibles de Gemini 2.0. Estos proyectos muestran que Google ve la tecnología de Géminis no solo como una herramienta para tareas individuales, sino como una base para el desarrollo de soluciones de IA extensas que pueden apoyar a las personas en su vida cotidiana y en sus actividades profesionales.
La versatilidad de la familia Modelo Gemini 2.0 permite su uso en un amplio espectro de tareas, desde aplicaciones generales hasta áreas especializadas como la codificación y el razonamiento complejo. El enfoque en las funciones del agente indica una tendencia hacia sistemas de IA más proactivos y útiles, que no solo reaccionan a los comandos, sino que también pueden actuar de forma independiente y resolver problemas.
Adecuado para:
Disponibilidad y accesibilidad para usuarios y desarrolladores: IA para todos
Google está tratando activamente de hacer que Gemini 2.0 sea accesible tanto para los desarrolladores como para los usuarios finales. Gemini 2.0 Flash y Flash-Lite están disponibles a través de la API Gemini en Google AI Studio y Vertex AI. Google AI Studio es un entorno de desarrollo basado en la web que permite a los desarrolladores experimentar con Gemini 2.0, crear prototipos y desarrollar aplicaciones de IA. Vertex AI es la plataforma en la nube de Google para el aprendizaje automático, que ofrece un conjunto integral de herramientas y servicios para capacitación, provisión y gestión de modelos de IA.
La versión experimental Gemini 2.0 Pro también es accesible en Vertex AI, pero está más dirigida a usuarios e investigadores avanzados que desean explorar las últimas funciones y posibilidades del modelo.
Una versión de Gemini 2.0 Flash Experimental optimizada para el chat está disponible en la aplicación web de Gemini y en la aplicación móvil. Esto también permite a los usuarios finales experimentar las habilidades de Gemini 2.0 en un contexto conversacional y dar comentarios que contribuyan al desarrollo adicional del modelo.
Gemini también está integrado en las aplicaciones de Google Workspace como Gmail, documentos, sábanas y diapositivas. Esta integración permite a los usuarios usar las funciones de IA de Gemini 2.0 directamente en sus procesos de trabajo diarios, p. B. Al escribir correos electrónicos, crear documentos, analizar datos en la hoja de cálculo o crear presentaciones.
La disponibilidad escalonada de Gemini 2.0, desde versiones experimentales hasta modelos generalmente disponibles, permite una introducción controlada y la recopilación de comentarios de los usuarios. Este es un aspecto importante de la estrategia de Google para garantizar que los modelos sean estables, confiables y fáciles de usar antes de que sean accesibles para una audiencia amplia. La integración en plataformas generalizadas como Google Workspace facilita el uso de las habilidades del modelo a través de una amplia base de usuarios y contribuye a integrar la IA en la vida cotidiana de las personas.
Fortalezas y debilidades bien conocidas: una visión honesta de Géminis 2.0
Gemini 2.0 recibió muchos elogios por sus impresionantes habilidades en la comunidad de IA y en las primeras pruebas de usuario. Las fortalezas reportadas incluyen:
Habilidades multimodales mejoradas
Gemini 2.0 supera a sus predecesores y muchos otros modelos en el procesamiento y generación de datos multimodales, lo que lo predestina para una variedad de aplicaciones en las áreas de medios, comunicación e industrias creativas.
Mano de obra más rápida
Gemini 2.0 Flash y Flash-Lite están optimizados para la velocidad y ofrecen baja latencia, lo que lo hace ideal para aplicaciones en tiempo real y sistemas interactivos.
Razonamiento mejorado y comprensión del contexto
Gemini 2.0 muestra el progreso en el pensamiento lógico y en la comprensión de contextos complejos, lo que conduce a respuestas y resultados más precisos y relevantes.
Fuerte rendimiento en la codificación y procesamiento de contextos largos
En particular, Gemini 2.0 Pro impresiona con sus habilidades en codegenización y análisis, así como su ventana de contexto extremadamente larga, lo que le permite procesar cantidades extensas de texto.
A pesar de estas impresionantes fortalezas, también hay áreas en las que Géminis 2.0 todavía tiene un potencial de mejora. Las debilidades reportadas incluyen:
Posibles distorsiones
Al igual que muchos modelos de voz grandes, Gemini 2.0 puede reflejar distorsiones en sus datos de entrenamiento, lo que puede conducir a resultados sesgados o discriminatorios. Google está trabajando activamente para reconocer y minimizar estas distorsiones.
Restricciones a la resolución compleja de problemas en tiempo real
Aunque Gemini 2.0 muestra progreso en el razonamiento, aún puede alcanzar sus límites con problemas muy complejos en tiempo real, especialmente en comparación con modelos especializados que están optimizados para ciertos tipos de tareas de razonamiento.
Existe la necesidad de mejorar la herramienta de composición en Gmail
Algunos usuarios han informado que la herramienta de composición en Gmail, que se basa en Gemini 2.0, aún no es perfecta en todos los aspectos y tiene potencial de mejora, p. B. Con respecto a la consistencia estilística o la consideración de preferencias específicas del usuario.
En comparación con competidores como GROK y GPT-4, Gemini 2.0 muestra fortalezas en tareas multimodales, pero podría retrasarse en ciertos puntos de referencia de razonamiento. Es importante enfatizar que el mercado de IA es muy dinámico y el rendimiento relativo de los diferentes modelos está cambiando constantemente.
En general, Gemini 2.0 ofrece habilidades impresionantes y representa un progreso significativo en el desarrollo de modelos de idiomas grandes. Sin embargo, el desarrollo continuo y la mejora de Gemini 2.0 por Google Deepmind probablemente continuarán minimizando estas debilidades en el futuro y expandir sus fortalezas.
Resultados de puntos de referencia relevantes y comparaciones de rendimiento: los números hablan volúmenes
Los datos de referencia muestran que Gemini 2.0 Flash y Pro en varios puntos de referencia establecidos como MMLU (comprensión de lenguaje multitarea masiva), LivecodeBech, Bird-SQL, GPQA (Q&A a prueba de Google de nivel de posgrado), matemáticas, Hiddenmath, MMLU global, MMMU (masiva multiplina de Google), Comprensión), Covost2 (traducción de voz a voz a voz) y egososquema tienen un aumento significativo en el rendimiento hacia sus predecesores.
Las diferentes variantes de Gemini 2.0 muestran diferentes fortalezas, por las cuales Pro generalmente funciona mejor para tareas más complejas, mientras que Flash y Flash Lite están optimizados para la velocidad y la eficiencia de rentabilidad.
En comparación con los modelos de otras compañías como GPT-4O y Deepseek, el rendimiento relativo varía según el punto de referencia específico y los modelos comparados. Por ejemplo, Gemini 2.0 excede Flash 1.5 Pro en puntos de referencia importantes y es el doble de rápido al mismo tiempo. Esto subraya los aumentos en la eficiencia que Google ha logrado a través del desarrollo adicional de la arquitectura de Géminis.
Gemini 2.0 Pro logra valores más altos que Gemini 1.5 Pro Estas mejoras son particularmente relevantes para los desarrolladores de software y las empresas que usan IA para la codegenización y el análisis.
En puntos de referencia de matemáticas como Math y Hiddenmath, los modelos 2.0 también muestran mejoras significativas para sus predecesores. Esto indica que Google ha progresado en la mejora de las habilidades de razonamiento de Gemini 2.0, especialmente en áreas que requieren pensamiento lógico y comprensión matemática.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que los resultados de referencia son solo parte de la imagen general. El rendimiento real de un modelo de IA en aplicaciones reales puede variar según los requisitos específicos y el contexto. Sin embargo, los datos de referencia proporcionan información valiosa sobre las fortalezas y debilidades relativas de los diferentes modelos y permiten una comparación objetiva de su rendimiento.
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Líderes de IA económicos: Deepseek R2 vs. AI Giant-una poderosa alternativa
Líderes de IA de bajo costo: Deepseek vs. AI Giant-una poderosa imagen alternativa: xpert.digital
Deepseek: el retador eficiente con un enfoque en el razonamiento y el código abierto
Deepseek es un modelo de IA desarrollado por Deepseek AI y se caracteriza por su notable eficiencia, sus fuertes habilidades de razonamiento y su compromiso con el código abierto. Deepseek se posiciona como una alternativa poderosa y económica a los modelos de los gigantes de IA establecidos y ya ha atraído mucha atención en la comunidad de IA.
Marco arquitectónico y especificaciones técnicas: eficiencia a través de la innovación
Deepseek utiliza una arquitectura de transformador modificada que se basa en la eficiencia a través de la atención de consulta agrupada (GQA) y la activación de ahorro dinámico (mezcla de expertos-moe). Estas innovaciones arquitectónicas permiten a Deepseek lograr un alto rendimiento con recursos aritméticos relativamente bajos.
El modelo Deepseek-R1, la primera versión pública disponible de Deepseek, tiene 671 mil millones de parámetros, pero solo se activan 37 mil millones por token. Este enfoque de la "activación dispersa" reduce significativamente los costos informáticos durante la inferencia, ya que solo una pequeña parte del modelo está activa para cada entrada.
Otra característica arquitectónica importante de Deepseek es el mecanismo de atención latente de múltiples cabezas (MLA). MLA optimiza el mecanismo de atención, que es un componente central de la arquitectura del transformador, y mejora la eficiencia del procesamiento de la información en el modelo.
El enfoque de Deepseek está en el equilibrio entre el rendimiento y las restricciones prácticas en las restricciones operativas, especialmente en las áreas de codegenización y soporte multilingüe. El modelo está diseñado para ofrecer excelentes resultados en estas áreas y al mismo tiempo ser económico y ahorrando recursos.
La arquitectura MOE, que usa Deepseek, divide el modelo AI en subredes separadas, cada una de las cuales se especializa en un subconjunto de los datos de entrada. Durante la capacitación y la inferencia, solo se activa una parte de las subredes para cada entrada, lo que reduce significativamente los costos informáticos. Este enfoque permite a Deepseek entrenar y operar un modelo muy grande con muchos parámetros sin aumentar excesivamente la velocidad o costos de inferencia.
Hallazgos sobre datos de capacitación: calidad antes de la cantidad y el valor de la especialización
Deepseek otorga gran importancia a los datos de capacitación específicos del dominio, especialmente para la codificación y el idioma chino. La compañía está convencida de que la calidad y la relevancia de los datos de capacitación son más importantes para el rendimiento de un modelo de IA que la cantidad pura.
El cuerpo de entrenamiento Deepseek-V3 comprende 14.8 billones de tokens. Una parte importante de estos datos proviene de fuentes específicas del dominio que se centran en la codificación y el idioma chino. Esto permite a Deepseek realizar servicios particularmente fuertes en estas áreas.
Los métodos de entrenamiento de Deepseek incluyen el aprendizaje de refuerzo (RL), incluido el enfoque único de Pure-RL para Deepseek-R1-Zero y el uso de datos de inicio en frío para Deepseek-R1. El aprendizaje de refuerzo es un método de aprendizaje automático, en el que un agente aprende a actuar en un entorno recibiendo recompensas por las acciones y castigos deseados por acciones no deseadas.
Deepseek-r1-cero fue entrenado sin un ajuste inicial de aletas supervisadas (SFT) para promover las habilidades de razonamiento puramente a través de RL. El ajuste fino supervisado es una tecnología habitual en la que un modelo de lenguaje previamente capacitado con un conjunto de datos anotado más pequeño está terminado para mejorar su rendimiento en ciertas tareas. Sin embargo, Deepseek ha demostrado que es posible lograr fuertes habilidades de recurrencia incluso sin SFT mediante el aprendizaje de refuerzo.
Deepseek-R1, por otro lado, integra datos de inicio en frío frente al RL para crear una base sólida para las tareas de lectura y no lectura. Los datos de inicio en frío son datos utilizados al comienzo de la capacitación para transmitir una comprensión fundamental del lenguaje y el mundo al modelo. Con la combinación de datos de inicio en frío con aprendizaje de refuerzo, Deepseek puede entrenar un modelo que tenga fuertes habilidades de razonamiento y un amplio conocimiento general.
Las técnicas avanzadas, como la optimización de políticas relativas del grupo (GRPO), también se utilizan para optimizar el proceso de capacitación RL y mejorar la estabilidad y la eficiencia de la capacitación.
Adecuado para:
Habilidades centrales y aplicaciones potenciales: Deepseek en acción
Deepseek-r1 se caracteriza por una serie de habilidades centrales que lo predestinan para varias aplicaciones:
Fuertes capacidades de razonamiento
Deepseek-R1 es particularmente fuerte en el pensamiento lógico y en la resolución de problemas, especialmente en áreas como las matemáticas y la codificación.
Rendimiento superior en codificación y matemáticas
Los datos de referencia muestran que Deepseek-R1 a menudo corta mejor en los puntos de referencia de codificación y matemáticas que muchos otros modelos, incluidos algunos modelos de OpenAAI.
Soporte multilingüe
Deepseek-R1 ofrece soporte para varios idiomas, lo que lo hace atractivo para aplicaciones globales y usuarios multilingües.
Eficiencia de costo
La arquitectura eficiente de Deepseek-R1 permite que el modelo funcione con costos informáticos relativamente pequeños, lo que lo convierte en una opción económica para empresas y desarrolladores.
Disponibilidad de código abierto
Deepseek AI está comprometido con la idea de código abierto y proporciona muchos de sus modelos, incluidos Deepseek LLM y Deepseek Code, como código abierto. Esto promueve la transparencia, la cooperación y el desarrollo adicional de la tecnología de IA por parte de la comunidad.
Las aplicaciones potenciales para Deepseek-R1 incluyen:
Creación de contenido
Generación de textos técnicos, documentación, informes y otro contenido que requieren un alto grado de precisión y detalle.
Tutor de AI
Use como un tutor inteligente en las áreas de matemáticas, ciencias de la computación y otras disciplinas técnicas para apoyar a los alumnos en la resolución de problemas y la comprensión de los conceptos complejos.
Herramientas de desarrollo
Integración en entornos y herramientas de desarrollo para admitir desarrolladores de software en Codegen, solución de problemas, análisis de código y optimización.
Arquitectura y planificación urbana
Deepseek AI también se usa en arquitectura y planificación urbana, incluido el procesamiento de datos SIG y el código de codenización para visualizaciones. Esto muestra el potencial de Deepseek para crear un valor agregado incluso en áreas de aplicación especializadas y complejas.
Deepseek-R1 puede resolver problemas complejos al desmontarlos en pasos individuales y hacer que el proceso de pensamiento sea transparente. Esta capacidad es particularmente valiosa en áreas de aplicación en las que la trazabilidad y la explicación de las decisiones de IA son importantes.
Opciones de disponibilidad y licencia: código abierto para la innovación y accesibilidad
Deepseek se basa fuertemente en el código abierto y ha publicado varios de sus modelos bajo licencias de código abierto. Deepseek LLM y Deepseek Code están disponibles como código abierto y pueden ser utilizados, modificados y desarrollados libremente por la comunidad.
Deepseek-R1 se publica bajo la co-licencia, una licencia de código abierto muy liberal que permite el uso comercial y no comercial, modificación y mayor distribución del modelo. Esta estrategia de código abierto distingue a DeepSeek de muchas otras compañías de IA que generalmente mantienen sus modelos propietarios.
Deepseek-R1 está disponible en varias plataformas, incluyendo Hugging Face, Azure Ai Foundry, Amazon Dark e IBM Watsonx.ai. Hugging Face es una plataforma popular para la publicación e intercambio de modelos de IA y registros de datos. Azure Ai Foundry, Amazon Dark e IBM Watsonx.ai son plataformas en la nube que permiten el acceso a Deepseek-R1 y otros modelos AI a través de API.
Los modelos de Deepseek se conocen como económicos en comparación con los competidores, tanto en términos de capacitación como de inferencia. Esta es una ventaja importante para las empresas y desarrolladores que desean integrar la tecnología de IA en sus productos y servicios, pero tienen que prestar atención a sus presupuestos.
El compromiso de Deepseek para el código abierto y la eficiencia de rentabilidad lo convierte en una opción atractiva para una amplia gama de usuarios, desde investigadores y desarrolladores hasta empresas y organizaciones. La disponibilidad de código abierto promueve la transparencia, la cooperación y el desarrollo más rápido de la tecnología Deepseek por parte de la comunidad de IA.
Adecuado para:
Fortalezas y debilidades informados: una mirada crítica a Deepseek
Deepseek ha recibido mucho reconocimiento en la comunidad de IA por sus fortalezas en las áreas de codificación, matemáticas y razonamiento. Las fortalezas reportadas incluyen:
Rendimiento superior en codificación y matemáticas
Los datos de referencia y las revisiones independientes confirman el rendimiento sobresaliente de Deepseek-R1 en los puntos de referencia de codificación y matemáticas, a menudo mejores que los de los modelos OpenAI.
Eficiencia de costo
La arquitectura eficiente de Deepseek-R1 permite que el modelo funcione con costos informáticos más bajos que muchos otros modelos comparables.
Disponibilidad de código abierto
La licencia de código abierto de modelos Deepseek promueve la transparencia, la colaboración y la innovación en la comunidad de IA.
Fuertes capacidades de razonamiento
Deepseek-R1 muestra habilidades impresionantes en el pensamiento lógico y la resolución de problemas, especialmente en dominios técnicos.
A pesar de estas fortalezas, también hay áreas en las que Deepseek todavía tiene un potencial de mejora. Las debilidades reportadas incluyen:
Posibles distorsiones
Como todos los principales modelos de voz, Deepseek puede reflejar distorsiones en sus datos de entrenamiento, a pesar de que Deepseek Ani intenta minimizarlos.
Ecosistema más pequeño en comparación con los proveedores establecidos
Deepseek es una empresa relativamente joven y aún no tiene el mismo ecosistema extenso de herramientas, servicios y recursos comunitarios, como proveedores establecidos como Google o OpenAai.
Soporte multimodal limitado más allá del texto y el código
Deepseek se centra principalmente en el procesamiento de texto y código y actualmente no ofrece soporte multimodal integral para imágenes, audio y video como Gemini 2.0.
Continúa necesitando supervisión humana
Aunque Deepseek-R1 realiza un rendimiento impresionante en muchas áreas, la supervisión y la validación humana aún se requieren en casos de uso críticos para evitar errores o resultados no deseados.
Alucinaciones ocasionales
Como todos los principales modelos de idiomas, Deepseek ocasionalmente puede producir alucinaciones, es decir, generar información incorrecta o irrelevante.
Dependencia de grandes recursos aritméticos
La capacitación y la operación de Deepseek-R1 requieren recursos aritméticos significativos, aunque la arquitectura eficiente del modelo reduce estos requisitos en comparación con otros modelos.
En general, Deepseek es un modelo de IA prometedor con fortalezas especiales en las áreas de codificación, matemáticas y razonamiento. Su rentabilidad y disponibilidad de código abierto lo convierten en una opción atractiva para muchos usuarios. Se espera que el desarrollo profundo de Deepseek por Deepseek AI continúe minimizando sus debilidades en el futuro y expandir sus fortalezas.
Resultados de puntos de referencia relevantes y comparaciones de rendimiento: Deepseek en comparación
Los datos de referencia muestran que Deepseek-R1 puede mantenerse al día con OpenAI-O1 en muchos puntos de referencia de razonamiento o incluso superarlos, especialmente en matemáticas y codificación. Openai-O1 se refiere a modelos anteriores de OpenAI, que se publicaron antes de GPT-4.5 y en ciertas áreas, como: B. razonamiento, posiblemente aún competitivo.
En puntos de referencia de matemáticas como AIME 2024 (Examen de Matemáticas American Invitational) y Math-500, Deepseek-R1 logra valores altos y a menudo excede los modelos OpenAI. Esto subraya las fortalezas de Deepseek en el razonamiento matemático y la resolución de problemas.
En el área de codificación, Deepseek-R1 también muestra servicios sólidos en puntos de referencia como LivecodeBech y CodeForces. LivecodeBench es un punto de referencia para los muebles de código, mientras que CodeForces es una plataforma para competiciones de programación. Los buenos resultados de Deepseek-R1 en estos puntos de referencia indican su capacidad para generar código de alta calidad y para resolver tareas de programación complejas.
En los puntos de referencia de conocimiento general, como GPQA Diamond (Posgrado a nivel de Google Prueba, Q&A), Deepseek-R1 a menudo está a nivel de los ojos o ligeramente bajo OpenAI-O1. GPQA Diamond es un punto de referencia exigente que prueba el conocimiento general y los activos de razonamiento de los modelos de IA. Los resultados indican que Deepseek-R1 también es competitivo en esta área, aunque puede no lograr el mismo rendimiento que los modelos especializados.
Las versiones destiladas de Deepseek-R1, que se basan en modelos más pequeños como Llama y Qwen, también muestran resultados impresionantes en varios puntos de referencia y, en algunos casos, incluso superan a OpenAI-O1-Mini. La destilación es una técnica en la que se capacita un modelo más pequeño para imitar el comportamiento de un modelo más grande. Las versiones destiladas de Deepseek-R1 muestran que la tecnología central de Deepseek también se puede usar de manera efectiva en modelos más pequeños, lo que subraya su versatilidad y escalabilidad.
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Más sobre esto aquí:
Hechos, intuición, empatía: eso hace que GPT-4.5 sea tan especial
GPT-4.5: Excelencia conversacional y el enfoque en la interacción natural-imagen: xpert.digital
GPT-4.5: Excelencia conversacional y el enfoque en la interacción natural
GPT-4.5, con el nombre de código "Orión", es el último modelo insignia de OpenAai y encarna la visión de la compañía de una IA que no solo es inteligente, sino también intuitiva, empática y capaz de interactuar con personas en un nivel profundo. GPT-4.5 se centra principalmente en mejorar la experiencia de la conversación, aumentar la corrección de hechos y reducir las alucinaciones.
Especificaciones actuales y características principales (a marzo de 2025): GPT-4.5 presentado
GPT-4.5 se publicó como una vista previa de investigación en febrero de 2025 y se llama el "modelo más grande y mejor para el chat" hasta ahora. Esta declaración subraya el enfoque principal del modelo en las habilidades de conversación y la optimización de la interacción humana-máquina.
El modelo tiene una ventana de contexto de 128,000 tokens y una longitud de salida máxima de 16,384 tokens. La ventana de contexto es más pequeña que la de Gemini 2.0 Pro, pero aún muy grande y permite que GPT-4.5 tenga discusiones más largas y procese consultas más complejas. La longitud máxima de salida limita la longitud de las respuestas que el modelo puede generar.
El estado de conocimiento de los rangos GPT-4.5 hasta septiembre de 2023. Esto significa que el modelo tiene información y eventos hasta este punto, pero no tiene conocimiento de desarrollos posteriores. Esta es una restricción importante que debe tenerse en cuenta cuando se usa GPT-4.5 para información crítica o actual.
GPT-4.5 integra funciones como la búsqueda web, las cargas de archivos e imágenes, así como la herramienta Canvas en ChatGPT. El modelo permite que el modelo acceda a la información actual desde Internet y enriquece sus respuestas con el conocimiento actual. Las cargas de archivos e imágenes permiten a los usuarios proporcionar el modelo información adicional en forma de archivos o imágenes. La herramienta Canvas es un tablero de dibujo interactivo que permite a los usuarios integrar elementos visuales en sus conversaciones con GPT-4.5.
A diferencia de los modelos como O1 y O3-Mini, que se concentran en el razonamiento paso a paso, GPT-4.5 escala el aprendizaje no supervisado. El aprendizaje no supervisado es un método de aprendizaje automático, en el que el modelo aprende de datos no anotados, sin instrucciones o etiquetas explícitas. Este enfoque tiene como objetivo hacer que el modelo sea más intuitivo y más hablado, pero puede pagar el rendimiento con tareas complejas de resolución de problemas.
Diseño arquitectónico e innovaciones: escala y alineación para la conversación
GPT-4.5 se basa en la arquitectura del transformador, que se ha establecido como la base para la mayoría de los modelos de idiomas grandes modernos. OpenAI utiliza la inmensa potencia informática de las supercomputadoras de AI de Microsoft Azure para entrenar y operar GPT-4.5. La escala de la potencia y los datos informáticos es un factor decisivo para el rendimiento de grandes modelos de voz.
Un enfoque en el desarrollo de GPT-4.5 está en la escala del aprendizaje no supervisado para mejorar la precisión del modelo y la intuición mundial. Operai está convencido de que una comprensión más profunda del mundo y una intuición mejorada son decisivas para la creación de modelos de IA que pueden interactuar con las personas de una manera natural y humana.
Se han desarrollado nuevas técnicas de alineación escalable para mejorar la cooperación con las personas y la comprensión de los matices. La alineación se refiere al proceso de alinear un modelo de IA de tal manera que refleje los valores, objetivos y preferencias de las personas. Se requieren técnicas de alineación escalable para garantizar que los modelos de voz grandes sean seguros, útiles y éticamente justificables si se usan a gran escala.
OpenAAI afirma que GPT-4.5 tiene una eficiencia de procesamiento más 10 veces mayor en comparación con GPT-4O. GPT-4O es un modelo anterior de OpenAI, que también es conocido por sus habilidades de conversación. El aumento en la eficiencia de GPT-4.5 podría hacer posible operar el modelo más rápido y más barato y posiblemente también abrir nuevas áreas de aplicación.
Detalles sobre datos de capacitación: alcance, corte y la mezcla de conocimiento e intuición
Aunque el alcance exacto de los datos de capacitación para GPT-4.5 no se anuncia públicamente, se puede suponer que es muy grande debido a las habilidades del modelo y los recursos de OpenAAI. Se estima que los datos de capacitación petabytes o incluso exabytes incluyen datos de texto e imagen.
El modelo del modelo es suficiente hasta septiembre de 2023. Los datos de capacitación probablemente incluyen una amplia gama de datos de texto e imágenes de Internet, libros, publicaciones científicas, artículos de noticias, contribuciones en las redes sociales y otras fuentes. Operai probablemente utiliza métodos sofisticados para la adquisición de datos, preparación y filtrado para garantizar la calidad y relevancia de los datos de capacitación.
La capacitación de GPT-4.5 requiere el uso de enormes recursos aritméticos y probablemente lleva semanas o meses. El proceso de capacitación exacto es propietario y no se describe en detalle por OpenAI. Sin embargo, se puede suponer que el aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana (RLHF) juega un papel importante en el proceso de capacitación. RLHF es una técnica en la que la retroalimentación humana se usa para controlar el comportamiento de un modelo de IA y adaptarlo a las preferencias humanas.
Adecuado para:
Habilidades primarias y aplicaciones objetivo: GPT-4.5 en uso
GPT-4.5 se caracteriza en áreas como la escritura creativa, el aprendizaje, la exploración de nuevas ideas y la conversación general. El modelo está diseñado para realizar conversaciones naturales, humanas y atractivas y para apoyar a los usuarios en una variedad de tareas.
Una de las habilidades más importantes de GPT-4.5 son:
Adherencia rápida mejorada
GPT-4.5 es mejor comprender e implementar las instrucciones y deseos de los usuarios en las indicaciones.
Procesamiento de contexto
El modelo puede procesar conversaciones más largas y contextos más complejos y adaptar sus respuestas en consecuencia.
Precisión de los datos
GPT-4.5 ha mejorado los hechos y produce menos alucinaciones que los modelos anteriores.
Inteligencia emocional
GPT-4.5 puede reconocer las emociones en los textos y reaccionar adecuadamente a lo que conduce a conversaciones más naturales y empáticas.
Rendimiento de escritura fuerte
GPT-4.5 puede generar textos de alta calidad en diferentes estilos y formatos, desde textos creativos hasta documentación técnica.
El modelo tiene potencial para optimizar la comunicación, mejorar la creación de contenido y el soporte para tareas de codificación y automatización. GPT-4.5 es particularmente adecuado para aplicaciones en las que la interacción del lenguaje natural, la generación creativa y la reproducción de factores precisos están en primer plano, menos para un razonamiento lógico complejo.
Incluya algunos ejemplos de aplicaciones objetivo de GPT-4.5:
Chatbots y asistentes virtuales
Desarrollo de chatbots avanzados y asistentes virtuales para servicio al cliente, educación, entretenimiento y otras áreas.
escritura creativa
Soporte de autores, guionistas, textos y otros creativos para encontrar ideas, escribir textos y crear contenido creativo.
Educación y aprendizaje
Use como tutor inteligente, socio de aprendizaje o asistente de investigación en varios campos de educación.
Creación de contenido
Generación de publicaciones de blog, artículos, publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y otros tipos de contenido web.
Traducción y localización
Mejora de la calidad y eficiencia de las traducciones automáticas y los procesos de localización.
Disponibilidad y acceso para diferentes grupos de usuarios
GPT-4.5 está disponible para usuarios con planes Plus, Pro, Team, Enterprise y EDU. Esta estructura de acceso escalonado permite a OpenAI introducir el modelo de manera controlada y abordar diferentes grupos de usuarios con diferentes necesidades y presupuestos.
Los desarrolladores pueden acceder a GPT-4.5 a través de la API de finalización de chat, API de asistentes y API por lotes. Las API permiten a los desarrolladores integrar las habilidades de GPT-4.5 en sus propias aplicaciones y servicios.
Los costos para GPT-4.5 son más altos que para GPT-4O. Esto refleja el mayor rendimiento y las funciones adicionales de GPT-4.5, pero puede ser un obstáculo para algunos usuarios.
GPT-4.5 es actualmente una vista previa de investigación, y la disponibilidad a largo plazo de la API puede ser limitada. Operai se reserva el derecho de cambiar la disponibilidad y las condiciones de acceso de GPT-4.5 en el futuro.
Microsoft también prueba GPT-4.5 en Copilot Studio en una vista previa limitada. Copilot Studio es una plataforma de Microsoft para el desarrollo y provisión de chatbots y asistentes virtuales. La integración de GPT-4.5 en Copilot Studio podría expandir aún más el potencial del modelo para aplicaciones corporativas y la automatización de los procesos comerciales.
Fuertes y debilidades reconocidas: GPT-4.5 bajo la lupa
GPT-4.5 ha recibido muchos elogios por sus habilidades de conversación mejoradas y hechos más altos en las primeras pruebas y calificaciones de usuarios. Las fortalezas reconocidas incluyen:
Flujo mejorado de conversación
GPT-4.5 lleva conversaciones más naturales, fluidas y atractivas que los modelos anteriores.
Mayor corrupción
El modelo produce menos alucinaciones y proporciona información más precisa y confiable.
Alucinaciones reducidas
Aunque las alucinaciones siguen siendo un problema con los grandes modelos de voz, GPT-4.5 ha progresado significativamente en esta área.
Mejor inteligencia emocional
GPT-4.5 es mejor reconocer las emociones en los textos y reaccionar adecuadamente a lo que conduce a conversaciones empáticas.
Rendimiento de escritura fuerte
El modelo puede generar textos de alta calidad en diferentes estilos y formatos.
A pesar de estas fortalezas, también hay áreas en las que GPT-4.5 tiene sus límites. Las debilidades reconocidas incluyen:
Dificultades en el razonamiento complejo
GPT-4.5 no está diseñado principalmente para una lectura lógica compleja y puede permanecer detrás de modelos especializados como Deepseek en esta área.
Rendimiento potencialmente más pobre que GPT-4O en ciertas pruebas lógicas
Algunas pruebas indican que GPT-4.5 reduce menos que GPT-4O en ciertas pruebas lógicas, lo que indica que el enfoque puede haber sido a expensas de las habilidades de conversación.
Costos más altos que GPT-4O
GPT-4.5 es más costoso de usar como GPT-4O, que puede ser un factor para algunos usuarios.
Estado del conocimiento en septiembre de 2023
El nivel limitado de conocimiento del modelo puede ser una desventaja si se requiere información actual.
Dificultades en la auto corrección y el razonamiento de múltiples etapas
Algunas pruebas indican que GPT-4.5 tiene dificultades en la autocorrección de errores y pensamiento lógico de varias etapas.
Es importante enfatizar que GPT-4.5 no está diseñado para exceder los modelos que se han desarrollado para un razonamiento complejo. Su enfoque principal es mejorar la experiencia de conversación y crear modelos de IA que puedan interactuar con las personas de forma natural.
Resultados de puntos de referencia relevantes y comparaciones de rendimiento: GPT-4.5 en comparación con sus predecesores
Los datos de referencia muestran que las mejoras GPT-4.5 en comparación con GPT-4O en áreas como el derecho a hacerlo y la comprensión multilingüe, pero pueden estar retrasándose en las matemáticas y ciertos puntos de referencia de codificación.
En puntos de referencia como Simpleqa (respuesta simple de preguntas), GPT-4.5 logra una mayor precisión y una tasa de alucinación más baja que GPT-4O, O1 y O3-Mini. Esto subraya el progreso que Openai ha logrado al mejorar la corrección y la reducción de las alucinaciones.
En puntos de referencia de razonamiento como GPQA, GPT-4.5 muestra mejoras en comparación con GPT-4O, pero permanece detrás de O3-Mini. Esto confirma las fortalezas de O3-Mini en el área de razonamiento y la tendencia de GPT-4.5 a centrarse más en las habilidades de conversación.
En tareas de matemáticas (AIME), GPT-4.5 corta significativamente peor que O3-Mini. Esto indica que GPT-4.5 no es tan fuerte en el razonamiento matemático como los modelos especializados como O3-Mini.
En puntos de referencia de codificación como Swe-Lancer Diamond, GPT-4.5 muestra un mejor rendimiento que GPT-4O. Esto indica que GPT-4.5 también ha progresado en Codegen y el análisis, aunque puede no ser tan fuerte como los modelos de codificación especializados como Deepseek Code.
Las evaluaciones humanas indican que GPT-4.5 se prefiere en la mayoría de los casos, especialmente para consultas profesionales. Esto indica que GPT-4.5 en la práctica ofrece una experiencia de conversación más convincente y útil que sus predecesores, incluso si no siempre puede lograr los mejores resultados en ciertos puntos de referencia especializados.
Adecuado para:
Evaluación comparativa: elegir el modelo AI correcto
El análisis comparativo de los atributos más importantes de Géminis 2.0, Deepseek y GPT-4.5 muestra diferencias y similitudes significativas entre los modelos. Gemini 2.0 (Flash) es un modelo de transformador con un enfoque en las funciones multimodalidad y agente, mientras que Gemini 2.0 (PER) usa la misma arquitectura, pero está optimizado para la codificación y los contextos largos. Deepseek (R1) se basa en un transformador modificado con tecnologías como MOE, GQA y MLA, y GPT-4.5 se basa en la escala del aprendizaje no supervisado. Con respecto a los datos de capacitación, muestra que tanto los modelos Gemini como GPT-4.5 se basan en grandes cantidades de datos como texto, código, imágenes, audio y videos, mientras que Deepseek se destaca con 14.8 billones de tokens y un enfoque en datos específicos de dominio, así como el aprendizaje de refuerzo (RL). Las habilidades más importantes de los modelos varían: Gemini 2.0 ofrece inserción y salida multimodal con uso de herramientas y baja latencia, mientras que la versión Pro también admite un contexto de hasta 2 millones de tokens. Deepseek, por otro lado, se convence con un fuerte razonamiento, codificación, matemáticas y multilingüismo, complementado por su disponibilidad de código abierto. GPT-4.5 brilla en particular en las áreas de conversación, inteligencia emocional y corrupción.
La disponibilidad de los modelos también es diferente: Gemini ofrece API y una aplicación web y móvil, mientras que la versión Pro es accesible experimentalmente a través de Vertex AI. Deepseek está disponible como código abierto en plataformas como Hugging Face, Azure AI, Amazon Dontion e IBM Watsonx.ai. GPT-4.5, por otro lado, ofrece varias opciones como CHATGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, EDU) y la API de OpenAI. Las fortalezas de los modelos incluyen multimodalidad y velocidad en Gemini 2.0 (flash), así como la codificación, el conocimiento mundial y los largos contextos en Gemini 2.0 (PRO). Deepseek puntajes a través de la eficiencia de rentabilidad, excelentes habilidades de codificación y matemáticas y un fuerte razonamiento. GPT-4.5 se convence con una alta corrección fáctica e inteligencia emocional. Sin embargo, también se pueden ver las debilidades cómo las distorsiones o problemas con las soluciones de problemas en tiempo real para Gemini 2.0 (flash), restricciones experimentales y límites de entrega en la versión Pro, multimodalidad limitada y un ecosistema más pequeño en Deepseek, así como las dificultades en el razonamiento complejo, las matemáticas y el conocimiento limitado en GPT-4.5.
Los resultados de referencia proporcionan más información: Gemini 2.0 (Flash) alcanza el 77.6 % en MMLU, 34.5 % en LivecodeBech y 90.9 % en matemáticas, mientras que Gemini 2.0 (PER) con 79.1 % (MMLU), 36.0 % (LivecodeBeBech) y 91.8 % (matemáticas) realizó ligeramente mejor. Deepseek excede claramente con 90.8 % (MMLU), 71.5 % (GPQA), 97.3 % (matemáticas) y 79.8 % (AIME), mientras que GPT-4.5 establece otras prioridades: 71.4 % (GPQA), 36.7 % (AIME) y 62.5 % (SimpleQA).
Análisis de las diferencias y similitudes más importantes
Los tres modelos Gemini 2.0, Deepseek y GPT-4.5 tienen similitudes y diferencias claras que los predestinan para diferentes áreas de aplicaciones y necesidades de los usuarios.
Puntos en común
Arquitectura del transformador
Los tres modelos se basan en la arquitectura del transformador, que se ha establecido como una arquitectura dominante para grandes modelos de voz.
Habilidades avanzadas
Los tres modelos demuestran habilidades avanzadas en el procesamiento del lenguaje natural, el codegen, el razonamiento y otras áreas de la IA.
Multimodalidad (pronunciado de manera diferente):
Los tres modelos reconocen la importancia de la multimodalidad, aunque el grado de apoyo y enfoque varía.
diferencias
Enfoque y enfoque
- Gemini 2.0: Versatilidad, multimodalidad, funciones de agentes, amplia gama de aplicaciones.
- Deepseek: eficiencia, razonamiento, codificación, matemáticas, código abierto, rentabilidad.
- GPT-4.5: Conversación, interacción del lenguaje natural, corrección, inteligencia emocional.
Innovaciones arquitectónicas
Deepseek se caracteriza por innovaciones arquitectónicas como MOE, GQA y MLA, cuyo objetivo es aumentar la eficiencia. GPT-4.5 se centra en escalar técnicas de aprendizaje y alineación no supervisadas para mejorar las habilidades de conversación.
Datos de capacitación
Deepseek otorga importancia a los datos de capacitación específicos del dominio para la codificación y el idioma chino, mientras que Gemini 2.0 y GPT-4.5 probablemente están utilizando conjuntos de datos más amplios y diversos.
Disponibilidad y accesibilidad
Deepseek se basa fuertemente en el código abierto y ofrece sus modelos a través de varias plataformas. GPT-4.5 está disponible principalmente a través de plataformas y API propiedad de OpenAI, con un modelo de acceso escalonado. Gemini 2.0 ofrece una amplia disponibilidad a través de Google Services y API.
Fortalezas y debilidades
Cada modelo tiene sus propias fortalezas y debilidades, que lo hacen mejor o menos adecuado para ciertas aplicaciones.
Investigación de publicaciones oficiales y revisiones independientes: la perspectiva de los expertos
Las publicaciones oficiales y las revisiones independientes confirman esencialmente las fortalezas y debilidades de los tres modelos mostrados en este informe.
Publicaciones oficiales
Google, Deepseek AI y OpenAai publican regularmente publicaciones de blog, informes técnicos y resultados de referencia en los que presenta sus modelos y se compara con los competidores. Estas publicaciones ofrecen información valiosa sobre los detalles técnicos y el rendimiento de los modelos, pero naturalmente a menudo están orientados al marketing y pueden tener un cierto sesgo.
Pruebas y revisiones independientes
Varias organizaciones independientes, institutos de investigación y expertos en IA llevan a cabo sus propias pruebas y revisiones de los modelos y publican sus resultados en forma de publicaciones de blog, artículos, publicaciones científicas y comparaciones de referencia. Estas revisiones independientes ofrecen una perspectiva más objetiva sobre las fortalezas y debilidades relativas de los modelos y ayudan a los usuarios a tomar una decisión informada al elegir el modelo adecuado para sus necesidades.
En particular, las revisiones independientes confirman las fortalezas de Deepseek en matemáticas y puntos de referencia de codificación y su rentabilidad en comparación con OpenAI. GPT-4.5 es elogiado por sus habilidades de conversación mejoradas y la tasa de alucinación reducida, pero también se destacan sus debilidades en el razonamiento complejo. Gemini 2.0 es apreciado por su versatilidad y habilidades multimodales, pero su rendimiento puede variar según el punto de referencia específico.
El futuro de la IA es diverso
El análisis comparativo de Gemini 2.0, Deepseek y GPT-4.5 muestra claramente que cada modelo tiene fortalezas y optimizaciones únicas que lo hacen más adecuado para ciertas aplicaciones. No existe un "mejor" modelo de IA por excelencia, sino más bien una variedad de modelos, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones.
Géminis 2.0
Gemini 2.0 se presenta como una familia versátil que se centra en las funciones multimodalidad y agentes, con diferentes variantes que se adaptan a las necesidades específicas. Es la opción ideal para aplicaciones que requieren un soporte multimodal integral y pueden beneficiarse de la velocidad y la versatilidad de la familia Gemini 2.0.
Veterano
Deepseek se caracteriza por su arquitectura, rentabilidad y disponibilidad de código abierto orientados al razonamiento. Es particularmente fuerte en áreas técnicas como la codificación y las matemáticas y es una opción atractiva para los desarrolladores e investigadores que valoran el rendimiento, la eficiencia y la transparencia.
GPT-4.5
GPT-4.5 se centra en mejorar la experiencia del usuario en conversaciones a través de una mayor corrupción fáctica, reducidas alucinaciones y una mejor inteligencia emocional. Es la mejor opción para aplicaciones que requieren experiencia de conversación natural y atractiva, como: B. Chatbots, asistentes virtuales y escritura creativa.
Multimodalidad y código abierto: las tendencias de la próxima generación de IA
La elección del mejor modelo depende en gran medida de la aplicación específica y las prioridades del usuario. Las empresas y los desarrolladores deben analizar cuidadosamente sus necesidades y requisitos y sopesar las fortalezas y debilidades de los diversos modelos para tomar la decisión óptima.
El rápido desarrollo en el campo de los modelos de IA indica que estos modelos continuarán mejorando y desarrollándose rápidamente. Las tendencias futuras podrían incluir una integración aún mayor de la multimodalidad, mejores habilidades de recurrencia, mayor accesibilidad a través de iniciativas de código abierto y una disponibilidad más amplia en diversas plataformas. Los esfuerzos continuos para reducir los costos y aumentar la eficiencia continuarán avanzando en la amplia aceptación y uso de estas tecnologías en diversas industrias.
El futuro de la IA no es monolítico, sino diverso y dinámico. Gemini 2.0, Deepseek y GPT-4.5 son solo tres ejemplos de la diversidad y el espíritu de innovación que da forma al mercado actual de IA. En el futuro, se espera que estos modelos se vuelvan aún más poderosos, más versátiles y accesibles, y la forma en que interactuamos con la tecnología y entendemos el mundo que nos rodea. El viaje de la inteligencia artificial acaba de comenzar, y los próximos años prometerán desarrollos y avances aún más emocionantes.
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