Juhtivate AI-mudelite võrdlev analüüs: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 ja GPT-44.5 OpenAai'st

Intelligentsete masinate tõus

Oleme tehisintellekti (AI) valdkonnas enneolematu arengu ajastul. Suurte häälmudelite (LLM -i) areng on viimastel aastatel jõudnud kiiruseni, mis üllatas paljusid eksperte ja vaatlejaid. Need kõrgelt arenenud AI -süsteemid ei ole enam ainult spetsiaalsete rakenduste tööriistad; Nad tungivad üha enam meie elu valdkondadesse ja muudavad meie ümbritseva maailma töötamise, suhtlemise ja mõistmise viisi.

Selle tehnoloogilise revolutsiooni tipus on kolm mudelit, mis põhjustavad ergutamist professionaalses maailmas ja väljaspool: Kaksikud 2.0, Google DeepMind, Deepseek Deepseek AI-st ja GPT-44.5 OpenAai'st. Need mudelid esindavad AI uurimistöös ja arendustegevuses praegust tehnikaolukorda. Need demonstreerivad muljetavaldavaid oskusi erinevates erialades, alates loodusliku keele töötlemisest kuni arvutikoodide põlvkonnani kuni keeruka loogilise mõtlemise ja loomingulise sisu loomiseni.

See aruanne teeb nende kolme mudeli põhjaliku ja võrdleva analüüsi, et uurida nende vastavaid tugevusi, nõrkusi ja rakendusvaldkondi üksikasjalikult. Selle eesmärk on luua sügav mõista nende kaasaegsete AI-süsteemide erinevusi ja sarnasusi ning pakkuda teadlikku alust oma potentsiaali ja piirangute hindamiseks. Me ei uuri mitte ainult tehnilisi spetsifikatsioone ja jõudlusandmeid, vaid ka neid mudeleid kujundanud arendajate filosoofilisi ja strateegilisi lähenemisviise.

Sobib selleks:

• Lihtsalt selgitas AI mudeleid: mõistke AI põhitõdesid, häälmudeleid ja mõttekäiku

AI-võistluse dünaamika: hiiglaste kolmesuunaline lahing

Konkurents domineerimise pärast AI valdkonnas on intensiivne ja seda domineerivad mõned, kuid väga mõjukad näitlejad. Google DeepMind, Deepseek AI ja OpenAi pole ainult tehnoloogiaettevõtted; Nad on ka uurimisasutused, mis asuvad AI uuenduse peamisel kohal. Teie mudelid pole mitte ainult tooted, vaid ka nende nägemuste ilmingud AI tulevikust ja selle rollist ühiskonnas.

Google DeepMind koos sügavate juurte juurte ja tohutu arvutusvõimsusega järgib Gemini 2.0 lähenemisviisi mitmekülgsusest ja multimodaalsusest. Ettevõte näeb AI tulevikku intelligentsetes agentides, kes on võimelised reaalses maailmas keerukate ülesannetega hakkama saama ning erinevat tüüpi teavet sujuvalt töödelda ja genereerida - tekst, pildid, heli, video.

Hiinas asuv arenev ettevõte Deepseek AI on teinud endale nime Deepseekiga, mida iseloomustab tema tähelepanuväärne tõhusus, tugev pöördumisoskus ja pühendumus avatud lähtekoodile. Deepseek positsioneerib end AI turul väljakutsujana, mis pakub väljakujunenud hiiglaste mudelitele võimsat ja samal ajal juurdepääsetavat alternatiivi.

OpenAai, keda tuntakse ChatGPT ja GPT Model Families, on jällegi seadnud GPT-4,5-ga vestlusliku AI arendamisel verstaposti. OpenAi keskendub mudelite loomisele, mis pole mitte ainult intelligentsed, vaid ka intuitiivsed, empaatilised ja suudavad sügavamal tasemel inimestega suhelda. GPT-4.5 kehastab seda nägemust ja selle eesmärk on viia inim-masina suhtluses võimalike piirid.

Kaksikud 2.0: AI mudelite perekond agentide ajastule

Gemini 2.0 ei ole ainult üks mudel, vaid kogu Google DeepMindi välja töötatud AI -süsteemide perekond, et vastata moodsa AI ökosüsteemi erinevatele nõuetele. See perekond hõlmab erinevaid variante, millest igaüks on kohandatud konkreetsetele rakendusvaldkondadele ja jõudlusnõuetele.

Sobib selleks:

• Uus: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modelli uuendus Kaksikute 2.0 Flash, Flash mõtlemise ja Pro kohta (eksperimentaalne)

Viimased arengud ja teadaanded (seisuga 2025): Kaksikute perekond kasvab

2025. aasta jooksul esitas Google DeepMind pidevalt Kaksikute 2.0 perekonna uusi liikmeid ja rõhutas seega oma ambitsioone AI turul. Eriti tähelepanuväärne on Kaksikute 2.0 Flash ja Gemini 2.0 välk-lite üldine kättesaadavus, mis on positsioneeritud arendajatele võimsate ja kulutõhusate võimalustena.

Gemini 2.0 Flash ise kirjeldab Google'i kui töölooma mudelit. See nimi näitab selle tugevusi kiiruse, töökindluse ja mitmekülgsuse osas. Selle eesmärk on pakkuda madala latentsusajaga kõrge jõudlust, mis muudab selle ideaalseks rakenduste jaoks, kus kiired reageerimisajad on otsustavad, näiteks: B. vestlusbotid, reaalajas tõlked või interaktiivsed rakendused.

Gemini 2.0 välk-lite eesmärk on maksimaalne kulutõhusus. See mudel on optimeeritud suure läbilaskevõimega rakenduste jaoks, milles madalad tegevuskulud päringu kohta, nt. B. Tekstiandmete massitöötluses, automaatne sisu modereerimine või AI-teenuste pakkumine ressurssidega piiratud keskkonnas.

Lisaks nendele üldiselt saadaolevatele mudelitele on Google teatanud ka sellised eksperimentaalsed versioonid nagu Kaksikud 2.0 Pro ja Gemini 2.0 Flash mõtlemine eksperimentaalne. Need mudelid on endiselt väljatöötamisel ja uurivad AI -uuringute võimalike piire ning arendajatelt ja teadlastelt tagasisidet varases staadiumis.

Gemini 2.0 Pro on esile tõstetud kui pere võimsaim mudel, eriti kodeerimise ja maailma teadmiste valdkonnas. Märkimisväärne funktsioon on selle äärmiselt pikk konteksti aken, mis on 2 miljonit märki. See tähendab, et Gemini 2.0 Pro suudab töödelda eriti suuri teksti ja mõista, mis teeb ideaalseks ülesannete jaoks, mis nõuavad keerukate suhete sügavat mõistmist, näiteks: B. ulatusliku dokumentatsiooni analüüs, keerukatele küsimustele vastamine või koodi genereerimine suurte tarkvaraprojektide jaoks.

Kaksikud 2.0 Flash -mõtlemine Eksperimentaalne keskendub seevastu mõttekäikude parandamisele. See mudel on võimeline selgesõnaliselt tutvustama oma mõtlemisprotsessi jõudluse parandamiseks ja AI otsuste selgitamise suurendamiseks. See funktsioon on eriti oluline rakendusvaldkondades, kus AI otsuste läbipaistvus ja jälgitavus on ülioluline, näiteks: B. meditsiinis, rahanduses või kohtupraktika kohaselt.

Kaksikute 2.0 hiljutiste arengute oluline aspekt on Kaksikute 1.x seeria vanemate mudelite ning Google'i palmi- ja Codey mudelite seadistamine. Teenuse katkestuste vältimiseks soovitab ettevõte tungivalt nende vanemate mudelite kasutajatel GEMINI 2.0 Flashisse rännata. See meede näitab, et Google on veendunud Kaksikute 2.0 põlvkonna arhitektuuri ja toimivuse edusammude osas ning soovib selle AI -teenuste tulevase platvormina positsioneerida.

Kaksikute 2.0 välklambi globaalset ulatust rõhutab selle kättesaadavus Gemini veebirakenduse kaudu enam kui 40 keeles ja üle 230 riigis ja valdkonnas. Seda näitab Google'i pühendumus arenenud AI -tehnoloogiale juurdepääsu demokratiseerida ja tema nägemus AI -st, mis on juurdepääsetav ja kasutatav inimestele kogu maailmas.

Arhitektuuriline ülevaade ja tehnoloogilised alused: multimodaalsus ja agendid fookuses

Kaksikud 2.0 perekond oli loodud "agendi vanuse" jaoks. See tähendab, et mudelid pole loodud mitte ainult teksti mõistmiseks ja genereerimiseks, vaid on võimelised suhtlema ka reaalse maailmaga, kasutama tööriistu, piltide genereerimiseks ja loomiseks ja genereerimiseks. Need multimodaalsed oskused ja agendifunktsioonid on sügava arhitektuurilise keskendumise tulemusel tulevaste AI -rakenduste vajadustele.

Kaksikute 2.0 erinevad variandid on suunatud erinevatele fookuspunktidele, et katta mitmesuguseid rakendusi. Gemini 2.0 välk on loodud mitmekülgse madala latentsusajaga mudelina, mis sobib paljude ülesannete jaoks. Gemini 2.0 Pro seevastu on spetsialiseerunud kodeerimisele, maailma teadmistele ja pikkadele kontekstidele ning on suunatud kasutajatele, kes vajavad nendes valdkondades kõige suuremat jõudlust. Kaksikud 2.0 Flash-Lite on mõeldud kulude optimeeritud rakenduste jaoks ja pakub tasakaalu jõudluse ja majanduse vahel. Kaksikud 2.0 Flash -mõtlemise eksperimentaal eesmärk on lõpuks paremad mõttekäiguoskused ja uurib uusi viise AI -mudelite loogiliste mõtlemisprotsesside parandamiseks.

Gemini 2.0 arhitektuuri keskne omadus on multimodaalsete sisendite toetamine. Mudelid saavad sisendina töödelda teksti, koodi, pilte, heli ja videot ning integreerida seega teavet erinevatest sensoorsetest viisidest. Väljundit saab teha ka multimodaalset, kusjuures Kaksikud 2.0 saavad teksti, pilte ja heli genereerida. Mõned väljundviisid, näiteks B. Video, on praegu endiselt privaatse eelvaate faasis ja tõenäoliselt on need tulevikus üldiselt saadaval.

Gemini 2.0 muljetavaldav jõudlus on tingitud ka Google'i investeeringutest spetsiaalsesse riistvarasse. Ettevõte tugineb oma Trillium TPU -dele (tensoritöötluse üksustele), mis töötati spetsiaalselt välja AI arvutuste kiirendamiseks. See kohandatud riistvara võimaldab Google'il oma AI mudeleid tõhusamalt koolitada ja juhtida ning saavutada seega AI-turul konkurentsieelis.

Kaksikute 2.0 arhitektuuriline orientatsioon multimodaalsusele ja AI agentide võimaldamine, kes saavad reaalse maailmaga suhelda, on teiste AI mudelitega võrreldes oluline eristusfunktsioon. Kaksikute 2.0 perekonna erinevate variantide olemasolu näitab modulaarset lähenemisviisi, mis võimaldab Google'il kohandada mudeleid paindlikult konkreetsete jõudlus- või kulunõuetega. Tema enda riistvara kasutamine rõhutab Google'i pikaajalist pühendumust AI infrastruktuuri edasisele arengule ja selle otsusele mängida juhtivat rolli AI ajastul.

Koolitusandmed: ulatus, allikad ja õppimiskunst

Ehkki üksikasjalik teave Kaksikute 2.0 koolitusandmete täpse ulatuse ja koosseisu kohta pole üldsusele avatud, võib selle tuletada mudeli oskustest, et seda koolitati massiliste andmedokumentide osas. Need andmekirjed sisaldavad tõenäoliselt terabaiti või isegi teksti ja kodeeritud andmete petabaite, samuti multimodaalseid andmeid piltide, heli ja videot sisaldavate 2.0 versiooni kohta.

Google'il on hindamatu andmete varandus, mis pärineb kogu Interneti spektrist, digiteeritud raamatutest, teadusväljaannetest, uudisteartiklitest, sotsiaalmeedia panustest ja lugematutest muudest allikatest. See tohutu hulk andmeid on Google AI mudelite koolitamise alus. Võib eeldada, et Google kasutab koolitusandmete kvaliteedi ja asjakohasuse tagamiseks ning potentsiaalsete moonutuste või soovimatu sisu filtreerimiseks.

Kaksikute 2.0 multimodaalsed oskused nõuavad pildi-, heli- ja videoandmete lisamist koolitusprotsessi. Need andmed pärinevad tõenäoliselt erinevatest allikatest, sealhulgas avalikult saadaolevate pildiandmebaaside, heliarhiivide, videoplatvormide ja võib -olla ka Google'i omanduses olevate andmete kirjetega. Multimodaalse andmete hankimise ja töötlemise väljakutse on erinevate andmete mooduste integreerimine mõistlikult ja tagada, et mudel õpiks nendevahelisi seoseid ja seoseid.

Suurte häälmudelite nagu Kaksikud 2.0 koolitusprotsess on äärmiselt arvutatud ja nõuab võimsate superarvutite ja spetsialiseeritud AI riistvara kasutamist. See on iteratiivne protsess, kus mudelit söödetakse korduvalt treeningandmetega ja selle parameetrid kohandatakse nii, et see täidab soovitud ülesandeid. See protsess võib võtta nädalaid või isegi mitu kuud ning see nõuab sügavat mõistmist aluseks olevatest algoritmidest ja masinõppe peensustest.

Kõige olulisemad oskused ja mitmekesised rakendused: Kaksikud 2.0 tegevuses

Gemini 2.0 Flash, Pro ja Flash-Lite pakuvad muljetavaldavaid oskusi, mis muudavad teid erinevates tööstusharudes ja valdkondades mitmesuguste rakenduste jaoks. Kõige olulisemad funktsioonid hõlmavad järgmist:

Multimodaalne sisestus ja väljund

Teksti, koodi, piltide, piltide, heli ja video töötlemise ja genereerimise võime töötlemine ja genereerimine avab uusi võimalusi inim-masina suhtlemiseks ja multimodaalse sisu loomiseks.

Tööriistade kasutamine

Gemini 2.0 saab kasutada väliseid tööriistu ja API -sid teabele juurdepääsu, toimingute tegemiseks ja keerukate ülesannete haldamiseks. See võimaldab mudelil ületada oma oskusi ja kohaneda dünaamilises keskkonnas.

Pikk konteksti aken

Eelkõige saab Gemini 2.0 Pro koos oma 2 miljoni sümboolse konteksti akenga töödelda ja mõista äärmiselt pikki tekste ning mõista, millised ülesanded, näiteks ulatuslike dokumentide analüüs või pikkade vestluste kokkuvõte pressinible.

Täiustatud mõttekäik

Eksperimentaalne versioon Gemini 2.0 Flash -mõtlemine Eksperimentaalne eesmärk on parandada mudeli loogilisi mõtlemisprotsesse ja võimaldada sellel lahendada keerukamaid probleeme ja teha ratsionaalseid otsuseid.

Kodeerimine

Gemini 2.0 Pro on kodeerimisel eriti tugev ja võib genereerida erinevates programmeerimiskeeltes kõrgekvaliteedilist koodi, ära tunda ja parandada koodi vigu ning toetada neid tarkvaraarenduses.

Funktsiooni kutsumine

Funktsioonide kutsumise võimalus võimaldab Gemini 2.0 suhelda teiste süsteemide ja rakendustega ning automatiseerida keerulisi tööprotsesse.

Kaksikud 2.0 potentsiaalsed rakendused on peaaegu piiramatud. Mõned näited hõlmavad järgmist:

Sisu loomine

Tekstide, artiklite, ajaveebi postituste, skriptide, luuletuste, muusika ja muu loomingulise sisu genereerimine erinevates vormingutes ja stiilides.

automatiseerimine

Rutiinsete ülesannete automatiseerimine, andmete analüüs, protsesside optimeerimine, klienditeenindus ja muud äriprotsessid.

Kodeerimise tugi

Tarkvaraarendajate tugi koodi geniseerimisel, vigade parandamisel, koodidokumentatsioonis ja uute programmeerimiskeelte õppimisel.

Täiustatud pildiotsija kogemused

Intelligentsemad ja kontekstiga seotud otsingutulemused, mis ulatuvad kaugemale traditsioonilisest märksõnaotsingust ja aitavad kasutajatel vastata keerukatele küsimustele ja saada sügavamat teavet teabe kohta.

Äri- ja ettevõtte rakendused

Kasutamine sellistes valdkondades nagu turundus, müük, inimressursid, rahandus, juriidiline ja tervishoid, et parandada tõhusust, otsuste tegemist ja klientide rahulolu.

Kaksikud 2.0: transformatiivne AI agent igapäevaelu ja töö jaoks

Sellised konkreetsed projektid nagu Project Astra, mis uurib universaalse AI assistendi tulevikuoskusi, ja brauseri automatiseerimise prototüüp Project Mariner näitavad Kaksikute 2.0 praktilisi võimalikke kasutusviise. Need projektid näitavad, et Google peab Kaksikute tehnoloogiat mitte ainult üksikute ülesannete vahendina, vaid ka ulatuslike AI -lahenduste väljatöötamise aluseks, mis suudavad inimesi oma igapäevaelus ja ametialases tegevuses toetada.

Kaksikute 2.0 mudeliperekonna mitmekülgsus võimaldab nende kasutamist laias ülesannete spektris, alates üldistest rakendustest kuni spetsialiseeritud valdkondadeni nagu kodeerimine ja keeruline arutluskäik. Keskendumine agendifunktsioonidele näitab suundumust ennetavamate ja kasulikumate AI -süsteemide poole, mis mitte ainult ei reageeri käskudele, vaid suudavad ka iseseisvalt tegutseda ja probleeme lahendada.

Sobib selleks:

• Google Gemini 2.0, Tehisintellekt ja robootika: Kaksikute robootika ja Kaksikute robootika-er

Kasutajate ja arendajate kättesaadavus ja juurdepääsetavus: AI kõigile

Google üritab aktiivselt teha Kaksiku 2.0 juurdepääsetavaks nii arendajatele kui ka lõppkasutajatele. Gemini 2.0 välk ja välk-lite on saadaval Google AI stuudio ja Vertex AI Gemini API kaudu. Google AI Studio on veebipõhine arenduskeskkond, mis võimaldab arendajatel katsetada Kaksiku 2.0-ga, luua prototüüpe ja töötada välja AI-rakendused. Vertex AI on Google'i pilveplatvorm masinõppe jaoks, mis pakub terviklikku tööriistade ja teenuste komplekti AI -mudelite koolitamiseks, pakkumiseks ja haldamiseks.

Eksperimentaalne versioon Gemini 2.0 Pro on juurdepääsetav ka Vertex AI -s, kuid see on rohkem suunatud edasijõudnutele kasutajatele ja teadlastele, kes soovivad uurida mudeli uusimaid funktsioone ja võimalusi.

GEMINI 2.0 VÄLJAS VÄLJAS VÄLJASTATUD Vestluse jaoks on saadaval Gemini veebirakenduses ja mobiilirakenduses. See võimaldab lõppkasutajatel kogeda Gemini 2.0 oskusi vestluslikus kontekstis ja anda tagasisidet, mis aitab kaasa mudeli edasisele arengule.

Gemini integreeritakse ka Google Workspace'i rakendustesse nagu Gmail, Docs, lehed ja slaidid. See integratsioon võimaldab kasutajatel kasutada Kaksikute 2.0 AI -funktsioone otse oma igapäevastes tööprotsessides, nt. B. E -kirjade kirjutamisel, dokumentide loomisel, arvutustabelis andmete analüüsimisel või esitluste loomisel.

Kaksikute 2.0 järk -järguline kättesaadavus eksperimentaalsetest versioonidest üldiselt saadaolevate mudeliteni, võimaldab kontrollitud sissejuhatust ja kasutaja tagasiside kogumist. See on Google'i strateegia oluline aspekt, et tagada mudelite stabiilne, usaldusväärne ja kasutajasõbralik, enne kui need on laiale publikule kättesaadavaks tehtud. Integreerimine sellistesse laialt levinud platvormidesse nagu Google Workspace hõlbustab mudeli oskuste kasutamist laia kasutajabaasi kaudu ja aitab integreerida AI inimeste igapäevaellu.

Hästi tuntud tugevused ja nõrkused: aus vaade Kaksikute 2.0 -le

Gemini 2.0 sai palju kiitust oma muljetavaldavate oskuste eest AI kogukonnas ja esimestes kasutajatestides. Teatatud tugevused hõlmavad:

Täiustatud multimodaalsed oskused

Gemini 2.0 ületab oma eelkäijaid ja paljusid muid multimodaalsete andmete töötlemise ja genereerimise mudeleid, mis pretendeerivad seda mitmesuguste rakenduste jaoks meedia-, kommunikatsiooni- ja loomemajanduse valdkonnas.

Kiirem töötlus

Gemini 2.0 välk ja välk-lite on kiiruse jaoks optimeeritud ja pakuvad madalat latentsusaega, mis muudab selle ideaalseks reaalajas rakenduste ja interaktiivsete süsteemide jaoks.

Täiustatud arutluskäik ja konteksti mõistmine

Kaksikud 2.0 näitab edusamme loogilises mõtlemises ja keerukate kontekstide mõistmisel, mis viib täpsemate ja asjakohasemate vastuste ja tulemusteni.

Tugev jõudlus pikkade kontekstide kodeerimisel ja töötlemisel

Eelkõige avaldab Gemini 2.0 PRO muljet oma oskustega koodide geniseerimisel ja analüüsimisel, aga ka selle äärmiselt pikk kontekstiaken, mis võimaldab tal töödelda ulatuslikke teksti.

Vaatamata nendele muljetavaldavatele tugevustele on ka valdkondi, kus Kaksikud 2.0 on endiselt parenduspotentsiaal. Teatatud nõrkused hõlmavad:

Potentsiaalsed moonutused

Nagu paljud suured häälmudelid, võib ka Kaksikud 2.0 kajastada oma treeninguandmete moonutusi, mis võivad põhjustada kallutatud või diskrimineerivaid tulemusi. Google tegeleb aktiivselt nende moonutuste äratundmise ja minimeerimisega.

Piirangud keeruka probleemide lahendamisel reaalajas

Ehkki Kaksikud 2.0 näitab põhjenduste edusamme, võib see siiski reaalajas oma piiridega jõuda, eriti võrreldes spetsialiseeritud mudelitega, mis on optimeeritud teatud tüüpi mõttekäikude jaoks.

Gmailis on kompositsiooni tööriista parandamise vajadus

Mõned kasutajad on teatanud, et Kaksikute 2.0 -l põhinev Gmaili kompositsiooni tööriist ei ole veel kõigis aspektides täiuslik ja sellel on potentsiaal paranemisvõimalus, nt. B. Stiilse järjepidevuse või konkreetsete kasutaja eelistuste arvestamise osas.

Võrreldes selliste konkurentidega nagu Grok ja GPT-4, näitab Kaksikud 2.0 multimodaalsetes ülesannetes tugevusi, kuid võib teatud mõtteviisides maha jääda. Oluline on rõhutada, et AI turg on väga dünaamiline ja erinevate mudelite suhteline jõudlus muutub pidevalt.

Üldiselt pakub Kaksikud 2.0 muljetavaldavaid oskusi ja esindab märkimisväärset edu suurte keelemudelite väljatöötamisel. Nagu teisedki LLM -id, seisab ta silmitsi ka moonutuste ja kõigi ülesannete järjepideva mõttekäiguga seotud väljakutsetega. Kaksikute 2.0 pidev edasine arendamine ja parendamine Google DeepMind jätkab nende nõrkade külgede minimeerimist tulevikus ja laiendab selle tugevusi.

Asjakohaste võrdlusaluste ja jõudluse võrdluste tulemused: numbrid räägivad mahtusid

Võrdlusandmed näitavad, et Gemini 2.0 Flash ja Pro erinevates väljakujunenud võrdlusalustes, näiteks MMLU (massiivne multitaski keele mõistmine), LiveCodeBech, Bird-SQL, GPQA (lõpetanute tasemel Google'i proovikindlad Q & A), matemaatika, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (massiivne multi-distsipline-mulm), Couvost), COVOST2) Egososchem suureneb oma eelkäijate suhtes märkimisväärselt.

Gemini 2.0 erinevad variandid näitavad erinevaid tugevusi, kusjuures Pro töötab tavaliselt paremini keerukamate ülesannete jaoks, samas kui Flash ja Flash Lite on kiiruse ja kulutõhususe tagamiseks optimeeritud.

Võrreldes teiste ettevõtete, näiteks GPT-4O ja Deepseeki mudelitega, varieerub suhteline jõudlus sõltuvalt konkreetsest võrdlusalusest ja võrreldud mudelitest. Näiteks ületab Kaksikud 2.0 olulistes võrdlusalustes Flash 1,5 Pro ja on korraga kaks korda kiirem. See rõhutab tõhususe suurenemist, mille Google on saavutanud Kaksikute arhitektuuri edasise arengu kaudu.

Gemini 2.0 Pro saavutab kõrgemad väärtused kui Kaksikud 1.5 Pro. Need parandused on eriti olulised tarkvaraarendajate ja ettevõtete jaoks, kes kasutavad AI -d koodide genereerimiseks ja analüüsimiseks.

Matemaatika võrdlusalustes nagu matemaatika ja varjatudMath, näitavad 2.0 mudelid ka nende eelkäijate olulisi parandusi. See näitab, et Google on teinud edusamme Gemini 2.0 mõtteoskuse parandamisel, eriti valdkondades, mis nõuavad loogilist mõtlemist ja matemaatilist mõistmist.

Siiski on oluline märkida, et võrdlustulemused on ainult osa üldpildist. AI -mudeli tegelik jõudlus reaalsetes rakendustes võib sõltuvalt konkreetsetest nõuetest ja kontekstist erineda. Sellegipoolest annavad võrdlusandmed väärtuslikku teavet erinevate mudelite suhtelistest tugevustest ja nõrkustest ning võimaldavad nende jõudluse objektiivset võrdlust.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Odavad AI juhid: Deepseek vs AI hiiglane-võimas alternatiivpilt: xpert.digital

Deepseek: tõhus väljakutsuja, keskendudes mõttekäikudele ja avatud lähtekoodile

Deepseek on AI -mudel, mille on välja töötanud Deepseek AI ja seda iseloomustab selle tähelepanuväärne tõhusus, tugev mõttekäik ja pühendumus avatud lähtekoodile. Deepseek positsioneerib end väljakujunenud AI -hiiglaste mudelitele võimsa ja odava alternatiivina ning on AI kogukonnas juba palju tähelepanu pälvinud.

Arhitektuuriline raamistik ja tehnilised spetsifikatsioonid: tõhusus innovatsiooni kaudu

Deepseek kasutab modifitseeritud trafo arhitektuuri, mis tugineb tõhususele rühmitatud päringu tähelepanu (GQA) ja dünaamilise säästu aktiveerimise kaudu (ekspertide-MOE segu). Need arhitektuurilised uuendused võimaldavad DeepSEEKil saavutada suhteliselt madala aritmeetiliste ressurssidega kõrge jõudlust.

Deepseek-R1 mudelil, Deepseeki esimene avalikult kättesaadav versioon, on 671 miljardit parameetrit, kuid aktiveeritakse ainult 37 miljardit tokeni kohta. See hõre aktiveerimise lähenemisviis vähendab märkimisväärselt järelduste ajal arvutuskulusid, kuna iga sisendi jaoks on aktiivne ainult väike osa mudelist.

Veel üks Deepseeki oluline arhitektuuriline tunnus on mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA) mehhanism. MLA optimeerib tähelepanu mehhanismi, mis on trafo arhitektuuri keskne komponent, ja parandab mudeli infotöötluse tõhusust.

Deepseeki tähelepanu keskmes on tööpiirangute jõudluse ja praktiliste piirangute tasakaal, eriti koodide genereerimise ja mitmekeelse toe valdkonnas. Mudel on loodud selleks, et anda nendes piirkondades suurepäraseid tulemusi ning olla samal ajal odav ja ressursside kokkuhoid.

MOE arhitektuur, mida Deepseek kasutab, jagab AI mudeli eraldi alamvõrkudeks, millest igaüks on spetsialiseerunud sisendandmete alamhulgale. Treeningu ja järelduste ajal aktiveeritakse iga sisendi jaoks ainult osa alamvõrgust, mis vähendab märkimisväärselt arvutuskulusid. See lähenemisviis võimaldab DeepSEEKil treenida ja käitada väga suurt mudelit, millel on palju parameetreid, ilma et järelduste kiirust või kulusid ei suurendaks liiga palju.

Koolitusandmete leiud: kvaliteet enne kvantiteeti ja spetsialiseerumise väärtus

Deepseek on domeenispetsiifiliste koolitusandmete jaoks väga oluline tähtsus, eriti kodeerimise ja hiina keele jaoks. Ettevõte on veendunud, et koolitusandmete kvaliteet ja asjakohasus on AI -mudeli toimimisel olulisem kui puhas kogus.

Deepseek-V3 treeningkeha sisaldab 14,8 triljonit märki. Märkimisväärne osa nendest andmetest pärineb domeenispetsiifilistest allikatest, mis keskenduvad kodeerimisele ja hiina keelele. See võimaldab Deepseekil nendes piirkondades eriti tugevaid teenuseid osutada.

Deepseeki koolitusmeetodid hõlmavad tugevdusõpet (RL), sealhulgas ainulaadset Pure-RL-lähenemist Deepseek-R1-Zero jaoks ja DeepSEEK-R1 jaoks külma stardi andmete kasutamist. Tugevdamise õppimine on masinõppe meetod, kus agent õpib keskkonnas tegutsema, saades soovitud toimingute ja soovimatute toimingute eest karistuste eest preemiaid.

Deepseek-R1-Zero koolitati ilma esialgse juhendatud FIN-häälestamiseta (SFT), et edendada mõttekäiguoskusi puhtalt RL-i kaudu. Juhendatud peenhäälestamine on tavaline tehnoloogia, mille käigus on lõpule jõudnud eelnevalt koolitatud keelemudel väiksema, annoteeritud andmekogumiga, et parandada selle jõudlust teatud ülesannetes. Siiski on Deepseek näidanud, et tugevdusõppe abil on võimalik saavutada tugevaid kordumisoskusi isegi ilma SFT -ta.

Deepseek-R1 seevastu integreerib RL-i ette külma käivitamise andmed, et luua tugev alus lugemiseks ja mittelugemisülesanneteks. Külma stardi andmed on andmed, mida kasutatakse koolituse alguses, et edastada mudelile põhjalik arusaam keelest ja maailmast. Külma käivitamise andmete kombinatsiooni abil tugevdava õppimisega saab Deepseek koolitada mudelit, millel on tugevad mõttekäiguoskused ja laiad üldised teadmised.

RL -koolitusprotsessi optimeerimiseks ning koolituse stabiilsuse ja tõhususe parandamiseks kasutatakse ka täiustatud tehnikaid nagu rühma suhteline poliitika optimeerimine (GRPO).

Sobib selleks:

• Majanduslik turbo sügavkviit: Hiina uus AI lootus kui majandusmootor?

Põhioskused ja potentsiaalsed rakendused: Deepseek tegutseb

Deepseek-R1 iseloomustab mitmed põhioskused, mis seda erinevate rakenduste jaoks eelduseks on:

Tugevad mõttekäigud

Deepseek-R1 on eriti tugev loogilises mõtlemises ja probleemide lahendamisel, eriti sellistes valdkondades nagu matemaatika ja kodeerimine.

Parem jõudlus kodeerimisel ja matemaatikas

Võrdlusaluse andmed näitavad, et Deepseek-R1 lõikab sageli paremini kodeerimise ja matemaatika võrdlusaluseid kui paljud teised mudelid, sealhulgas mõned Openaai mudelid.

Mitmekeelne tugi

Deepseek-R1 pakub tuge mitmele keelele, mis muudab selle atraktiivseks globaalsete rakenduste ja mitmekeelsete kasutajate jaoks.

Kulukasulikkus

Deepseek-R1 tõhus arhitektuur võimaldab mudelil töötada suhteliselt väikeste arvutuskuludega, mis teeb sellest ettevõtetele ja arendajatele odava võimaluse.

Avatud lähtekoodiga saadavus

Deepseek AI on pühendunud avatud lähtekoodiga ideele ja pakub avatud lähtekoodiga paljusid oma mudeleid, sealhulgas Deepseek LLM ja Deepseek Code. See edendab kogukonna läbipaistvust, koostööd ja AI -tehnoloogia edasist arengut.

Deepseek-R1 potentsiaalsed rakendused hõlmavad:

Sisu loomine

Tehniliste tekstide, dokumentide, aruannete ja muu sisu genereerimine, mis nõuavad suurt täpsust ja detaile.

AI juhendaja

Kasutage intelligentse juhendajana matemaatika, arvutiteaduse ja muude tehniliste erialade valdkonnas, et toetada õppijaid keerukate mõistete probleemide lahendamisel ja mõistmisel.

Arendusvahendid

Integreerimine arenduskeskkondadesse ja tööriistadesse, et toetada tarkvaraarendajaid CodeGen, tõrkeotsingu, koodide analüüs ja optimeerimine.

Arhitektuur ja linnaplaneerimine

Deepseek AI -d kasutatakse ka arhitektuuris ja linnaplaneerimisel, sealhulgas GIS -andmete töötlemisel ja visualiseerimiseks mõeldud koodeksi kood. See näitab Deepseeki potentsiaali luua lisaväärtust isegi spetsialiseeritud ja keerukates rakenduspiirkondades.

Deepseek-R1 suudab lahendada keerulisi probleeme, demonteerides need individuaalsetes sammudes ja muutes mõtlemisprotsessi läbipaistvaks. See võime on eriti väärtuslik rakendusvaldkondades, kus AI otsuste jälgitavus ja seletatavus on oluline.

Kättesaadavus ja litsentsimisvõimalused: avatud lähtekoodiga innovatsiooni ja juurdepääsetavuse jaoks

Deepseek tugineb tugevalt avatud lähtekoodiga ja on avaldanud mitu oma mudelit avatud lähtekoodiga litsentside alusel. Deepseek LLM ja Deepseek Code on saadaval avatud lähtekoodiga ning seda saab kogukonna poolt vabalt kasutada, muuta ja arendada.

Deepseek-R1 avaldatakse väga liberaalse avatud lähtekoodiga litsentsi koos CILLENSE all, mis võimaldab mudeli ärilist ja mitteärilist kasutamist, muutmist ja edasist levitamist. See avatud lähtekoodiga strateegia eristab Deepseeki paljudest teistest AI -ettevõtetest, kes tavaliselt hoiavad oma mudeleid omandis.

Deepseek-R1 on saadaval erinevatel platvormidel, sealhulgas Face, Azure AI valukoda, Amazon Dark ja IBM Watsonx.Ai. Hugging Face on populaarne platvorm AI mudelite ja andmekirjete avaldamiseks ja vahetamiseks. Azure AI valukoda, Amazon Dark ja IBM Watsonx.Ai on pilveplatvormid, mis võimaldavad API-de kaudu juurdepääsu Deepseek-R1 ja teistele AI-mudelitele.

Deepseeki mudeleid tuntakse konkurentidega võrreldes odavatena, nii koolituse kui ka järelduskulude osas. See on oluline eelis ettevõtetele ja arendajatele, kes soovivad integreerida AI -tehnoloogia oma toodetesse ja teenustesse, kuid peavad oma eelarvetele tähelepanu pöörama.

Deepseeki kaasamine avatud lähtekoodiga ja kulutõhususega muudab selle atraktiivseks võimaluseks paljudele kasutajatele, teadlastest ja arendajatest kuni ettevõtete ja organisatsioonideni. Avatud lähtekoodiga saadavus soodustab AI kogukonna läbipaistvust, koostööd ja Deepseeki tehnoloogia edasist arendamist.

Sobib selleks:

• Deepseek R2: Hiina AI-mudel Turbo süttib oodatust varasemalt, et R2 peaks olema koodide ekspert-arendaja!

Teatatud tugevused ja nõrkused: kriitiline pilk Deepseekile

Deepseek on AI -kogukonnas palju tunnustust saanud oma tugevate külgede eest kodeerimise, matemaatika ja mõttekäikude valdkonnas. Teatatud tugevused hõlmavad:

Parem jõudlus kodeerimisel ja matemaatikas

Võrdlusandmed ja sõltumatud ülevaated kinnitavad DeepSEEK-R1 silmapaistvat toimivust kodeerimise ja matemaatika võrdlusalustes, sageli paremini kui OpenAI mudelite oma.

Kulukasulikkus

Deepseek-R1 tõhus arhitektuur võimaldab mudelil töötada madalamate arvutuskuludega kui paljud teised võrreldavad mudelid.

Avatud lähtekoodiga saadavus

Deepseeki mudelite avatud lähtekoodiga litsentsimine edendab AI kogukonnas läbipaistvust, koostööd ja innovatsiooni.

Tugevad mõttekäigud

Deepseek-R1 näitab muljetavaldavaid oskusi loogilise mõtlemise ja probleemide lahendamise alal, eriti tehnilistes valdkondades.

Nendele tugevustele vaatamata on ka valdkondi, kus Deepseekil on endiselt parenduspotentsiaal. Teatatud nõrkused hõlmavad:

Potentsiaalsed moonutused

Nagu kõik suuremad häälemudelid, suudab Deepseek kajastada oma koolitusandmete moonutusi, ehkki Deepseek Ani üritab neid minimeerida.

Väiksem ökosüsteem võrreldes väljakujunenud pakkujatega

Deepseek on suhteliselt noor ettevõte ja tal pole veel sama ulatuslikku tööriistade, teenuste ja kogukonna ressursside ökosüsteemi, näiteks väljakujunenud pakkujaid nagu Google või OpenAai.

Piiratud multimodaalne tugi tekstist ja koodist kaugemale

Deepseek keskendub peamiselt teksti- ja koodide töötlemisele ning ei paku praegu piltide, heli ja videote, näiteks Gemini 2.0 põhjalikku mitmeliigilist tuge.

Vajab jätkuvalt inimese järelevalvet

Ehkki Deepseek-R1 teeb paljudes valdkondades muljetavaldavat jõudlust, on vigade või soovimatute tulemuste vältimiseks kriitilistel kasutusjuhtudel endiselt vaja inimeste järelevalvet ja valideerimist.

Aeg -ajalt hallutsinatsioonid

Nagu kõik peamised keelemudelid, võib ka Deepseek aeg -ajalt toota hallutsinatsioone, st anda vale või ebaolulist teavet.

Sõltuvus suurtest aritmeetilistest ressurssidest

Deepseek-R1 koolitus ja toimimine nõuavad olulisi aritmeetilisi ressursse, ehkki mudeli tõhus arhitektuur vähendab neid nõudeid võrreldes teiste mudelitega.

Üldiselt on Deepseek paljutõotav AI -mudel, millel on erilised tugevused kodeerimise, matemaatika ja mõttekäikude valdkonnas. Selle kulutõhusus ja avatud lähtekoodiga saadavus muudavad selle paljudele kasutajatele atraktiivseks võimaluseks. Eeldatakse, et Deepseeki Deepseeki arendamine tulevikus minimeerib oma nõrkusi ja laiendab oma tugevusi.

Asjakohaste võrdlusaluste ja jõudluse võrdluste tulemused: Deepseek võrreldes

Võrdlusaluse andmed näitavad, et DeepSEEK-R1 suudab paljudes põhjenduste võrdlusalustes OpenAI-O1-ga sammu pidada või isegi ületada neid, eriti matemaatika ja kodeerimise osas. OpenAI-O1 viitab varasematele OpenAi mudelitele, mis avaldati enne GPT-4,5 ja teatud valdkondades, näiteks: B. mõttekäik, võib-olla endiselt konkurentsivõimeline.

Matemaatika võrdlusalustes nagu AIME 2024 (Ameerika kutse matemaatika eksam) ja Math-500, saavutab Deepseek-R1 kõrgeid väärtusi ja ületab sageli OpenAI mudeleid. See rõhutab matemaatiliste mõttekäikude ja probleemide lahendamise sügavuste tugevusi.

Kodeerimise valdkonnas näitab Deepseek-R1 ka tugevaid teenuseid sellistes võrdlusalustes nagu LiveCodebech ja Codeforces. LiveCodebench on koodimööbli võrdlusalus, samas kui CodeForces on platvorm programmeerimisvõistluste jaoks. Deepseek-R1 head tulemused nendes võrdlusalustes näitavad selle võimet genereerida kvaliteetset koodi ja lahendada keerulisi programmeerimisülesandeid.

Üldiselt teadmiste võrdlusaluseid nagu GPQA Diamond (Graduate Tase Google'i tõestamisel küsimused ja vastused), on Deepseek-R1 sageli silmade tasemel või pisut OpenAI-O1 all. GPQA Diamond on nõudlik võrdlusalus, mis testib AI -mudelite üldisi teadmisi ja põhjendusi. Tulemused näitavad, et ka Deepseek-R1 on selles valdkonnas konkurentsivõimeline, ehkki see ei pruugi päris sama jõudlust saavutada kui spetsialiseeritud mudelite.

Deepseek-R1 destilleeritud versioonid, mis põhinevad väiksematel mudelitel nagu Llama ja Qwen, näitavad ka erinevates võrdlusalustes muljetavaldavaid tulemusi ja mõnel juhul ületavad isegi OpenAI-O1-mini. Destilleerimine on tehnika, milles väiksemat mudelit koolitatakse suurema mudeli käitumise jäljendamiseks. Deepseek-R1 destilleeritud versioonid näitavad, et Deepseeki põhitehnoloogiat saab tõhusalt kasutada ka väiksemates mudelites, mis rõhutavad selle mitmekülgsust ja mastaapsust.

Baaridest globaalseteni: VKEd vallutavad maailmaturu nutika strateegiaga - pilt: xpert.digital

Ajal, mil ettevõtte digitaalne kohalolek otsustab oma edu üle, saab selle kohalolu kujundada autentselt, individuaalselt ja laialdaselt. Xpert.digital pakub uuenduslikku lahendust, mis positsioneerib end ristmikuna tööstusliku sõlmpunkti, ajaveebi ja brändi suursaadiku vahel. See ühendab kommunikatsiooni- ja müügikanalite eelised ühe platvormiga ning võimaldab avaldamist 18 erinevas keeles. Koostöö partnerportaalidega ja võimalus avaldada Google Newsile kaastööd ja umbes 8000 ajakirjaniku ja lugejaga pressi levitajat maksimeerivad sisu ulatust ja nähtavust. See kujutab endast olulist tegurit välise müügi ja turunduse (sümbolid).

Lisateavet selle kohta siin:

• Autentne. Individuaalselt. Globaalne: xpert.digitaalne strateegia teie ettevõtte jaoks

GPT-4.5: vestluslik tipptase ja keskendumine looduslikule interaktsioonipildile: xpert.digital

GPT-4.5: vestluslik tipptase ja keskendumine loomulikule suhtlemisele

GPT-4.5 koos koodinimega Orion on OpenAai uusim lipulaevamudel ja kehastab ettevõtte nägemust AI-st, mis pole mitte ainult intelligentne, vaid ka intuitiivne, empaatiline ja võimeline suhelda inimestega sügaval tasandil. GPT-4.5 keskendub peamiselt vestluskogemuse parandamisele, faktide parandamise suurendamisele ja hallutsinatsioonide vähendamisele.

Praegused spetsifikatsioonid ja põhifunktsioonid (alates 2025. aasta märtsist): GPT-4.5 avalikustatud

GPT-4.5 ilmus uurimistöö eelvaatena 2025. aasta veebruaris ja seda nimetatakse seni “suurimaks ja parimaks vestluseks”. See väide rõhutab mudeli põhirõhk jutustamisoskuste ja inimese-masina interaktsiooni optimeerimisel.

Mudeli konteksti aken on 128 000 žetooni ja maksimaalne väljundpikkus 16 384 žetooni. Konteksti aken on väiksem kui Kaksikud 2.0 Pro, kuid siiski väga suur ja võimaldab GPT-4,5 pidada pikemaid arutelusid ja töödelda keerukamaid päringuid. Maksimaalne väljundi pikkus piirab vastuste pikkust, mida mudel võib genereerida.

GPT-4,5 teadmiste seisund ulatub kuni 2023. aasta septembrini. See tähendab, et mudelil on teavet ja sündmusi selle hetkeni, kuid tal pole teadmisi hilisematest arengutest. See on oluline piirang, mida tuleb arvestada GPT-4,5 kasutamisel ajakriitilise või praeguse teabe jaoks.

GPT-4.5 integreerib sellised funktsioonid nagu veebiotsing, faili ja pildi üleslaadimine, samuti CATGPT-is lõuendi tööriist. Mudel võimaldab mudelil juurde pääseda praegusele teabele Internetist ja rikastada oma vastuseid praeguste teadmistega. Faili ja pildi üleslaadimised võimaldavad kasutajatel edastada mudeli lisateavet failide või piltide kujul. Canvas tööriist on interaktiivne joonistuslaud, mis võimaldab kasutajatel integreerida visuaalsed elemendid oma vestlustesse GPT-4.5-ga.

Erinevalt sellistest mudelitest nagu O1 ja O3-mini, mis keskenduvad samm-sammulistele mõttekäikudele, suurendab GPT-4,5 järelevalveta õppimist. Järelevalveta õppimine on masinõppe meetod, milles mudel õpib arutamata andmetest ilma selgesõnaliste juhiste või siltideta. Selle lähenemisviisi eesmärk on muuta mudel intuitiivsemaks ja räägitud, kuid võib -olla suudab etendus maksta keerukate probleemide lahendavate ülesannetega.

Arhitektuuriline disain ja uuendused: vestluse skaleerimine ja joondamine

GPT-4.5 põhineb Transformeri arhitektuuril, mis on end kõige kaasaegsemate suurte keelemudelite aluseks. OpenAi kasutab GPT-4.5 koolitamiseks ja käitamiseks Microsoft Azure AI superarvutite tohutut arvutusvõimsust. Arvutusvõimsuse ja andmete skaleerimine on suurte häälmudelite toimimise otsustav tegur.

GPT-4,5 arendamisel on üks fookus ülesehvetliku õppe skaleerimisele, et parandada maailmamudeli ja intuitsiooni täpsust. OpenAi on veendunud, et sügavam mõistmine maailmast ja täiustatud intuitsioon on otsustav AI -mudelite loomiseks, mis saavad inimestega loomulikul ja inimlikult suhelda.

Uued skaleeritavad joondamistehnikad on välja töötatud, et parandada koostööd inimestega ja mõista nüansse. Joondamine viitab AI -mudeli joondamise protsessile nii, et see kajastaks inimeste väärtusi, eesmärke ja eelistusi. Skaalaväärsed joondamistehnikad on vajalikud tagamaks, et suured häälemudelid oleksid ohutud, kasulikud ja eetiliselt õigustatud, kui neid kasutatakse suures mahus.

OpenAai väidab, et GPT-4,5-l on GPT-4O-ga võrreldes töötlemise efektiivsus üle 10 korda suurem. GPT-4O on varasem mudel OpenAi-st, mis on tuntud ka oma vestlusoskuste poolest. GPT-4,5 tõhususe suurenemine võib võimaldada mudelit kiiremini ja odavamalt juhtida ning võib-olla avada ka uusi rakenduspiirkondi.

Koolitusandmete üksikasjad: ulatus, väljalõige ning teadmiste ja intuitsiooni segu

Ehkki GPT-4,5 koolitusandmete täpset ulatust ei teatata avalikult, võib eeldada, et see on mudeli oskuste ja OpenAai ressursside tõttu väga suur. Hinnanguliselt sisaldavad koolitusandmed petabaitid või isegi eksabüüdid teksti- ja pildiandmeid.

Mudeli mudelist on piisav kuni septembrini 2023. Koolitusandmed sisaldavad tõenäoliselt laia valikut teksti- ja pildiandmeid Internetist, raamatutest, teadusväljaannetest, uudisteartiklitest, sotsiaalmeedia panustest ja muudest allikatest. Koolitusandmete kvaliteedi ja asjakohasuse tagamiseks kasutab OpenAi tõenäoliselt andmete hankimiseks, ettevalmistamiseks ja filtreerimiseks keerukaid meetodeid.

GPT-4.5 koolitus nõuab tohutute aritmeetiliste ressursside kasutamist ja võtab tõenäoliselt nädalaid või kuud. Täpne treeningprotsess on omandiõigusega ja OpenAi seda üksikasjalikult ei kirjelda. Võib siiski eeldada, et tugevdusõpe inimese tagasisidest (RLHF) mängib olulist rolli treeningprotsessis. RLHF on tehnika, milles kasutatakse inimese tagasisidet AI -mudeli käitumise kontrollimiseks ja inimeste eelistustega kohandamiseks.

Sobib selleks:

• Agentiline AI | Viimased arengud ChatGPT-s OpenAi-st: Deep Research, GPT-4,5 / GPT-5, emotsionaalne intelligentsus ja täpsus

Esmased oskused ja sihtrakendused: GPT-4.5

GPT-4.5 iseloomustatakse sellistes valdkondades nagu loominguline kirjutamine, õppimine, uute ideede uurimine ja üldine vestlus. Mudel on loodud loomulike, inimlike ja kaasahaaravate vestluste läbiviimiseks ning kasutajate toetamiseks erinevates ülesannetes.

GPT-4.5 üks olulisemaid oskusi on:

Täiustatud kiire järgimine

GPT-4.5 on parem mõista ja rakendada kasutajate juhiseid ja soove.

Konteksti töötlemine

Mudel saab töödelda pikemaid vestlusi ja keerukamaid kontekste ning kohandada oma vastuseid vastavalt.

Andmete täpsus

GPT-4.5 on parandanud fakte ja toodab vähem hallutsinatsioone kui eelmistel mudelitel.

Emotsionaalne intelligentsus

GPT-4.5 suudab ära tunda emotsioonid tekstides ja reageerida asjakohaselt sellele, mis viib loomulikumate ja empaatiliste vestlusteni.

Tugev kirjutamise etendus

GPT-4.5 võib genereerida kvaliteetseid tekste erinevates stiilides ja vormingutes, alates loomingulistest tekstidest kuni tehniliste dokumentideni.

Mudelil on potentsiaal optimeerida suhtlust, parandada sisu loomist ning kodeerimise ja automatiseerimisülesannete toetamist. GPT-4.5 sobib eriti rakenduste jaoks, kus esiplaanil on loomulik interaktsioon, loominguline genereerimine ja täpne tegurite paljunemine, keerukate loogiliste mõttekäikude jaoks vähem.

Lisage mõned näited GPT-4.5 sihtrakenduste kohta:

Vestlusbotid ja virtuaalsed assistendid

Täiustatud vestlusprogrammide ja virtuaalsete assistentide arendamine klienditeeninduse, hariduse, meelelahutuse ja muude valdkondade jaoks.

Loov kirjutamine

Autorite, stsenaristide, tekstide ja muude loojate tugi ideede leidmisel, tekstide kirjutamisel ja loomingulise sisu loomisel.

Haridus ja õppimine

Kasutage intelligentse juhendaja, õppepartneri või teadusuuringute assistendina erinevates haridusvaldkondades.

Sisu loomine

Blogipostituste, artiklite, sotsiaalmeedia postituste, tootekirjeldused ja muud tüüpi veebisisu genereerimine.

Tõlge ja lokaliseerimine

Masina tõlgete ja lokaliseerimisprotsesside kvaliteedi ja tõhususe parandamine.

Saadavus ja juurdepääs erinevatele kasutajarühmadele

GPT-4.5 on kasutajatele saadaval Plus, Pro, meeskonna, Enterprise ja EDU plaanidega. See järk -järguline juurdepääsustruktuur võimaldab OpenAil tutvustada mudelit kontrollitud viisil ning käsitleda erinevaid kasutajarühmi, millel on erinevad vajadused ja eelarved.

Arendajad pääsevad GPT-4.5-le juurde vestluse lõpetamise API, assistentide API ja Batch API kaudu. API-d võimaldavad arendajatel integreerida GPT-4.5 oskused oma rakendustesse ja teenustesse.

GPT-4,5 kulud on kõrgemad kui GPT-4O puhul. See kajastab GPT-4,5 kõrgemat jõudlust ja lisafunktsioone, kuid võib mõne kasutaja jaoks takistuseks olla.

GPT-4.5 on praegu teadusuuringute eelvaade ja API pikaajaline kättesaadavus võib olla piiratud. OpenAi jätab endale õiguse muuta tulevikus GPT-4,5 kättesaadavust ja juurdepääsu tingimusi.

Microsoft testib GPT-4.5 ka Copilot Studio piiratud eelvaates. Copilot Studio on Microsofti platvorm vestlusprogrammide ja virtuaalsete assistentide väljatöötamiseks ja pakkumiseks. GPT-4.5 integreerimine Copilot Studiosse võiks veelgi laiendada mudeli potentsiaali ettevõtte rakenduste ja äriprotsesside automatiseerimise jaoks.

Tunnustatud tugevused ja nõrkused: GPT-4,5 suurendusklaasi all

GPT-4.5 on saanud palju kiitust oma paremate vestlusoskuste ja kõrgemate faktide eest esimestes kasutajatestides ja reitingutes. Tunnustatud tugevused hõlmavad järgmist:

Täiustatud vestlusvoog

GPT-4,5 viib loomulikumaid, sujuvaid ja kaasahaaravaid vestlusi kui eelmised mudelid.

Kõrgem korruptsioon

Mudel toodab vähem hallutsinatsioone ning annab täpsemat ja usaldusväärsemat teavet.

Vähendatud hallutsinatsioonid

Ehkki hallutsinatsioonid on endiselt suurte häälmudelite probleem, on GPT-4,5 selles valdkonnas märkimisväärset edu saavutanud.

Parem emotsionaalne intelligentsus

GPT-4.5 on parem tunnetada tekstides emotsioone ja reageerida asjakohaselt sellele, mis viib empaatiliste vestlusteni.

Tugev kirjutamise etendus

Mudel võib genereerida kõrgekvaliteedilisi tekste erinevates stiilides ja vormingutes.

Nendele tugevustele vaatamata on ka piirkondi, kus GPT-4,5-l on oma piirid. Tunnustatud nõrkused hõlmavad järgmist:

Raskused keerukates mõttekäikudes

GPT-4.5 ei ole mõeldud peamiselt keeruka loogilise lugemise jaoks ja võib jääda spetsiaalsete mudelite taha nagu Deepseek selles piirkonnas.

Potentsiaalselt kehvem jõudlus kui GPT-4O teatud loogilistes testides

Mõned testid näitavad, et GPT-4,5 lõikab teatud loogilistel testidel vähem kui GPT-4O, mis näitab, et keskendumine võis olla vestlusoskuste arvelt.

Suuremad kulud kui GPT-4O

GPT-4.5 on GPT-4O-na kallim, mis võib olla mõne kasutaja jaoks tegur.

Teadmiste seisuks 2023 septembriks

Mudeli piiratud tase võib olla puuduseks, kui praegune teave on vajalik.

Enesekorrektsiooni ja mitmeastmeliste mõttekäikude raskused

Mõned testid näitavad, et GPT-4.5-l on raskusi vigade enese parandamise ja mitmeastmelise loogilise mõtlemise osas.

Oluline on rõhutada, et GPT-4.5 ei ole mõeldud keerukate mõttekäikude jaoks välja töötatud mudelite ületamiseks. Tema põhirõhk on vestluskogemuse parandamisel ja AI -mudelite loomisel, mis võivad inimestega loomulikult suhelda.

Asjakohaste võrdlusaluste ja jõudluse võrdluste tulemused: GPT-4,5 võrreldes selle eelkäijatega

Võrdlusaluse andmed näitavad, et GPT-4,5 parandused võrreldes GPT-4O-ga sellistes valdkondades nagu õigus seda teha ja mitmekeelne mõistmine, kuid võivad matemaatikas ja teatud kodeerimise võrdlusalustes maha jääda.

Sellistes võrdlusalustes nagu Simpleqa (lihtne küsimusele vastab) saavutab GPT-4.5 kõrgema täpsuse ja madalama hallutsinatsioonimäära kui GPT-4O, O1 ja O3-Mini. See rõhutab edusamme, mille OpenAi on saavutanud hallutsinatsioonide paranduse ja vähenemise parandamisel.

GPQA-suguste mõttekäikude puhul näitab GPT-4.5 paranemist võrreldes GPT-4O-ga, kuid jääb O3-mini taha. See kinnitab O3-mini tugevusi mõttekäiku ja GPT-4,5 kalduvust keskenduda rohkem vestlusoskustele.

Matemaatikaülesannetes (AIME) lõikab GPT-4,5 oluliselt halvemini kui O3-mini. See näitab, et GPT-4.5 pole matemaatilistes mõttekäikudes nii tugev kui spetsialiseeritud mudelite nagu O3-Mini.

Sellistes kodeerimise võrdlusalustes nagu SWE-Lancer Diamond näitab GPT-4.5 paremat jõudlust kui GPT-4O. See näitab, et GPT-4.5 on teinud edusamme ka CodeGen ja Analysis, ehkki see ei pruugi olla nii tugev kui spetsialiseeritud kodeerimismudelid nagu Deepseek Code.

Inimeste hinnangud näitavad, et enamikul juhtudel eelistatakse GPT-4.5, eriti professionaalsete järelepärimiste jaoks. See näitab, et GPT-4.5 pakub praktikas veenvamat ja kasulikumat vestluskogemust kui eelkäijad, isegi kui see ei pruugi teatud spetsialiseeritud võrdlusalustel alati saavutada parimaid tulemusi.

Sobib selleks:

• Praegused arengud Chatgpt von OpenAai (märts 2025)

Võrdlev hindamine: õige AI mudeli valimine

Kaksikute 2.0, Deepseeki ja GPT-4.5 kõige olulisemate atribuutide võrdlev analüüs näitab olulisi erinevusi ja sarnasusi mudelite vahel. Gemini 2.0 (Flash) on trafomudel, keskendudes multimodaalsusele ja agendifunktsioonidele, samas kui Gemini 2.0 (per) kasutab sama arhitektuuri, kuid on optimeeritud kodeerimiseks ja pikkadeks kontekstideks. Deepseek (R1) põhineb modifitseeritud trafol, millel on sellised tehnoloogiad nagu MOE, GQA ja MLA ning GPT-44.5 tugineb järelevalveta õppimise skaleerimisele. Koolitusandmete osas näitab see, et nii Gemini mudelid kui ka GPT-4.5 põhinevad suures koguses andmetel, nagu tekst, kood, pildid, heli ja videod, samas kui Deepseek paistab silma 14,8 triljoni tokeniga ja keskendudes domeenispetsiifilistele andmetele, samuti tugevdava õppimise (RL). Mudelite kõige olulisemad oskused varieeruvad: Gemini 2.0 pakub multimodaalset sisestamist ja väljundit tööriistade kasutamisega ja madala latentsusajaga, samas kui Pro versioon toetab ka kuni 2 miljoni žetooni konteksti. Deepseek seevastu veenab tugeva mõttekäigu, kodeerimise, matemaatika ja mitmekeelsuse, millele on täiendatud avatud lähtekoodiga saadavus. GPT-4,5 paistab eriti vestlusvaldkonnas, emotsionaalses intelligentsuses ja korruptsioonis.

Mudelite kättesaadavus on ka erinev: Kaksikud pakuvad API -sid ning veebi- ja mobiilirakendust, samal ajal kui Pro -versioonile pääseb eksperimentaalselt Vertex AI kaudu. Deepseek on saadaval avatud lähtekoodiga sellistel platvormidel nagu Face, Azure AI, Amazon Dontion ja IBM Watsonx.ai. GPT-4.5 seevastu pakub mitmesuguseid võimalusi, näiteks ChatGpt (pluss, Pro, meeskond, Enterprise, Edu) ja OpenAi API. Mudelite tugevused hõlmavad Kaksikute 2.0 (Flash) ja kodeerimise, maailma teadmiste ja Kaksikute 2.0 (Pro) pikkade kontekstide multimodaalsust ja kiirust. Deepseek hindab läbi kulutõhususe, suurepärase kodeerimise ja matemaatikaoskuse ning tugevad mõttekäigud. GPT-4.5 veenab kõrge faktilise paranduse ja emotsionaalse intelligentsusega. Nõrkusi võib siiski näha ka seda, kuidas Kaksikute 2.0 (Flash), katsepiirangute ja osamaksete piirangute, piiratud multimodaalsuse ja väiksema ökosüsteemi eksperimentaalsed piirangud ja väiksema ökosüsteemiga seotud piirangud ning DeepSeek'i reaalajas probleemilahendused ning raskused keerukatel põhjendustel, matemaatikas ja piiratud teadmistel GPT-4,5-s.

Võrdlustulemused annavad täiendavaid teadmisi: Kaksikud 2.0 (Flash) ulatub 77,6 % -ni MMLU -s, 34,5 % LiveCodeBechis ja 90,9 % matemaatikas, Gemini 2.0 (PER), samas kui 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodebech) ja 91,8 % (matemaatika). Deepseek ületab selgelt 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matemaatika) ja 79,8 % (AIME), samas kui GPT-4,5 seab muud prioriteedid: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) ja 62,5 % (Simpleqa).

Kõige olulisemate erinevuste ja sarnasuste analüüs

Kolmel mudelil Kaksikud 2.0, Deepseek ja GPT-4.5 on nii sarnasusi kui ka selgeid erinevusi, mis eelistavad neid erinevates rakendusvaldkondades ja kasutaja vajadustes.

Ühispõhi

Trafo arhitektuur

Kõik kolm mudelit põhinevad Transformeri arhitektuuril, mis on end suurte häälmudelite domineeriva arhitektuurina kinnitanud.

Arenenud oskused

Kõik kolm mudelit demonstreerivad arenenud oskusi loodusliku keele, koodegeeni, arutluskäigu ja muude AI valdkondade töötlemisel.

Multimodaalsus (erinevalt hääldatakse):

Kõik kolm mudelit tunnistavad multimodaalsuse olulisust, ehkki toetuse aste ja fookus on erinevad.

Erinevused

Keskendumine

• Kaksikud 2.0: mitmekülgsus, multimodaalsus, agendifunktsioonid, lai valik rakendusi.
• Deepseek: tõhusus, mõttekäik, kodeerimine, matemaatika, avatud lähtekoodiga, kulutõhusus.
• GPT-4.5: vestlus, loomuliku keele interaktsioon, parandus, emotsionaalne intelligentsus.

Arhitektuurilised uuendused

Deepseekit iseloomustavad sellised arhitektuurilised uuendused nagu MOE, GQA ja MLA, mille eesmärk on suurendada tõhusust. GPT-4.5 keskendub paranenud vestlusoskuste vähendamise ja joondamise tehnikate skaleerimisele.

Koolitusandmed

Deepseek osutab kodeerimise ja hiina keele domeenispetsiifilistele koolitusandmetele, samas kui Kaksikud 2.0 ja GPT-4.5 kasutavad tõenäoliselt laiemat ja mitmekesisemat andmekogumit.

Saadavus ja juurdepääsetavus

Deepseek tugineb tugevalt avatud lähtekoodiga ja pakub oma mudeleid erinevate platvormide kaudu. GPT-4.5 on peamiselt saadaval OpenAi omanduses olevate platvormide ja API-de kaudu, millel on astmeline juurdepääsumudel. Gemini 2.0 pakub laialdast kättesaadavust Google Services ja API -de kaudu.

Tugevused ja nõrkused

Igal mudelil on oma tugevused ja nõrkused, mis muudavad selle teatud rakenduste jaoks paremaks või vähem sobivaks.

Ametlike väljaannete uurimine ja sõltumatud ülevaated: ekspertide vaatenurk

Ametlikud väljaanded ja sõltumatud ülevaated kinnitavad sisuliselt käesolevas aruandes näidatud kolme mudeli tugevusi ja nõrkusi.

Ametlikud väljaanded

Google, Deepseek AI ja OpenAai avaldavad regulaarselt ajaveebi postitusi, tehnilisi aruandeid ja võrdlustulemusi, milles tutvustate oma mudeleid ja võrrelda konkurentidega. Need väljaanded pakuvad väärtuslikku teavet tehniliste üksikasjade ja mudelite toimimise kohta, kuid need on loomulikult turustatud -orienteeritud ja võivad olla teatud eelarvamused.

Sõltumatud testid ja ülevaated

Erinevad sõltumatud organisatsioonid, uurimisinstituudid ja AI -eksperdid viivad läbi oma mudelite testid ja ülevaateid ning avaldavad oma tulemusi ajaveebi postituste, artiklite, teaduslike väljaannete ja võrdlusaluse võrdluste kujul. Need sõltumatud ülevaated pakuvad objektiivsemat vaatenurka mudelite suhtelisele tugevusele ja nõrkadele külgedele ning aitavad kasutajatel oma vajadustele sobiva mudeli valimisel teha teadliku otsuse.

Eelkõige kinnitavad sõltumatud ülevaated matemaatika ja kodeerimise võrdlusaluste ning selle kulutõhususe tugevusi võrreldes OpenAI -ga. GPT-4.5 kiidetakse paremate vestlusoskuste ja vähenenud hallutsinatsioonimäära eest, kuid ka selle nõrkused keerukate mõttekäikude korral on esile tõstetud. Kaksikud 2.0 hinnatakse mitmekülgsuse ja multimodaalsete oskuste poolest, kuid selle jõudlus võib sõltuvalt konkreetsest võrdlusalusest erineda.

AI tulevik on mitmekesine

Gemini 2.0, Deepseek ja GPT-4.5 võrdlev analüüs näitab selgelt, et igal mudelil on ainulaadsed tugevused ja optimeerimised, mis muudavad selle teatud rakenduste jaoks sobivamaks. Puuduvad AI -mudeli Pari tipptasemel, vaid pigem mitmesugused mudelid, millel kõigil on teie enda eelised ja piirangud.

Kaksikud 2.0

Gemini 2.0 esitleb end mitmekülgse perena, mis keskendub multimodaalsusele ja agendifunktsioonidele, erinevate variantidega, mis on kohandatud konkreetsetele vajadustele. See on ideaalne valik rakenduste jaoks, mis nõuavad põhjalikku multimodaalset tuge ja saavad kasu Gemini 2.0 perekonna kiirusest ja mitmekülgsusest.

Sügavkülg

Deepseeki iseloomustab selle arhitektuur, kulutõhusus ja arutluskäikudele suunatud avatud lähtekoodiga saadavus. See on eriti tugev tehnilistes valdkondades nagu kodeerimine ja matemaatika ning see on atraktiivne võimalus arendajatele ja teadlastele, kes hindavad jõudlust, tõhusust ja läbipaistvust.

GPT-4.5

GPT-4.5 keskendub kasutajakogemuse parandamisele vestlusteks suurenenud faktilise korruptsiooni, vähenenud hallutsinatsioonide ja parema emotsionaalse intelligentsuse kaudu. See on parim valik rakenduste jaoks, mis nõuavad loomulikku ja kaasahaaravat vestluskogemust, näiteks: B. vestlusbotid, virtuaalsed assistendid ja loominguline kirjutamine.

Multimodaalsus ja avatud lähtekoodiga: eelseisva AI põlvkonna suundumused

Parima mudeli valik sõltub suuresti konkreetsest rakendusest ja kasutaja prioriteetidest. Ettevõtted ja arendajad peaksid optimaalse valiku tegemiseks hoolikalt analüüsima oma vajadusi ja nõudeid ning kaaluma erinevate mudelite tugevusi ja nõrkusi.

Kiire areng AI mudelite valdkonnas näitab, et need mudelid paranevad ja arenevad kiiresti. Tulevased suundumused võiksid hõlmata veelgi suuremat mitmeliimilisuse integreerimist, paremat kordumisoskust, suuremat juurdepääsetavust avatud lähtekoodiga algatuste kaudu ja laiemat kättesaadavust erinevatel platvormidel. Jätkuvad jõupingutused kulude vähendamiseks ja tõhususe suurendamiseks edendavad jätkuvalt nende tehnoloogiate laialdase aktsepteerimise ja kasutamist erinevates tööstusharudes.

AI tulevik pole monoliitne, vaid mitmekesine ja dünaamiline. Kaksikud 2.0, Deepseek ja GPT-4.5 on vaid kolm näidet mitmekesisuse ja innovatsioonivaimu kohta, mis kujundab praegust AI-turgu. Tulevikus eeldatakse, et need mudelid muutuvad veelgi võimsamaks, mitmekülgsemaks ja juurdepääsetavamaks ning kuidas me suhtleme tehnoloogiaga ja mõistame ümbritsevat maailma. Tehisintellekti teekond on just alanud ja järgmised paar aastat lubavad veelgi põnevamad arengud ja läbimurded.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus