Analyse comparative des principaux modèles d'IA: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 et GPT-4.5 d'OpenAai
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Publié le: 24 mars 2025 / mise à jour de: 24 mars 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Analyse comparative des principaux modèles d'IA: Gemini 2.0, Deepseek et GPT-4.5-IMAGE: Xpert.Digital
Une vision détaillée du paysage actuel de l'intelligence artificielle générative (temps de lecture: 39 min / pas de publicité / pas de mur payant)
La montée des machines intelligentes
Nous sommes à une époque de progrès sans précédent dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Le développement de grands modèles vocaux (LLMS) a atteint une vitesse ces dernières années qui a surpris de nombreux experts et observateurs. Ces systèmes d'IA très développés ne sont plus des outils pour des applications spécialisées; Ils pénètrent de plus en plus de domaines de nos vies et changent notre façon de travailler, communiquons et comprennent le monde qui nous entoure.
Au sommet de cette révolution technologique se trouvent trois modèles qui provoquent un éloges dans le monde professionnel et au-delà: Gemini 2.0 de Google Deepmind, Deepseek de Deepseek AI et GPT-4.5 d'OpenAai. Ces modèles représentent l'état actuel de l'art dans la recherche et le développement de l'IA. Ils démontrent des compétences impressionnantes dans une variété de disciplines, du traitement du langage naturel à la génération de code informatique à une pensée logique complexe et à la création de contenu créatif.
Ce rapport fait une analyse complète et comparative de ces trois modèles afin d'examiner en détail leurs forces respectives, leurs faiblesses et leurs domaines d'application. L'objectif est de créer une compréhension profonde des différences et des similitudes de ces systèmes d'IA de pointe et d'offrir une base éclairée pour évaluer votre potentiel et vos limites. Nous allons non seulement examiner les spécifications techniques et les données de performance, mais aussi les approches philosophiques et stratégiques sous-jacentes des développeurs qui ont façonné ces modèles.
Convient à:
La dynamique de la compétition d'IA: une bataille à trois des Giants
La concurrence pour la domination dans le domaine de l'IA est intense et est dominée par quelques acteurs mais très influents. Google Deepmind, Deepseek AI et OpenAI ne sont pas seulement des entreprises technologiques; Ce sont également des institutions de recherche qui sont sur le premier front de l'innovation de l'IA. Vos modèles sont non seulement des produits, mais aussi des manifestations de leurs visions respectives de l'avenir de l'IA et de son rôle dans la société.
Google Deepmind, avec ses racines profondes dans la recherche et son immense puissance de calcul, suit Gemini 2.0, une approche de la polyvalence et de la multimodalité. L'entreprise voit l'avenir de l'IA dans des agents intelligents qui sont capables de faire face à des tâches complexes dans le monde réel et de traiter et générer de manière transparente divers types d'informations - texte, images, audio, vidéo -.
Deepseek AI, une entreprise émergente basée en Chine, s'est fait un nom avec Deepseek, qui se caractérise par son efficacité remarquable, ses solides compétences de recours et son engagement envers l'open source. Deepseek se positionne comme challenger sur le marché de l'IA, qui offre une alternative puissante et en même temps accessible aux modèles des géants établis.
OpenAai, connu par Chatgpt et la famille des modèles GPT, a de nouveau fixé une étape importante dans le développement de l'IA conversationnelle avec GPT-4.5. OpenAI se concentre sur la création de modèles non seulement intelligents, mais aussi intuitifs, empathiques et capables d'interagir avec les gens à un niveau plus profond. GPT-4.5 incarne cette vision et vise à déplacer les limites de ce qui est possible dans la communication humaine-machine.
Gemini 2.0: une famille de modèles d'IA pour l'âge des agents
Gemini 2.0 n'est pas seulement un modèle unique, mais une famille entière de systèmes d'IA développée par Google Deepmind pour répondre aux diverses exigences de l'écosystème d'IA moderne. Cette famille comprend diverses variantes, chacune adaptée à des domaines d'application spécifiques et aux exigences de performance.
Convient à:
Développements et annonces récentes (en mars 2025): la famille Gemini se développe
Au cours de 2025, Google Deepmind a présenté en permanence de nouveaux membres de la famille Gemini 2.0 et a donc souligné ses ambitions sur le marché de l'IA. La disponibilité générale est particulièrement remarquable de Gemini 2.0 Flash et Gemini 2.0 Flash-Lite, qui sont positionnés comme des options puissantes et rentables pour les développeurs.
Gemini 2.0 Flash lui-même décrit Google comme un modèle «animal de travail». Ce nom indique ses forces en termes de vitesse, de fiabilité et de polyvalence. Il est conçu pour offrir des performances élevées avec une faible latence, ce qui le rend idéal pour les applications dans lesquelles les temps de réponse rapides sont décisifs, comme: B. Chatbots, traductions en temps réel ou applications interactives.
Gemini 2.0 Flash-Lite, en revanche, vise une rentabilité maximale. Ce modèle est optimisé pour les applications avec un débit élevé, dans lequel les faibles coûts d'exploitation par demande, par ex. B. Dans le traitement de masse des données de texte, la modération automatique du contenu ou la fourniture de services d'IA dans des environnements limitées en ressources.
En plus de ces modèles généralement disponibles, Google a également annoncé des versions expérimentales telles que Gemini 2.0 Pro et Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Ces modèles sont toujours en développement et servent à explorer les limites de la recherche possible dans la recherche sur l'IA et à obtenir des commentaires de développeurs et de chercheurs à un stade précoce.
Gemini 2.0 Pro est mis en évidence comme le modèle le plus puissant de la famille, en particulier dans les domaines du codage et des connaissances mondiales. Une caractéristique remarquable est sa fenêtre de contexte extrêmement longue de 2 millions de jetons. Cela signifie que Gemini 2.0 Pro est capable de traiter des quantités extrêmement importantes de texte et de comprendre ce qu'elle rend idéale pour les tâches qui nécessitent une compréhension approfondie des relations complexes, telles que: B. L'analyse de la documentation étendue, de la réponse aux questions complexes ou de la génération de code pour les grands projets logiciels.
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, en revanche, se concentre sur l'amélioration des compétences de raisonnement. Ce modèle est capable de présenter explicitement son processus de réflexion pour améliorer les performances et augmenter l'explanibilité des décisions d'IA. Cette fonction est particulièrement importante dans les domaines d'application dans lesquels la transparence et la traçabilité des décisions de l'IA sont d'une importance cruciale, comme: B. en médecine, finance ou en jurisprudence.
Un autre aspect important des développements récents dans Gemini 2.0 est le réglage des modèles plus anciens de la série Gemini 1.x et les modèles Palm and Codey par Google. La société recommande fortement aux utilisateurs de ces anciens modèles de migrer vers Gemini 2.0 Flash pour éviter les interruptions de service. Cette mesure indique que Google est convaincu des progrès dans l'architecture et les performances de la génération Gemini 2.0 et souhaite le positionner comme la future plate-forme pour ses services d'IA.
La gamme mondiale de Gemini 2.0 Flash est soulignée par sa disponibilité via l'application Web Gemini dans plus de 40 langues et plus de 230 pays et zones. Cela est démontré par l'engagement de Google à démocratiser l'accès à la technologie AI avancée et sa vision d'une IA accessible et utilisable pour les personnes du monde entier.
Présentation architecturale et fondations technologiques: Multimodalité et fonctions d'agent dans l'accent mis sur
La famille Gemini 2.0 a été conçue à partir de zéro pour «l'âge de l'agent». Cela signifie que les modèles sont non seulement conçus pour comprendre et générer du texte, mais sont également capables d'interagir avec le monde réel, d'utiliser des outils, pour générer et créer et générer des images. Ces compétences multimodales et ces fonctions d'agent sont le résultat d'un accent architectural profond sur les besoins des futures applications d'IA.
Les différentes variantes de Gemini 2.0 sont orientées vers différents points focaux afin de couvrir un large éventail d'applications. Gemini 2.0 Flash est conçu comme un modèle polyvalent avec une faible latence, ce qui convient à une large gamme de tâches. Gemini 2.0 Pro, en revanche, se spécialise dans le codage, les connaissances mondiales et les longs contextes et s'adresse aux utilisateurs qui ont besoin des performances les plus élevées dans ces domaines. Gemini 2.0 Flash-Lite est destiné aux applications optimisées et offre un équilibre entre la performance et l'économie. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental vise enfin à améliorer les compétences de raisonnement et rechercher de nouvelles façons d'améliorer les processus de pensée logique des modèles d'IA.
Une caractéristique centrale de l'architecture Gemini 2.0 est la prise en charge des entrées multimodales. Les modèles peuvent traiter le texte, le code, les images, l'audio et la vidéo en entrée et ainsi intégrer les informations de différentes modalités sensorielles. La sortie peut également être effectuée multimodale, par laquelle Gemini 2.0 peut générer du texte, des images et de l'audio. Certaines modalités de sortie, telles que B. La vidéo, est actuellement toujours en phase d'aperçu privé et sera probablement généralement disponible à l'avenir.
Les performances impressionnantes de Gemini 2.0 sont également dues aux investissements de Google dans le matériel spécial. L'entreprise s'appuie sur ses propres TPUS Trillium (unités de traitement du tenseur), qui ont été spécialement développées pour l'accélération des calculs d'IA. Ce matériel sur mesure permet à Google de former et d'exploiter ses modèles d'IA plus efficacement et ainsi d'obtenir un avantage concurrentiel sur le marché de l'IA.
L'orientation architecturale de Gemini 2.0 à la multimodalité et l'activation des agents d'IA qui peuvent interagir avec le monde réel est une caractéristique de distinction essentielle par rapport aux autres modèles d'IA. L'existence de différentes variantes au sein de la famille Gemini 2.0 indique une approche modulaire qui permet à Google d'adapter les modèles de manière flexible à des performances ou des besoins de coûts spécifiques. L'utilisation de son propre matériel souligne l'engagement à long terme de Google envers le développement ultérieur de l'infrastructure d'IA et sa détermination à jouer un rôle de premier plan dans l'âge de l'IA.
Données de formation: portée, sources et art de l'apprentissage
Bien que des informations détaillées sur la portée exacte et la composition des données de formation pour Gemini 2.0 ne soient pas ouvertes au public, elles peuvent être dérivées des compétences du modèle qu'elle a été formée sur des enregistrements de données massifs. Ces enregistrements de données incluent probablement des téraoctets ou même des pétaoctets de textes et de données codés ainsi que des données multimodales pour les versions 2.0 qui contiennent des images, de l'audio et de la vidéo.
Google a un trésor de données inestimable qui vient de l'ensemble du spectre d'Internet, des livres numérisés, des publications scientifiques, des articles de presse, des contributions aux médias sociaux et d'innombrables autres sources. Cette énorme quantité de données constitue la base de la formation des modèles Google AI. On peut supposer que Google utilise des méthodes sophistiquées pour assurer la qualité et la pertinence des données de formation et pour filtrer les distorsions potentielles ou le contenu indésirable.
Les compétences multimodales de Gemini 2.0 nécessitent l'inclusion de données d'image, d'audio et de vidéo dans le processus de formation. Ces données proviennent probablement de diverses sources, y compris des bases de données d'images accessibles au public, des archives audio, des plateformes vidéo et éventuellement également des enregistrements de données propriétaires de Google. Le défi de l'acquisition et du traitement des données multimodales est d'intégrer les différentes modalités de données sensiblement et de s'assurer que le modèle apprend les connexions et les relations entre elles.
Le processus de formation pour les grands modèles vocaux tels que Gemini 2.0 est extrêmement calculé et nécessite l'utilisation de superordinateurs puissants et de matériel d'IA spécialisé. Il s'agit d'un processus itératif dans lequel le modèle est nourri à plusieurs reprises avec les données de formation et ses paramètres sont adaptés afin qu'il remplisse les tâches souhaitées. Ce processus peut prendre des semaines ou même des mois et nécessite une compréhension approfondie des algorithmes sous-jacents et des subtilités de l'apprentissage automatique.
Compétences les plus importantes et applications diverses: Gemini 2.0 en action
Gemini 2.0 Flash, Pro et Flash-Lite offrent une gamme impressionnante de compétences qui vous rendent adaptée à une variété d'applications dans diverses industries et zones. Les fonctions les plus importantes comprennent:
Insert multimodal et sortie
Traitement et génération de la capacité de traiter et de générer du texte, du code, des images, des images, de l'audio et de la vidéo, ouvre de nouvelles opportunités pour l'interaction humaine-machine et la création de contenu multimodal.
Utilisation de l'outil
Gemini 2.0 peut utiliser des outils externes et des API pour accéder aux informations, effectuer des actions et gérer des tâches complexes. Cela permet au modèle d'aller au-delà de ses propres compétences et de s'adapter dans des environnements dynamiques.
Fenêtre de contexte long
En particulier, Gemini 2.0 Pro avec sa fenêtre de contexte de 2 millions de jetons peut traiter et comprendre des textes extrêmement longs et comprendre quelles tâches telles que l'analyse de documents étendus ou le résumé des longues conversations prédestines.
Raisonnement amélioré
La version expérimentale Gemini 2.0 Flash Thinking Experial vise à améliorer les processus de pensée logique du modèle et à lui permettre de résoudre des problèmes plus complexes et de prendre des décisions rationnelles.
Codage
Gemini 2.0 Pro est particulièrement fort dans le codage et peut générer du code de haute qualité dans divers langages de programmation, reconnaître et corriger les erreurs dans le code et les prendre en charge dans le développement de logiciels.
Fonction d'appel
La possibilité d'appeler des fonctions permet aux Gemini 2.0 d'interagir avec d'autres systèmes et applications et d'automatiser les processus de travail complexes.
Les applications potentielles de Gemini 2.0 sont presque illimitées. Certains exemples incluent:
Création de contenu
Génération de textes, articles, articles de blog, scripts, poèmes, musique et autres contenus créatifs dans divers formats et styles.
automatisation
Automatisation des tâches de routine, analyse des données, optimisation des processus, service client et autres processus métier.
Support de codage
Prise en charge des développeurs de logiciels dans la CodeGenisation, la correction d'erreurs, la documentation du code et l'apprentissage de nouveaux langages de programmation.
Amélioration des expériences du viseur
Des résultats de recherche plus intelligents et plus liés au contexte qui vont au-delà de la recherche traditionnelle de mots clés et aident les utilisateurs à répondre aux questions complexes et à obtenir des informations plus approfondies sur les informations.
Applications commerciales et d'entreprise
Utilisation dans des domaines tels que le marketing, les ventes, les ressources humaines, les finances, les juridiques et les soins de santé pour améliorer l'efficacité, la prise de décision et la satisfaction des clients.
Gemini 2.0: Agent transformateur de l'IA pour la vie quotidienne et le travail
Des projets spécifiques tels que Project Astra, qui recherche les compétences futures d'un assistant d'IA universel, et Project Mariner, un prototype d'automatisation du navigateur, démontrent les utilisations pratiques possibles de Gemini 2.0. Ces projets montrent que Google considère la technologie Gemini non seulement comme un outil pour les tâches individuelles, mais comme une base pour le développement de solutions d'IA étendues qui sont capables de soutenir les gens dans leur vie quotidienne et dans leurs activités professionnelles.
La polyvalence de la famille des modèles Gemini 2.0 permet leur utilisation dans un large éventail de tâches, des applications générales à des domaines spécialisés tels que le codage et le raisonnement complexe. L'accent mis sur les fonctions d'agent indique une tendance vers des systèmes d'IA plus proactifs et utiles, qui non seulement réagissent aux commandes, mais sont également en mesure d'agir de manière indépendante et de résoudre des problèmes.
Convient à:
Disponibilité et accessibilité pour les utilisateurs et les développeurs: IA pour tout le monde
Google essaie activement de rendre Gemini 2.0 accessible aux développeurs et aux utilisateurs finaux. Gemini 2.0 Flash et Flash-Lite sont disponibles via l'API Gemini dans Google AI Studio et Vertex AI. Google AI Studio est un environnement de développement Web qui permet aux développeurs d'expérimenter Gemini 2.0, de créer des prototypes et de développer des applications d'IA. Vertex AI est la plate-forme cloud de Google pour l'apprentissage automatique, qui offre une suite complète d'outils et de services pour la formation, la fourniture et la gestion des modèles d'IA.
La version expérimentale Gemini 2.0 Pro est également accessible dans Vertex AI, mais vise davantage les utilisateurs et les chercheurs avancés qui souhaitent explorer les dernières fonctions et possibilités du modèle.
Une version de Gemini 2.0 Flash expérimentale optimisée pour le chat est disponible dans l'application Web Gemini et l'application mobile. Cela permet également aux utilisateurs finaux de connaître les compétences de Gemini 2.0 dans un contexte conversationnel et de donner des commentaires qui contribuent au développement ultérieur du modèle.
Les Gemini sont également intégrés dans des applications d'espace de travail Google telles que Gmail, Docs, Sheets et Diapositives. Cette intégration permet aux utilisateurs d'utiliser directement les fonctions d'IA de Gemini 2.0 dans leurs processus de travail quotidiens, par exemple B. Lors de la rédaction d'e-mails, de la création de documents, de l'analyse des données dans une feuille de calcul ou de la création de présentations.
La disponibilité échelonnée de Gemini 2.0, des versions expérimentales aux modèles généralement disponibles, permet une introduction contrôlée et la collecte de commentaires des utilisateurs. Il s'agit d'un aspect important de la stratégie Google pour s'assurer que les modèles sont stables, fiables et conviviaux avant d'être rendus accessibles à un large public. L'intégration dans des plates-formes répandues telles que Google Workspace facilite l'utilisation des compétences du modèle via une large base d'utilisateurs et contribue à intégrer l'IA dans la vie quotidienne des gens.
Bien des forces et des faiblesses connues: une vision honnête de Gemini 2.0
Gemini 2.0 a reçu beaucoup d'éloges pour ses compétences impressionnantes dans la communauté de l'IA et dans les premiers tests utilisateur. Les forces signalées comprennent:
Amélioration des compétences multimodales
Gemini 2.0 dépasse ses prédécesseurs et de nombreux autres modèles dans le traitement et la génération de données multimodales, qui la prédestinent pour une variété d'applications dans les domaines des médias, de la communication et des industries créatives.
Fabrication plus rapide
Gemini 2.0 Flash et Flash-Lite sont optimisés pour la vitesse et offrent une faible latence, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel et les systèmes interactifs.
Amélioration du raisonnement et de la compréhension du contexte
Gemini 2.0 montre des progrès dans la pensée logique et dans la compréhension des contextes complexes, ce qui conduit à des réponses et des résultats plus précis et pertinents.
Fortes performances dans le codage et le traitement de contextes longs
En particulier, Gemini 2.0 Pro impressionne par ses compétences en codégénisation et analyse ainsi que sa fenêtre de contexte extrêmement long, ce qui lui permet de traiter de nombreuses quantités de texte.
Malgré ces forces impressionnantes, il existe également des domaines dans lesquels Gemini 2.0 a encore un potentiel d'amélioration. Les faiblesses rapportées comprennent:
Distorsions potentielles
Comme de nombreux modèles vocaux importants, Gemini 2.0 peut refléter les distorsions de ses données de formation, ce qui peut conduire à des résultats biaisés ou discriminatoires. Google travaille activement à reconnaître et à minimiser ces distorsions.
Restrictions sur la résolution de problèmes complexes en temps réel
Bien que Gemini 2.0 montre des progrès dans le raisonnement, il peut toujours atteindre ses limites avec des problèmes très complexes en temps réel, en particulier par rapport aux modèles spécialisés qui sont optimisés pour certains types de tâches de raisonnement.
Il y a un besoin d'amélioration de l'outil de composition dans Gmail
Certains utilisateurs ont signalé que l'outil de composition de Gmail, qui est basé sur Gemini 2.0, n'est pas encore parfait dans tous les aspects et a un potentiel d'amélioration, par ex. B. en ce qui concerne la cohérence stylistique ou la considération de préférences utilisateur spécifiques.
Par rapport à des concurrents tels que Grok et GPT-4, Gemini 2.0 présente des forces dans les tâches multimodales, mais pourrait être à la traîne dans certains cas de référence. Il est important de souligner que le marché de l'IA est très dynamique et que les performances relatives des différents modèles changent constamment.
Dans l'ensemble, Gemini 2.0 offre des compétences impressionnantes et représente des progrès significatifs dans le développement de modèles de langues importants. Cependant, le développement et l'amélioration continus de Gemini 2.0 par Google Deepmind continueront probablement de minimiser ces faiblesses à l'avenir et d'élargir ses forces.
Résultats des références pertinentes et des comparaisons de performances: les nombres en disent long
Les données de référence montrent que Gemini 2.0 Flash et Pro dans diverses références établies telles que MMLU (compréhension massive du langage multitâche), LivecodeBech, Bird-SQL, GPQA (Q&A MMMU (MMMU (multi-discipline massive MMLU (MMMU (multi-discipline massive. Compréhension), Covost2 (voix conversationnelle à la traduction de la parole) et egososchema ont une augmentation significative des performances envers leurs prédécesseurs.
Les différentes variantes de Gemini 2.0 montrent des forces différentes, où Pro fonctionne généralement mieux pour des tâches plus complexes, tandis que Flash et Flash Lite sont optimisés pour la vitesse et la rentabilité.
Par rapport aux modèles d'autres sociétés tels que GPT-4O et Deepseek, la performance relative varie en fonction de la référence spécifique et des modèles comparés. Par exemple, Gemini 2.0 dépasse Flash 1.5 Pro dans des repères importants et est deux fois plus rapide en même temps. Cela souligne l'augmentation de l'efficacité que Google a réalisée grâce au développement ultérieur de l'architecture Gemini.
Gemini 2.0 Pro atteint des valeurs plus élevées que les Gémeaux 1.5 Pro Ces améliorations sont particulièrement pertinentes pour les développeurs de logiciels et les entreprises qui utilisent l'IA pour la codégénisation et l'analyse.
Dans les références mathématiques telles que les mathématiques et HiddenMath, les modèles 2.0 montrent également des améliorations significatives à leurs prédécesseurs. Cela indique que Google a progressé dans l'amélioration des compétences de raisonnement de Gemini 2.0, en particulier dans les domaines qui nécessitent une pensée logique et une compréhension mathématique.
Cependant, il est important de noter que les résultats de référence ne sont qu'une partie de l'image globale. Les performances réelles d'un modèle d'IA dans les applications réelles peuvent varier en fonction des exigences spécifiques et du contexte. Néanmoins, les données de référence fournissent des informations précieuses sur les forces et les faiblesses relatives des différents modèles et permettent une comparaison objective de leurs performances.
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Dirigeants de l'IA peu coûteux: Deepseek R2 vs.
Dirigeants de l'IA bon marché: Deepseek vs Géant de l'IA-A puissant alternative-image: Xpert.Digital
Deepseek: le challenger efficace en mettant l'accent sur le raisonnement et l'open source
Deepseek est un modèle d'IA développé par Deepseek IA et se caractérise par son efficacité remarquable, ses solides compétences de raisonnement et son engagement envers l'open source. Deepseek se positionne comme une alternative puissante et peu coûteuse aux modèles des géants de l'IA établis et a déjà attiré beaucoup d'attention dans la communauté de l'IA.
Cadre architectural et spécifications techniques: efficacité grâce à l'innovation
Deepseek utilise une architecture de transformateur modifiée qui repose sur l'efficacité grâce à l'attention de la requête groupée (GQA) et à l'activation des économies dynamiques (mélange d'experts-mOE). Ces innovations architecturales permettent à Deepseek d'atteindre des performances élevées avec des ressources arithmétiques relativement faibles.
Le modèle Deepseek-R1, la première version publique de Deepseek, a 671 milliards de paramètres, mais seulement 37 milliards de jetons sont activés. Cette approche de «l'activation clairsemée» réduit considérablement les coûts informatiques pendant l'inférence, car seule une petite partie du modèle est active pour chaque entrée.
Une autre caractéristique architecturale importante de Deepseek est le mécanisme d'attention latent multi-tête (MLA). MLA optimise le mécanisme d'attention, qui est un composant central de l'architecture du transformateur, et améliore l'efficacité du traitement de l'information dans le modèle.
L'objectif de Deepseek est de l'équilibre entre les performances et les restrictions pratiques sur les restrictions opérationnelles, en particulier dans les domaines de la codenisation et du support multilingue. Le modèle est conçu pour fournir d'excellents résultats dans ces domaines et en même temps bon marché et sauvegarde des ressources.
L'architecture MOE, que Deepseek utilise, divise le modèle AI en sous-réseaux distincts, chacun spécialisé dans un sous-ensemble des données d'entrée. Pendant la formation et l'inférence, seule une partie des sous-réseaux est activée pour chaque entrée, ce qui réduit considérablement les coûts informatiques. Cette approche permet à Deepseek de s'entraîner et d'exploiter un très grand modèle avec de nombreux paramètres sans augmenter excessivement la vitesse ou les coûts d'inférence.
Résultats sur les données de formation: qualité avant quantité et valeur de la spécialisation
Deepseek attache une grande importance aux données de formation spécifiques au domaine, en particulier pour le codage et la langue chinoise. L'entreprise est convaincue que la qualité et la pertinence des données de formation sont plus importantes pour les performances d'un modèle d'IA que la quantité pure.
Le corps d'entraînement Deepseek-V3 comprend 14,8 billions de jetons. Une partie importante de ces données provient de sources spécifiques au domaine qui se concentrent sur le codage et la langue chinoise. Cela permet à Deepseek d'effectuer des services particulièrement solides dans ces domaines.
Les méthodes de formation de Deepseek comprennent l'apprentissage du renforcement (RL), y compris l'approche pure-RL unique pour Deepseek-R1-Zero et l'utilisation de données de démarrage à froid pour Deepseek-R1. L'apprentissage du renforcement est une méthode d'apprentissage automatique, dans lequel un agent apprend à agir dans un environnement en recevant des récompenses pour les actions souhaitées et des punitions pour des actions indésirables.
Deepseek-R1-Zero a été formé sans un premier réglage (SFT) supervisé pour promouvoir les compétences de raisonnement uniquement via RL. Le réglage fin supervisé est une technologie habituelle dans laquelle un modèle de langue pré-formé avec un ensemble de données annoté plus petit est terminé afin d'améliorer ses performances dans certaines tâches. Cependant, Deepseek a montré qu'il est possible d'atteindre de fortes compétences de récidive même sans SFT par l'apprentissage du renforcement.
Deepseek-R1, en revanche, intègre les données de démarrage à froid devant la RL pour créer une base solide pour les tâches de lecture et non lecture. Les données de démarrage à froid sont des données utilisées au début de la formation pour transmettre une compréhension fondamentale de la langue et du monde au modèle. Avec la combinaison des données de démarrage à froid avec l'apprentissage du renforcement, Deepseek peut former un modèle qui a de solides compétences de raisonnement et une large connaissance générale.
Des techniques avancées telles que l'optimisation des politiques relatives de groupe (GRPO) sont également utilisées pour optimiser le processus de formation RL et pour améliorer la stabilité et l'efficacité de la formation.
Convient à:
Compétences de base et applications potentielles: Deepseek en action
Deepseek-R1 se caractérise par un certain nombre de compétences de base qui le prédisent pour diverses applications:
Capacités de raisonnement solides
Deepseek-R1 est particulièrement fort dans la pensée logique et dans la résolution de problèmes, en particulier dans des domaines tels que les mathématiques et le codage.
Performance supérieure dans le codage et les mathématiques
Les données de référence montrent que Deepseek-R1 coupe souvent mieux dans les références de codage et de mathématiques que de nombreux autres modèles, y compris certains modèles d'OpenAAI.
Support multilingue
Deepseek-R1 offre une prise en charge de plusieurs langues, ce qui le rend attrayant pour les applications globales et les utilisateurs multilingues.
Rapport coût-efficacité
L'architecture efficace de Deepseek-R1 permet au modèle de fonctionner avec des coûts informatiques relativement petits, ce qui en fait une option bon marché pour les entreprises et les développeurs.
Disponibilité open source
Deepseek AI est attaché à l'idée open source et fournit bon nombre de ses modèles, notamment Deepseek LLM et Deepseek Code, en tant que open source. Cela favorise la transparence, la coopération et le développement ultérieur de la technologie de l'IA par la communauté.
Les applications potentielles pour Deepseek-R1 comprennent:
Création de contenu
Génération de textes techniques, de documentation, de rapports et d'autres contenus qui nécessitent un degré élevé de précision et de détails.
Tuteur
Utilisez comme tuteur intelligent dans les domaines des mathématiques, de l'informatique et d'autres disciplines techniques pour soutenir les apprenants dans la résolution de problèmes et la compréhension des concepts complexes.
Outils de développement
L'intégration dans les environnements de développement et les outils pour prendre en charge les développeurs de logiciels dans Codegen, le dépannage, l'analyse du code et l'optimisation.
Architecture et planification urbaine
Deepseek IA est également utilisé dans l'architecture et la planification urbaine, y compris le traitement des données SIG et le code de codénisation des visualisations. Cela montre le potentiel de Deepseek pour créer une valeur ajoutée même dans des domaines d'application spécialisés et complexes.
Deepseek-R1 peut résoudre des problèmes complexes en les démontrant en étapes individuelles et en rendant le processus de réflexion transparent. Cette capacité est particulièrement précieuse dans les domaines d'application dans lesquels la traçabilité et l'expliabilité des décisions de l'IA sont importantes.
Disponibilité et options de licence: open source d'innovation et d'accessibilité
Deepseek s'appuie fortement sur l'open source et a publié plusieurs de ses modèles sous licences open source. Deepseek LLM et Deepseek Code sont disponibles en open source et peuvent être utilisés librement, modifiés et développés par la communauté.
Deepseek-R1 est publié sous la licence, une licence open source très libérale qui permet une utilisation commerciale et non commerciale, la modification et la distribution supplémentaire du modèle. Cette stratégie open source distingue profondément de nombreuses autres sociétés d'IA qui gardent généralement leurs modèles propriétaires.
Deepseek-R1 est disponible sur diverses plates-formes, notamment Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Dark et IBM Watsonx.ai. Hugging Face est une plate-forme populaire pour la publication et l'échange de modèles d'IA et d'enregistrements de données. Azure AI Foundry, Amazon Dark et IBM Watsonx.ai sont des plates-formes cloud qui permettent d'accéder à Deepseek-R1 et à d'autres modèles AI via des API.
Les modèles de Deepseek sont connus comme bon marché par rapport aux concurrents, tant en termes de coûts de formation et d'inférence. Il s'agit d'un avantage important pour les entreprises et les développeurs qui souhaitent intégrer la technologie de l'IA dans leurs produits et services, mais doivent prêter attention à leurs budgets.
L'engagement de Deepseek pour l'open source et la rentabilité en fait une option attrayante pour un large éventail d'utilisateurs, des chercheurs et des développeurs aux entreprises et aux organisations. La disponibilité open source favorise la transparence, la coopération et le développement plus rapide de la technologie profonde par la communauté de l'IA.
Convient à:
Forces et faiblesses rapportées: un regard critique sur Deepseek
Deepseek a reçu beaucoup de reconnaissance dans la communauté de l'IA pour ses forces dans les domaines du codage, des mathématiques et du raisonnement. Les forces signalées comprennent:
Performance supérieure dans le codage et les mathématiques
Les données de référence et les revues indépendantes confirment les performances exceptionnelles de Deepseek-R1 dans les repères de codage et de mathématiques, souvent mieux que ceux des modèles OpenAI.
Rapport coût-efficacité
L'architecture efficace de Deepseek-R1 permet au modèle de fonctionner avec des coûts informatiques plus bas que de nombreux autres modèles comparables.
Disponibilité open source
La licence open source des modèles Deepseek favorise la transparence, la collaboration et l'innovation dans la communauté de l'IA.
Capacités de raisonnement solides
Deepseek-R1 montre des compétences impressionnantes dans la pensée logique et la résolution de problèmes, en particulier dans les domaines techniques.
Malgré ces forces, il existe également des domaines dans lesquels Deepseek a toujours un potentiel d'amélioration. Les faiblesses rapportées comprennent:
Distorsions potentielles
Comme tous les principaux modèles de voix, Deepseek peut refléter les distorsions de ses données de formation, même si Deepseek Ani essaie de les minimiser.
Écosystème plus petit par rapport aux fournisseurs établis
Deepseek est une entreprise relativement jeune et n'a pas encore le même écosystème complet d'outils, de services et de ressources communautaires tels que des fournisseurs établis tels que Google ou OpenAAI.
Prise en charge multimodale limitée au-delà du texte et du code
Deepseek se concentre principalement sur le traitement du texte et du code et n'offre actuellement pas de prise en charge multimodale complète pour les images, l'audio et les vidéos telles que Gemini 2.0.
Continue d'avoir besoin d'une supervision humaine
Bien que Deepseek-R1 effectue des performances impressionnantes dans de nombreux domaines, la supervision et la validation humaines sont toujours nécessaires dans les cas d'utilisation critique pour éviter les erreurs ou les résultats indésirables.
Hallucinations occasionnelles
Comme tous les principaux modèles de langue, Deepseek peut parfois produire des hallucinations, c'est-à-dire générer des informations incorrectes ou non pertinentes.
Dépendance à l'égard des grandes ressources arithmétiques
La formation et le fonctionnement de Deepseek-R1 nécessitent des ressources arithmétiques importantes, bien que l'architecture efficace du modèle réduit ces exigences par rapport à d'autres modèles.
Dans l'ensemble, Deepseek est un modèle d'IA prometteur avec des forces particulières dans les domaines du codage, des mathématiques et du raisonnement. Sa rentabilité et sa disponibilité open source en font une option attrayante pour de nombreux utilisateurs. Le développement ultérieur de Deepseek par Deepseek IA devrait continuer à minimiser ses faiblesses à l'avenir et à étendre ses forces.
Résultats des références pertinentes et des comparaisons de performance: Deepseek en comparaison
Les données de référence montrent que Deepseek-R1 peut suivre OpenAI-O1 dans de nombreuses références de raisonnement ou même les dépasser, en particulier en mathématiques et en codage. OpenAI-O1 fait référence à des modèles antérieurs d'OpenAI, qui ont été publiés avant GPT-4.5 et dans certains domaines, tels que: B. Raisonnement, peut-être encore compétitif.
En mathématiques, des repères tels que AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) et MATH-500, Deepseek-R1 atteint des valeurs élevées et dépasse souvent les modèles OpenAI. Cela souligne les forces de Deepseek dans le raisonnement mathématique et la résolution de problèmes.
Dans le domaine du codage, Deepseek-R1 montre également des services solides dans des repères tels que LiveCodebech et Codeforces. LiveCodeBench est une référence pour les meubles de code, tandis que CodeForces est une plate-forme pour les compétitions de programmation. Les bons résultats de Deepseek-R1 dans ces repères indiquent sa capacité à générer du code de haute qualité et à résoudre des tâches de programmation complexes.
Dans les références générales de connaissances telles que GPQA Diamond (Q&A de la preuve Google de GPQA), Deepseek-R1 est souvent au niveau des yeux ou légèrement sous OpenAI-O1. GPQA Diamond est une référence exigeante qui teste les connaissances générales et les actifs de raisonnement des modèles d'IA. Les résultats indiquent que Deepseek-R1 est également compétitif dans ce domaine, bien qu'il ne puisse pas vraiment atteindre les mêmes performances que les modèles spécialisés.
Les versions distillées de Deepseek-R1, qui sont basées sur des modèles plus petits tels que LLAMA et QWEN, montrent également des résultats impressionnants dans divers repères et, dans certains cas, même dépassent OpenAI-O1-MINI. La distillation est une technique dans laquelle un modèle plus petit est formé pour imiter le comportement d'un modèle plus grand. Les versions distillées de Deepseek-R1 montrent que la technologie de base de Deepseek peut également être utilisée efficacement dans des modèles plus petits, ce qui souligne sa polyvalence et son évolutivité.
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Faits, intuition, empathie: cela rend GPT-4.5 si spécial
GPT-4.5: Excellence conversationnelle et l'accent mis sur l'interaction naturelle-image: xpert.digital
GPT-4.5: Excellence conversationnelle et l'accent mis sur l'interaction naturelle
GPT-4.5, avec le nom de code «Orion», est le dernier modèle phare d'OpenAai et incarne la vision de l'entreprise d'une IA qui est non seulement intelligente, mais aussi intuitive, empathique et capable d'interagir avec les gens à un niveau profond. GPT-4.5 se concentre principalement sur l'amélioration de l'expérience de la conversation, augmentant la correction des faits et réduisant les hallucinations.
Spécifications actuelles et caractéristiques principales (en mars 2025): GPT-4.5 dévoilé
GPT-4.5 a été publié comme aperçu de recherche en février 2025 et est appelé le «plus grand et meilleur modèle de chat» jusqu'à présent. Cette déclaration souligne l'objectif principal du modèle sur les compétences conversationnelles et l'optimisation de l'interaction humaine-machine.
Le modèle a une fenêtre de contexte de 128 000 jetons et une longueur de sortie maximale de 16 384 jetons. La fenêtre de contexte est plus petite que celle de Gemini 2.0 Pro, mais toujours très grande et permet à GPT-4.5 d'avoir des discussions plus longues et de traiter des demandes plus complexes. La longueur de sortie maximale limite la longueur des réponses que le modèle peut générer.
L'état de connaissance de GPT-4.5 varie jusqu'en septembre 2023. Cela signifie que le modèle a des informations et des événements jusqu'à présent, mais n'a aucune connaissance des développements ultérieurs. Il s'agit d'une restriction importante qui doit être prise en compte lors de l'utilisation de GPT-4.5 pour les informations critiques ou actuelles.
GPT-4.5 intègre des fonctions telles que la recherche Web, les téléchargements de fichiers et d'images ainsi que l'outil Canvas dans Chatgpt. Le modèle permet au modèle d'accéder aux informations actuelles depuis Internet et d'enrichir ses réponses avec les connaissances actuelles. Les téléchargements de fichiers et d'images permettent aux utilisateurs de fournir au modèle des informations supplémentaires sous forme de fichiers ou d'images. L'outil Canvas est une planche à dessin interactive qui permet aux utilisateurs d'intégrer des éléments visuels dans leurs conversations avec GPT-4.5.
Contrairement aux modèles tels que O1 et O3-MinI, qui se concentrent sur le raisonnement étape par étape, GPT-4.5 augmente l'apprentissage non supervisé. L'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage automatique, dans lequel le modèle apprend des données non annuelles, sans instructions ni étiquettes explicites. Cette approche vise à rendre le modèle plus intuitif et plus parlé, mais peut être en mesure de payer les performances avec des tâches de résolution de problèmes complexes.
Conception architecturale et innovations: mise à l'échelle et alignement pour la conversation
GPT-4.5 est basé sur l'architecture du transformateur, qui s'est établi comme la base de la plupart des modèles de langue de grande envergure modernes. OpenAI utilise l'immense puissance de calcul des superordinateurs Microsoft Azure AI pour former et exploiter GPT-4.5. La mise à l'échelle de la puissance de calcul et des données est un facteur décisif pour les performances des modèles vocaux importants.
Un objectif dans le développement de GPT-4.5 est sur la mise à l'échelle de l'apprentissage non supervifié pour améliorer la précision du modèle mondial et de l'intuition. OpenAI est convaincu qu'une compréhension plus profonde du monde et une intuition améliorée sont décisives pour la création de modèles d'IA qui peuvent interagir avec les gens de manière naturelle et humaine.
De nouvelles techniques d'alignement évolutives ont été développées pour améliorer la coopération avec les gens et comprendre les nuances. L'alignement fait référence au processus d'alignement d'un modèle d'IA de telle manière qu'il reflète les valeurs, les objectifs et les préférences des personnes. Des techniques d'alignement évolutives sont nécessaires pour garantir que les grands modèles vocaux sont sûrs, utiles et éthiquement justifiables s'ils sont utilisés à grande échelle.
OpenAAI affirme que GPT-4.5 a plus de 10 fois plus d'efficacité de traitement par rapport à GPT-4O. GPT-4O est un modèle antérieur d'OpenAI, qui est également connu pour ses compétences conversationnelles. L'augmentation de l'efficacité de GPT-4.5 pourrait permettre d'exploiter le modèle plus rapidement et moins cher et d'ouvrir également de nouvelles zones d'application.
Détails sur les données de formation: portée, coupure et mélange de connaissances et d'intuition
Bien que la portée exacte des données de formation de GPT-4.5 ne soit pas annoncée publiquement, il peut être supposé qu'il est très important en raison des compétences du modèle et des ressources d'OpenAAI. Il est estimé que les données de formation des pétaoctets ou même des exabytes incluent des données de texte et d'image.
Le modèle du modèle est suffisant jusqu'en septembre 2023. Les données de formation comprennent probablement un large éventail de données de texte et d'image d'Internet, de livres, de publications scientifiques, d'articles de presse, de contributions aux médias sociaux et d'autres sources. OpenAI utilise probablement des méthodes sophistiquées pour l'acquisition, la préparation et le filtrage des données pour garantir la qualité et la pertinence des données de formation.
La formation de GPT-4.5 nécessite l'utilisation d'énormes ressources arithmétiques et prend probablement des semaines ou des mois. Le processus de formation exact est propriétaire et n'est pas décrit en détail par OpenAI. Cependant, on peut supposer que l'apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF) joue un rôle important dans le processus de formation. RLHF est une technique dans laquelle la rétroaction humaine est utilisée pour contrôler le comportement d'un modèle d'IA et l'adapter aux préférences humaines.
Convient à:
Compétences primaires et applications cibles: GPT-4.5 utilisé
GPT-4.5 est caractérisé dans des domaines tels que l'écriture créative, l'apprentissage, l'exploration de nouvelles idées et la conversation générale. Le modèle est conçu pour mener des conversations naturelles, humaines et engageantes et pour soutenir les utilisateurs dans une variété de tâches.
L'une des compétences les plus importantes de GPT-4.5 est:
Amélioration de l'adhésion rapide
GPT-4.5 est préférable de comprendre et de mettre en œuvre les instructions et les souhaits des utilisateurs dans les invites.
Traitement de contexte
Le modèle peut traiter des conversations plus longues et des contextes plus complexes et adapter ses réponses en conséquence.
Précision des données
GPT-4.5 a amélioré les faits et produit moins d'hallucinations que les modèles précédents.
Intelligence émotionnelle
GPT-4.5 est capable de reconnaître les émotions dans les textes et de réagir de manière appropriée à ce qui conduit à des conversations plus naturelles et empathiques.
Forte performance d'écriture
GPT-4.5 peut générer des textes de haute qualité dans différents styles et formats, des textes créatifs à la documentation technique.
Le modèle a le potentiel d'optimiser la communication, d'améliorer la création de contenu et la prise en charge des tâches de codage et d'automatisation. GPT-4.5 est particulièrement adapté aux applications dans lesquelles l'interaction en langage naturel, la génération créative et la reproduction des facteurs précises sont au premier plan, moins pour un raisonnement logique complexe.
Incluez quelques exemples d'applications cibles de GPT-4.5:
Chatbots et assistants virtuels
Développement de chatbots avancés et d'assistants virtuels pour le service client, l'éducation, le divertissement et d'autres domaines.
Écriture créative
Prise en charge des auteurs, des scénaristes, des Textbers et d'autres créatifs pour trouver des idées, écrire des textes et créer du contenu créatif.
Éducation et apprentissage
Utilisez comme tuteur intelligent, partenaire d'apprentissage ou assistant de recherche dans divers domaines de l'éducation.
Création de contenu
Génération de articles de blog, d'articles, de publications sur les réseaux sociaux, de descriptions de produits et d'autres types de contenu Web.
Traduction et localisation
Amélioration de la qualité et de l'efficacité des traductions machine et des processus de localisation.
Disponibilité et accès pour différents groupes d'utilisateurs
GPT-4.5 est disponible pour les utilisateurs avec plus, Pro, Team, Enterprise et Edu Plans. Cette structure d'accès échelonnée permet à OpenAI d'introduire le modèle de manière contrôlée et de répondre à différents groupes d'utilisateurs avec différents besoins et budgets.
Les développeurs peuvent accéder à GPT-4.5 via l'API de Chat Completion, API Assistants et API Batch. Les API permettent aux développeurs d'intégrer les compétences de GPT-4.5 dans leurs propres applications et services.
Les coûts pour GPT-4.5 sont plus élevés que pour GPT-4O. Cela reflète les performances supérieures et les fonctions supplémentaires de GPT-4.5, mais peut être un obstacle pour certains utilisateurs.
GPT-4.5 est actuellement un aperçu de la recherche, et la disponibilité à long terme de l'API peut être limitée. OpenAI se réserve le droit de modifier les conditions de disponibilité et d'accès de GPT-4.5 à l'avenir.
Microsoft teste également GPT-4.5 dans Copilot Studio dans un aperçu limité. Copilot Studio est une plate-forme de Microsoft pour le développement et la fourniture de chatbots et d'assistants virtuels. L'intégration de GPT-4.5 dans Copilot Studio pourrait étendre davantage le potentiel du modèle pour les applications d'entreprise et l'automatisation des processus métier.
Forces et faiblesses reconnues: GPT-4.5 sous la loupe
GPT-4.5 a reçu beaucoup d'éloges pour ses compétences conversationnelles améliorées et ses faits plus élevés dans les premiers tests et notes utilisateur. Les forces reconnues comprennent:
Amélioration du flux de conversation
GPT-4.5 mène des conversations plus naturelles, fluides et engageantes que les modèles précédents.
Corruption plus élevée
Le modèle produit moins d'hallucinations et fournit des informations plus précises et fiables.
Hallucinations réduites
Bien que les hallucinations soient toujours un problème avec les grands modèles vocaux, GPT-4.5 a fait des progrès significatifs dans ce domaine.
Meilleure intelligence émotionnelle
GPT-4.5 est préférable de reconnaître les émotions dans les textes et de réagir de manière appropriée à ce qui conduit à des conversations empathiques.
Forte performance d'écriture
Le modèle peut générer des textes de haute qualité dans différents styles et formats.
Malgré ces forces, il existe également des domaines dans lesquels GPT-4.5 a ses limites. Les faiblesses reconnues comprennent:
Difficultés de raisonnement complexe
GPT-4.5 n'est pas principalement conçu pour un lecture logique complexe et peut rester derrière des modèles spécialisés tels que Deepseek dans ce domaine.
Des performances potentiellement plus faibles que GPT-4O dans certains tests logiques
Certains tests indiquent que GPT-4.5 coupe moins que GPT-4O dans certains tests logiques, ce qui indique que l'accent pourrait avoir été au détriment des compétences conversationnelles.
Coût plus élevé que GPT-4O
GPT-4.5 est plus cher à utiliser en tant que GPT-4O, ce qui peut être un facteur pour certains utilisateurs.
État de connaissance d'ici septembre 2023
Le niveau limité de connaissance du modèle peut être un inconvénient si des informations actuelles sont nécessaires.
Difficultés en matière d'auto-correction et de raisonnement multi-étages
Certains tests indiquent que le GPT-4.5 a des difficultés à l'auto-correction des erreurs et à la pensée logique en plusieurs étapes.
Il est important de souligner que GPT-4.5 n'est pas conçu pour dépasser les modèles qui ont été développés pour un raisonnement complexe. Son objectif principal est d'améliorer l'expérience de conversation et de créer des modèles d'IA qui peuvent interagir naturellement avec les gens.
Résultats des références pertinentes et des comparaisons de performance: GPT-4.5 par rapport à ses prédécesseurs
Les données de référence montrent que les améliorations GPT-4.5 par rapport au GPT-4O dans des domaines tels que le droit de le faire et la compréhension multilingue, mais peuvent être en retard dans les mathématiques et certains repères de codage.
Dans les repères tels que SimpleQA (réponse simple de question), GPT-4.5 atteint une précision plus élevée et un taux d'hallucination inférieur à GPT-4O, O1 et O3-MINI. Cela souligne les progrès réalisés par OpenAI lors de l'amélioration de la correction et de la réduction des hallucinations.
Dans le raisonnement de référence comme GPQA, GPT-4.5 montre des améliorations par rapport à GPT-4O, mais reste derrière O3-MinI. Cela confirme les forces de l'O3-MINI dans le domaine du raisonnement et la tendance de GPT-4.5 à se concentrer davantage sur les compétences conversationnelles.
Dans les tâches de mathématiques (AIME), GPT-4.5 réduit considérablement l'O3-MinI. Cela indique que GPT-4.5 n'est pas aussi fort dans le raisonnement mathématique que des modèles spécialisés comme O3-MinI.
Dans les repères de codage comme Swe-Lancer Diamond, GPT-4.5 montre de meilleures performances que GPT-4O. Cela indique que GPT-4.5 a également fait des progrès dans Codegen et une analyse, bien qu'il ne soit pas aussi fort que des modèles de codage spécialisés tels que Deepseek Code.
Les évaluations humaines indiquent que le GPT-4.5 est préféré dans la plupart des cas, en particulier pour les demandes professionnelles. Cela indique que GPT-4.5 dans la pratique offre une expérience de conversation plus convaincante et utile que ses prédécesseurs, même s'il peut ne pas toujours obtenir les meilleurs résultats dans certains repères spécialisés.
Convient à:
Évaluation comparative: choisir le bon modèle d'IA
L'analyse comparative des attributs les plus importants de Gemini 2.0, Deepseek et GPT-4.5 montre des différences et des similitudes significatives entre les modèles. Gemini 2.0 (Flash) est un modèle de transformateur en mettant l'accent sur la multimodalité et les fonctions d'agent, tandis que Gemini 2.0 (par) utilise la même architecture, mais est optimisé pour le codage et les contextes longs. Deepseek (R1) est basé sur un transformateur modifié avec des technologies telles que MOE, GQA et MLA, et GPT-4.5 s'appuie sur la mise à l'échelle par l'apprentissage non supervisé. En ce qui concerne les données de formation, il montre que les modèles Gemini et GPT-4.5 sont basés sur de grandes quantités de données telles que le texte, le code, les images, l'audio et les vidéos, tandis que Deepseek se démarque avec 14,8 billions de jetons et un accent sur les données spécifiques au domaine ainsi que l'apprentissage en renforcement (RL). Les compétences les plus importantes des modèles varient: Gemini 2.0 offre un insert multimodal et une sortie avec une utilisation des outils et une faible latence, tandis que la version Pro prend également en charge un contexte allant jusqu'à 2 millions de jetons. Deepseek, en revanche, convainc avec un raisonnement solide, un codage, des mathématiques et un multilinguisme, complété par sa disponibilité open source. GPT-4.5 brille en particulier dans les domaines de la conversation, de l'intelligence émotionnelle et de la corruption.
La disponibilité des modèles est également différente: Gemini propose des API et une application Web et mobile, tandis que la version Pro est accessible expérimentalement via Vertex AI. Deepseek est disponible en open source sur des plates-formes telles que Hugging Face, Azure AI, Amazon Dontion et IBM Watsonx.ai. GPT-4.5, en revanche, propose diverses options telles que ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) et l'API OpenAI. Les forces des modèles incluent la multimodalité et la vitesse à Gemini 2.0 (flash) ainsi que le codage, les connaissances mondiales et les longs contextes de Gemini 2.0 (Pro). Deepseek scores grâce à la rentabilité, d'excellentes compétences en codage et en mathématiques et un solide raisonnement. GPT-4.5 convainc avec une forte correction factuelle et une intelligence émotionnelle. Cependant, les faiblesses peuvent également être vues comment les distorsions ou les problèmes avec les solutions de problèmes en temps réel pour Gemini 2.0 (flash), les restrictions expérimentales et les limites de versement dans la version pro, la multimodalité limitée et un écosystème plus petit à Deepseek ainsi que des difficultés de raisonnement complexe, de mathématiques et de connaissances limitées dans GPT-4.5.
Les résultats de référence fournissent des informations supplémentaires: Gemini 2.0 (Flash) atteint 77,6% en MMLU, 34,5% dans Livecodebech et 90,9% en mathématiques, tandis que Gemini 2.0 (par) avec 79,1% (MMLU), 36,0% (Livecodebech) et 91,8% (mathématiques) ont légalement performé. Deepseek dépasse clairement 90,8% (MMLU), 71,5% (GPQA), 97,3% (mathématiques) et 79,8% (AIME), tandis que GPT-4.5 définit d'autres priorités: 71,4% (GPQA), 36,7% (AIME) et 62,5% (SimpleQA).
Analyse des différences et similitudes les plus importantes
Les trois modèles Gemini 2.0, Deepseek et GPT-4.5 ont à la fois des similitudes et des différences claires qui les prédisent pour différents domaines d'application et des besoins des utilisateurs.
Points communs
Architecture transformateur
Les trois modèles sont basés sur l'architecture du transformateur, qui s'est établi comme une architecture dominante pour les grands modèles vocaux.
Compétences avancées
Les trois modèles démontrent des compétences avancées dans le traitement du langage naturel, de Codegen, du raisonnement et d'autres domaines de l'IA.
Multimodalité (prononcé différemment):
Les trois modèles reconnaissent l'importance de la multimodalité, bien que le degré de soutien et de concentration varient.
différences
Focus et concentration
- Gemini 2.0: polyvalence, multimodalité, fonctions d'agent, large gamme d'applications.
- Deepseek: efficacité, raisonnement, codage, mathématiques, open source, rentabilité.
- GPT-4.5: Conversation, interaction en langage naturel, correction, intelligence émotionnelle.
Innovations architecturales
Deepseek est caractérisé par des innovations architecturales telles que le MOE, GQA et MLA, qui visent à accroître l'efficacité. GPT-4.5 se concentre sur la mise à l'échelle des techniques d'apprentissage et d'alignement non supervisées pour améliorer les compétences conversationnelles.
Données de formation
Deepseek attache une importance aux données de formation spécifiques au domaine pour le codage et la langue chinoise, tandis que Gemini 2.0 et GPT-4.5 utilisent probablement des ensembles de données plus larges et plus diversifiés.
Disponibilité et accessibilité
Deepseek s'appuie fortement sur l'open source et propose ses modèles via diverses plates-formes. GPT-4.5 est principalement disponible via des plates-formes et des API appartenant à Openai, avec un modèle d'accès échelonné. Gemini 2.0 offre une large disponibilité via Google Services et API.
Forces et faiblesses
Chaque modèle a ses propres forces et faiblesses, ce qui le rend meilleur ou moins adapté à certaines applications.
Enquête sur les publications officielles et les revues indépendantes: la perspective des experts
Les publications officielles et les revues indépendantes confirment essentiellement les forces et les faiblesses des trois modèles présentés dans ce rapport.
Publications officielles
Google, Deepseek AI et OpenAAI publient régulièrement des articles de blog, des rapports techniques et des résultats de référence dans lesquels vous présentez vos modèles et comparez avec les concurrents. Ces publications offrent des informations précieuses sur les détails techniques et les performances des modèles, mais sont naturellement souvent orientées vers le marketing et peuvent avoir un certain biais.
Tests et avis indépendants
Diverses organisations indépendantes, instituts de recherche et experts en IA effectuent leurs propres tests et critiques des modèles et publient leurs résultats sous la forme d'articles de blog, d'articles, de publications scientifiques et de comparaisons de référence. Ces revues indépendantes offrent une perspective plus objective sur les forces et les faiblesses relatives des modèles et aident les utilisateurs à prendre une décision éclairée lors du choix du bon modèle pour vos besoins.
En particulier, les revues indépendantes confirment les forces de Deepseek en mathématiques et les références codantes et sa rentabilité par rapport à OpenAI. GPT-4.5 est loué pour ses compétences de conversation améliorées et le taux d'hallucination réduit, mais ses faiblesses dans le raisonnement complexe sont également mises en évidence. Gemini 2.0 est apprécié pour sa polyvalence et ses compétences multimodales, mais ses performances peuvent varier en fonction de la référence spécifique.
L'avenir de l'IA est divers
L'analyse comparative de Gemini 2.0, Deepseek et GPT-4.5 montre clairement que chaque modèle a des forces et des optimisations uniques qui le rendent plus adapté à certaines applications. Il n'y a pas de «meilleur» modèle d'IA par excellence, mais plutôt une variété de modèles, chacun avec vos propres avantages et limites.
Gémeaux 2.0
Gemini 2.0 se présente comme une famille polyvalente qui se concentre sur la multimodalité et les fonctions d'agent, avec différentes variantes adaptées à des besoins spécifiques. C'est le choix idéal pour les applications qui nécessitent un support multimodal complet et peuvent bénéficier de la vitesse et de la polyvalence de la famille Gemini 2.0.
En profondeur
Deepseek est caractérisé par son architecture, sa rentabilité et sa disponibilité open source axée sur le raisonnement. Il est particulièrement fort dans les domaines techniques tels que le codage et les mathématiques et est une option attrayante pour les développeurs et les chercheurs qui apprécient les performances, l'efficacité et la transparence.
GPT-4.5
GPT-4.5 se concentre sur l'amélioration de l'expérience utilisateur dans les conversations grâce à une corruption factuelle accrue, à une réduction des hallucinations et à une amélioration de l'intelligence émotionnelle. C'est le meilleur choix pour les applications qui nécessitent une expérience de conversation naturelle et engageante, comme: B. Chatbots, assistants virtuels et écriture créative.
Multimodalité et open source: les tendances de la prochaine génération d'IA
Le choix du meilleur modèle dépend fortement de l'application spécifique et des priorités de l'utilisateur. Les entreprises et les développeurs doivent analyser soigneusement leurs besoins et leurs exigences et peser les forces et les faiblesses des différents modèles afin de faire le choix optimal.
Le développement rapide dans le domaine des modèles d'IA indique que ces modèles continueront de s'améliorer et de se développer rapidement. Les tendances futures pourraient inclure une intégration encore plus grande de la multimodalité, des compétences de récidive améliorées, une plus grande accessibilité grâce à des initiatives open source et une plus large disponibilité sur diverses plateformes. Les efforts continus pour réduire les coûts et accroître l'efficacité continueront de faire progresser la large acceptation et l'utilisation de ces technologies dans diverses industries.
L'avenir de l'IA n'est pas monolithique, mais diversifié et dynamique. Gemini 2.0, Deepseek et GPT-4.5 ne sont que trois exemples de la diversité et de l'esprit d'innovation qui façonne le marché actuel de l'IA. À l'avenir, ces modèles devraient devenir encore plus puissants, plus polyvalents et accessibles et la façon dont nous interagissons avec la technologie et comprenons le monde qui nous entoure. Le voyage de l'intelligence artificielle vient de commencer, et les prochaines années promettront des développements et des percées encore plus excitants.
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