Deepseek vs OpenAai: Ki-Wet Racen expose - est une R1 en Chine juste une copie ou un chef-d'œuvre de stratégie?

La compétition géante technologique: Deepseek vs Openaai-qui domine l'avenir de l'IA?

La Chine et les États-Unis sont au centre du développement technologique mondial depuis des années. Surtout dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), il y a une course intensive dans laquelle les grandes entreprises technologiques et les start-ups émergentes recherchent des solutions innovantes. Dans ce contexte, la startup chinoise Ki Deepseek et la société américaine Openai ont fait sensation. Deepseek a récemment présenté deux modèles d'IA remarquables appelés Deepseek R1 (dans la version de base «R1») et Deepseek R1 Zero (souvent aussi appelé «R1-Zero»), tandis que le côté américain avec le modèle O1 d'Openai et sa plus petite variante, O1 Mini, en attendant. De nombreux observateurs se demandent si les modèles Deepseek R1 et R1 Zero ne sont qu'une imitation aléatoire des technologies américaines ou s'il y a une stratégie ciblée derrière elle pour aider le secteur de l'IA chinois.

Ce texte traite intensivement des différences et des similitudes entre les systèmes d'IA de Deepseek et OpenAI. De plus, il est éclairé comment l'apprentissage du renforcement est utilisé dans Deepseek R1 Zero et R1 et quel potentiel cela pourrait entraîner la prochaine génération de modèles d'IA. Au cours de ces explications, plus de 2000 mots se réuniront afin de permettre une considération complète et une analyse plus approfondie. Dans le même temps, une tentative est faite de présenter uniquement un contenu qui peut être considéré comme digne de confiance. Ce texte se sépare de la spéculation pure et se concentre sur les tendances compréhensibles, les données techniques bien connues et les déclarations de la zone d'IA.

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La concurrence mondiale dans le secteur de l'IA

La concurrence entre la Chine et les États-Unis dans le domaine de l'IA a considérablement augmenté ces dernières années. Les observateurs continuent de parler des deux pays dans une vraie course pour la suprématie sur la technologie future Ki. Il existe diverses raisons que cette compétition est tellement pire. Premièrement, les décideurs politiques des deux nations voient le potentiel de garantir le leadership de l'innovation pour les prochaines décennies. Deuxièmement, les grandes entreprises technologiques ont reconnu que les solutions d'IA promettent d'énormes avantages économiques. Troisièmement, la Chine et les États-Unis ont formulé de vastes stratégies pour faire progresser la recherche sur l'IA.

En Chine, KI a été considéré comme un élément de construction important pour la modernisation du pays et comme une «clé de la concurrence internationale» depuis plusieurs années. Le gouvernement promeut les start-ups et les institutions de recherche avec un large éventail de programmes et d'argent pour étendre le développement des technologies de l'IA. En revanche, les États-Unis s'appuient sur la puissance du marché libre, où de grandes sociétés et établies telles que Google, Microsoft, Meta et Openai, mais aussi de nombreux petits acteurs, sont en concurrence et reçoivent des sommes élevées des investisseurs pour progresser sur le terrain de l'apprentissage automatique, pour réaliser des réseaux de neurones et le traitement du langage naturel (PNL).

Deepseek et Openai en un coup d'œil

En tant que joueur émergent de Chine, Deepseek agit désormais comme une sorte de «pourboire d'initiés» dans la scène mondiale de l'IA. La startup de l'IA est moins connue que les grandes entreprises technologiques chinoises, mais a attiré l'attention dans les cercles spécialisés car il semble développer des modèles de grande langue (LLM) en peu de temps. Deux de ces modèles sont Deepseek R1 et Deepseek R1 Zero. Openai, en revanche, est une entreprise basée en Californie qui est connue à l'échelle mondiale pour ses modèles d'IA et a attiré l'attention à un stade précoce. Avec O1 et sa petite sœur, O1 Mini, Openai montre leur concentration sur les systèmes d'IA de haute qualité et en même temps.

Les modèles Deepseek R1 et R1 Zero ont récemment obtenu des résultats dans des tests de référence qui peuvent être mesurés avec OpenAIS O1 Mini et le modèle O1 plus fort. Dans une industrie dans laquelle les innovations dominent souvent des sociétés américaines bien connues, la profondeur chinoise est soudainement devenue un concurrent sérieux. Certains analystes se demandent dans quelle mesure Deepseek a été inspiré par les approches américaines et si seules les stratégies sont copiées ou que les nouvelles approches sont réellement apportées.

Fondements techniques de Deepseek R1 et R1 Zero

1. Deepseek-R1-Zero: apprentissage du renforcement sans supervision humaine

Deepseek-R1-Zero excite particulièrement avec sensibilité car ce modèle repose complètement sur l'apprentissage du renforcement (RL) sans avoir déjà utilisé un rétroaction humaine ou un réglage de la nageoire supervisée classique. Cette approche est considérée comme remarquable, car la majorité des applications AI avancées utilisent au moins en quelques phases pour utiliser des données annotées par l'homme ou des commentaires de tests réels.

Deepseek-R1-Zero est un chemin différent. Le modèle a été conçu de telle manière qu'il développe la capacité de reconnaître les relations vastes et complexes et de s'améliorer indépendamment. En utilisant régulièrement la rétroaction RL, R1-Zero a acquis certaines compétences, qui sont particulièrement importantes dans le domaine du «raisonnement». Ceux-ci incluent:

• Self -Check: Le modèle vérifie ses propres étapes intermédiaires (son «monologue intérieur») avant qu'il n'y ait une réponse finale pour découvrir les erreurs.
• Réflexion: Au lieu de sortir une seule réponse, le modèle reflète différentes options de réponse, similaire à la façon dont une personne décompose les solutions possibles les unes contre les autres.
• Génération de longues chaînes de pensée: R1-Zero montre qu'il peut également générer des étapes intermédiaires pour des tâches complexes, qu'il utilise de manière flexible en ce qui concerne la solution.

Se vérifier et vous redémarrer si vous reconnaissez une impasse est une capacité qui est considérée comme cruciale pour les percées futures dans la recherche sur l'IA. Parce que plus le problème est complexe, plus la capacité d'organiser les pensées et de corriger les approches incorrectes.

2. Deepseek-R1: combinaison d'apprentissage en renforcement et de réglage fin classique

Le modèle sœur Deepseek-R1 combine le potentiel de l'apprentissage du renforcement avec l'approche plus traditionnelle du réglage fin supervisé. Le contexte de cette stratégie est que l'apprentissage du renforcement peut conduire à des solutions particulièrement créatives et élégantes, mais exporte parfois les attentes humaines en ce qui concerne la compréhensibilité et la pertinence. Pour contrer cela, les développeurs de Deepseek ont ​​également utilisé des méthodes de réglage fin dans lesquelles la rétroaction humaine et les données de formation organisées sont utilisées.

Selon les tests internes et certains repères accessibles au public, Deepseek-R1 montre des services solides dans diverses disciplines. Cela comprend:

• Mathématiques: valeurs moyennes de 79,8% de précision dans l'AIME et 97,3% pour MATH-500.
• Programmation: Le modèle dépasse environ 96,3% des autres participants à des concours de code tels que les forces de code.
• Connaissances générales: Ici Deepseek-R1 brille avec une valeur de 90,8% en MMLU et 71,5% dans GPQA Diamond.

Le fait que Deepseek-R1 soit moins cher, mais atteint en même temps d'excellentes valeurs dans de nombreuses disciplines, a suscité la curiosité avec les observateurs. "Est-ce le début d'un âge du nouvel âge dans lequel les start-ups remettent en question les géants américains très financés?" Certains commentateurs se demandent.

O1 Openai: Contexte, philosophie et services

Dès le début, OpenAai a soutenu la prétention de développer une «IA sûre et utile pour le bien de l'humanité». Ce leitmotif se reflète dans de nombreuses décisions, notamment la combinaison de l'apprentissage du renforcement et de la rétroaction humaine (RLHF). L'idée derrière cela est que le modèle apprend à fournir des réponses par l'interaction avec les fournisseurs de commentaires humains qui sont non seulement formellement corrects, mais en même temps compréhensibles, utiles et éthiquement justifiables.

RLHF empêche les développements indésirables possibles, par exemple si un modèle pouvait générer un contenu inapproprié. Cependant, cela nécessite des ressources supplémentaires, car le soutien et la formation du modèle, y compris les examens humains et les processus de rétroaction, sont coûteux. Les coûts se reflètent souvent dans des frais d'abonnement ou d'utilisation plus élevés. Pour l'O1, les prix d'API relativement élevés sont souvent mentionnés, tandis que d'autres fournisseurs, tels que Deepseek, offrent des barrières d'accès plus faibles.

En ce qui concerne les tests de performance, l'O1 d'OpenAI est un système puissant qui peut être appliqué à un large éventail de tâches. En commençant par les mathématiques à la programmation des processus créatifs produisant du texte, O1 a été démontré à plusieurs reprises qu'il agit à un niveau élevé. Sa lecture de la chaîne de lancement est particulièrement bien connue, dans laquelle le modèle divise les questions complexes en étapes intermédiaires et fournit des résultats très précis. Par exemple, si vous faites une tâche de texte mathématique, vous pouvez comprendre comment le processus de pensée fonctionne dans de nombreux cas. Le modèle ne montre pas chaque étape transparent, mais dépense généralement un argument progressif qui conduit à une solution clairement compréhensible.

Comparez les deux systèmes: Deepseek-R1 vs O1

1 et 1

Dans les tests de mathématiques, il a été signalé que Deepseek-R1 avait atteint une précision de 79,8% dans l'AIME, tandis que l'O1 serait de 79,2%. Il s'agit d'une différence minimale, qui a cependant un effet psychologique car Deepseek présente un modèle techniquement égal, voire légèrement supérieur,. Dans le domaine de la zone de programmation, il indique que Deepseek-R1 a atteint environ 96,3% dans le test des forces de code, tandis que l'O1 est censé dépasser un peu plus de 96,6%. Cette différence est également faible, mais montre que les deux modèles agissent au niveau des yeux.

2. Coûts et accessibilité

Un point essentiel est la structure des coûts différentes. Alors que OpenAAI pour O1, en partie relativement élevé, Deepseek-R1 travaillera avec des prix considérablement inférieurs: «jusqu'à 95% moins cher» est dans certaines présentations commerciales de Deepseek. De telles déclarations doivent être vérifiées dans la pratique, mais si cet avantage de coût est vrai, cela pourrait s'avérer un gros avantage concurrentiel pour Deepseek. Cela s'applique en particulier aux clients des entreprises qui doivent traiter d'énormes quantités de données et donc opter pour une solution qui permet d'économiser des coûts à long terme.

De plus, selon la divulgation d'auto-divulgation, Deepseek-R1 est disponible sous la co-licence, ce qui permet l'utilisation et la modification libres des poids et sorties du modèle. À une époque où de plus en plus de développeurs et d'entreprises comptent sur l'open source, cela pourrait être un avantage crucial. «Pour nous, la promotion de l'innovation, l'ouverture signifie nous promouvoir» est une déclaration qui est communiquée à plusieurs reprises par Deepseek. Grâce à des solutions open source, les développeurs peuvent consulter directement le code, effectuer des ajustements et intégrer le modèle dans leurs propres projets sans entrer dans une contrainte de l'écosystème fermé.

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3. Compétences spéciales

Deepseek-R1 et O1 sont caractérisés par un raisonnement avancé. Deepseek-R1 a développé une capacité prononcée à refléter la réflexion autocritique à travers la RL, les étapes intermédiaires coordonnées et les «chaînes longues». O1 d'Openai, en revanche, brille en chaîne de Throughtrean, qui décrit la capacité de créer des solutions progressivement et logiquement compréhensibles. Les deux modèles sont donc capables non seulement de présenter des résultats immédiatement, mais aussi d'expliquer leurs considérations dans une certaine mesure. Cela augmente la traçabilité et la confiance dans les dépenses.

Deepseek-R1 Zero: Spécialisations et perspectives

1. Focus sur l'apprentissage du renforcement

Deepseek-R1 Zero est en quelque sorte la version radicale du modèle R1, car elle se dispense avec une rétroaction humaine classique. Alors que R1 repose partiellement sur le réglage fin supervisé, R1-Zero s'appuie entièrement sur RL. Du point de vue de la recherche sur l'IA, il s'agit d'une expérience passionnante: "Le potentiel de l'apprentissage du renforcement est conduit ici à l'extrême", explique certains observateurs. L'apprentissage du renforcement imite le principe d'expérience et d'erreur dans lequel le modèle reçoit des signaux de récompense pour les étapes intermédiaires correctes ou les résultats finaux.

Un élément central de R1-Zero est la capacité de penser à penser. Si un problème spécifique est classé comme plus difficile, le modèle utilise plus de cycles informatiques pour rechercher une solution appropriée. Cette approche adaptative-compute peut ralentir la réponse du modèle, mais a tendance à augmenter la qualité des résultats. «Plus lent mais plus intelligent» pourrait être résumé.

2. Défis

Cependant, l'approche RL radicale a également des côtés sombres. Deepseek-R1 Zero devrait parfois basculer soudainement entre différentes langues ou générer des dépenses qui sont déroutantes du point de vue de l'utilisateur. Ce changement de langue incontrôlé pourrait être dû à des phases d'exploration variantes dans le processus d'apprentissage du renforcement. Jusqu'à présent, il a également été clair comment la méthodologie d'apprentissage du renforcement est dans des scénarios réels à long terme, où la tolérance aux pannes est parfois plus étroite et les exigences réglementaires sont élevées.

R1-Zero ne peut pas actuellement exécuter des fonctions de dialogue étendues, des éditions JSON ou des «appels de fonction» spéciaux. Si une solution d'IA doit être intégrée dans les environnements commerciaux, ces fonctionnalités sont souvent essentielles, par exemple pour les processus de processus automatisés. Deepseek a annoncé qu'ils travaillaient sur des mises à jour qui sont destinées à ajouter progressivement ces fonctionnalités. Cependant, il reste à voir si et quand ces mises à jour apparaissent.

Démocratisation de l'IA par open source?

Deepseek a non seulement publié ses grands modèles R1 et R1-Zero, mais fournit également publiquement six ramifications plus petites. Ces modèles ont été partiellement formés avec des données extraites des modèles plus grands. L'objectif est de fournir aux développeurs de l'IA partout dans le monde entier des outils simples pour construire leurs propres projets d'IA. "Nous voulons que la révolution de l'IA atteigne tout le monde, pas seulement les grandes entreprises ou les instituts de recherche", explique Deepseek.

De telles étapes pourraient vraiment changer le paysage de l'IA. Si des modèles puissants sont ouvertement disponibles, les start-ups et les développeurs indépendants n'ont même pas à conclure des contrats de licence coûteux avec de grands fournisseurs américains, mais peuvent directement modifier et utiliser leurs propres variantes de modèles Deepseek. Certains experts voient cela une opportunité de promouvoir une variété réelle et de l'innovation dans la région de l'IA en évitant les monopoles ou les oligopolis.

Est-ce une imitation ou un développement stratégique dans la maison?

Un sujet récurrent dans le différend de paris ouest-est de l'IA est: la Chine copie simplement les approches des États-Unis, ou est-ce un développement authentique? En fait, Deepseek R1 et R1 Zero montrent de nombreux parallèles aux méthodes de travail de l'O1 d'OpenAI. Par exemple, l'apprentissage du renforcement utilise l'optimisation du processus. L'idée d'intégrer une chaîne de pensées (chaîne de choses) dans le traitement logique des tâches en plusieurs étapes est également apparue au début de la recherche occidentale. À cet égard, il est évident que Deepseek a également bénéficié de ces connaissances et a parfois mis en œuvre un paradigme similaire.

Cependant, une telle similitude ne doit pas être jugée comme preuve de plagiat ou d'imitation légère. La recherche et le développement dans l'IA sont un domaine à l'échelle mondiale dans laquelle les nouvelles idées parlent rapidement. De plus, les publications scientifiques approfondissent les progrès dans toute la région, afin que les chercheurs du monde entier continuent de s'appuyer sur la même base. Il se pourrait donc également que Deepseek ait affiné indépendamment l'approche d'apprentissage du renforcement d'un point qui va même au-delà de la concurrence dans certaines références.

Opportunités et risques compétitifs

En raison de leurs performances impressionnantes, Deepseek R1 et R1-Zero suscitent des désirs parmi les investisseurs, les institutions de recherche et les sociétés technologiques. Si vous recherchez une solution peu coûteuse, puissante et ouverte en même temps, Deepseek pourrait difficilement être en mesure d'éviter. «Il n'y a pas beaucoup de prestataires qui ont un niveau aussi élevé et qui offrent en même temps ce degré d'ouverture» est l'évaluation de certains experts de l'industrie.

Cependant, il y a des risques. Certaines parties intéressées hésitent à adopter des «modèles de version 1», car les systèmes d'IA n'atteignent souvent la maturité du marché qu'après plusieurs itérations. Il est également difficile de savoir si Deepseek peut garantir la stabilité et la fiabilité nécessaires dans les processus de support qui sont cruciaux pour les principaux clients. Les questions sur les garanties, la fiabilité, la protection des données et la sécurité sont également essentielles. Surtout en ce qui concerne les données sensibles, non seulement les performances techniques sont cruciales, mais aussi la question de savoir si la solution d'IA répond aux exigences de sécurité des entreprises internationales.

Implications éthiques et géopolitiques

Les tensions géopolitiques entre la Chine et les États-Unis dans le secteur de la technologie sont projetées sur le secteur de l'IA avec une intensité croissante. "À qui devez-vous faire confiance en ce qui concerne les données sensibles et le développement de nouveaux agents d'IA?" Du côté ouest, il y a du scepticisme envers les systèmes d'IA chinois, car il y a une crainte d'interventions potentielles des agences gouvernementales. À l'inverse, il y a des réserves contre la domination américaine et toutes les portes arrière (déambulations) dans les systèmes propriétaires en Chine.

Ce conflit se reflète dans la question de savoir si Deepseek représente vraiment une innovation indépendante ou n'est qu'une copie «faite en Chine». S'il est possible de prouver que Deepseek R1 et R1-zéro établissaient de nouvelles normes de qualité, la Chine aurait l'un des principaux systèmes d'IA, qui serait un symbole de l'essor technologique rapide du pays d'un point de vue géopolitique. À l'inverse, un succès de l'O1 d'OpenAI et du développement en cours aux États-Unis pourrait conduire au fait que les entreprises américaines d'IA continuent de maintenir la souveraineté sur le marché.

Scénarios d'application potentiels

1. Recherche scientifique et mathématiques

Deepseek-R1 et O1 sont intéressants pour les chercheurs, les étudiants et les établissements d'enseignement en raison de leurs bonnes performances dans les tâches mathématiques. Grâce aux valeurs de haute précision dans des domaines tels que l'AIME ou le MATH-500, les modèles conviennent à la résolution de tâches complexes algébriques, géométriques ou analytiques. Ils peuvent également servir d'assistant en ce qui concerne l'extraction et le résumé des textes spécialisés scientifiques.

2. Programmation et développement logiciel

Les modèles pourraient également développer leurs avantages dans le domaine de l'ingénierie logicielle. Deepseek-R1 et O1 peuvent interpréter le code source, identifier des passages incorrects et faire des suggestions d'optimisation. Deepseek-R1 intègre également une fonction qui permet de tester et de rendre le code directement dans une interface de chat. Cela accélère les cycles de développement et favorise les itérations rapides. Les développeurs qui travaillent dans les équipes pourraient se rabattre sur un coach de code virtuel qui donne constamment des commentaires.

3. Brainstorming créatif et création de contenu

Les deux modèles peuvent prendre en charge les processus de position texte en générant des idées, en proposant des structures de contenu ou en aidant à écrire des articles plus longs. Pour la publicité de texters, de journalistes ou de blogueurs, il existe de nouvelles opportunités de créer un contenu efficacement et de faire apporter de nouvelles perspectives encore et encore. Cependant, il reste important de vérifier de manière critique la sortie contre et de ne pas adopter aveuglément.

Vue du futur: Deepseek et OpenAai façonneront-ils le marché de l'IA?

Le développement ultérieur de Deepseek R1 et R1-Zero pourrait être un signal pour la tendance mondiale vers des modèles d'IA puissants puissants qui apprennent indépendamment et ne dépendent que des interventions humaines. L'approche de l'augmentation de l'apprentissage des renforcements correspond à une orientation générale de la recherche sur l'IA moderne. Dès que ces modèles démontrent leurs avantages dans des projets réels, d'autres sociétés se présenteront probablement dans des directions similaires.

Pour sa part, Openaai s'efforcera de garder la tête ou éventuellement de se développer. L'entreprise recherche des versions plus développées d'O1, qui promettent des compétences en chaîne encore plus précises, de meilleures interfaces de dialogue et des mécanismes de sécurité plus forts. Le sujet de la réduction des coûts devrait également jouer un rôle à l'avenir, car de plus en plus de concurrents recherchent sur le marché.

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Un domaine de tension entre l'innovation et la concurrence

Non, Deepseek avec ses modèles R1 et R1-Zero n'est pas une copie pure des technologies américaines, mais a ses propres forces et approches. L'hypothèse d'imitation stratégique n'est pas complètement rejetée, car les connaissances de la recherche dans le monde de l'IA sont généralement divisées ouvertement et chaque acteur est basé sur les dernières méthodes. Cependant, il serait trop court pour réduire Deepseek à l'étiquette «Plagiat». Les résultats de référence présentés et l'ouverture des modèles d'IA parlent une langue différente.

«Nous nous tenons au début d'une nouvelle phase de la révolution de l'IA» est une déclaration qui peut souvent être entendue dans la Silicon Valley ainsi que dans les centres d'innovation chinois. Cette phrase semble en général, mais reflète un véritable changement de paradigme: dans cette révolution, ce n'est plus seulement les grands noms qui spécifient le rythme, mais aussi une variété de start-ups et d'équipes de recherche qui changent le marché avec des idées innovantes et favorables solutions. Deepseek R1 et R1 Zero en sont un exemple qui ne peuvent plus être ignorés.

Bien sûr, la question reste ouverte quel modèle prévaudra à la vue ou si les deux (et autres produits compétitifs) se complètent mutuellement à un écosystème d'IA mondial. Une coexistence dans laquelle les développeurs ont le choix de mettre en œuvre leur projet avec nous ou des modèles chinois (ou même une combinaison) seraient bénéfiques pour la culture de l'innovation. Dans tous les cas, la gravité et la fiabilité techniques des modèles restent importantes.

Une chose est déjà certaine: Deepseek R1 et R1 Zero pourraient aider à faire progresser la démocratisation de l'IA en rendant les modèles avancés accessibles à un public plus large. Si dans la pratique, il est confirmé que Deepseek fournit en fait des solutions de haute qualité et en même temps bon marché, la pression sur d'autres fournisseurs augmentera, pour repenser leurs modèles de prix ou pour montrer plus d'ouverture. L'O1 d'Openai, en revanche, sert de «norme en or» en termes de qualité, de stabilité et de soutien communautaire. Néanmoins, les critiques ont également commenté ici qui se plaignent que les solutions d'OpenAai ne sont pas suffisamment abordables ou flexibles dans tous les domaines d'application.

"Que ce soit une coïncidence ou une imitation stratégique dans le développement de l'IA?" - Cette question ne peut pas être finalement clarifiée. Il est beaucoup plus probable que Deepseek et OpenAai s'appuient chacun sur une fondation de connaissances communes et s'inspirent de résultats de recherche similaires. Les deux apportent leurs propres idées et innovations et essaient de dépasser le concurrent dans certaines disciplines. Ce concours peut être utilisé à long terme car il augmente les normes, accélère les progrès technologiques et réduit les coûts d'utilisation des services basés sur l'IA.

La course entre la Chine et les États-Unis dans la région de l'IA se poursuivra, et avec elle la question de savoir comment les joueurs de l'industrie «classiques» se battent par rapport aux nouveaux arrivants. Il est très probable qu'il n'y ait pas de réponse facile à qui domine dans dix ans. Trop de facteurs - des développements géopolitiques à la situation économique aux aspects culturels - influencent le processus technologique global. Qu'est-ce qu'une start-up ambitieuse aujourd'hui peut être un acteur mondial de premier plan dans la région de l'IA demain; Ce qui est considéré comme un leader aujourd'hui doit s'affirmer contre de forts challengers demain.

Une chose est certaine: l'apprentissage du renforcement, les licences ouvertes, les structures de prix équitables et la capacité de cartographier de manière transparente les pensées complexes sont les facteurs de réussite et d'innovation. Les entreprises qui combinent ces facteurs et en même temps garantissent que la sécurité et la protection des données sensibles sont absorbées positivement par le marché. Deepseek R1, R1 Zero et O1 O1 sont d'excellents exemples que le moment est venu pour un nouveau chapitre dans l'IA. Le monde peut espérer ce que d'autres progrès apporteront l'année prochaine et les prochaines décennies - et si une nouvelle génération de LLMS sera en mesure de réaliser la vision d'une IA vraiment universelle.

Cela ferme les versions à Deepseek R1, R1 Zero et leur comparaison avec Openai O1. Nous voyons que le paysage de l'IA est en changement constant et de nouveaux modèles avec d'anciens foires commerciales. Le développement est caractérisé par des recherches intensives, par une inspiration mutuelle, une concurrence saine et des défis toujours plus grands qui doivent être maîtrisés ensemble. Plus les technologies se développent, plus elle devient excitante de savoir si la Chine et les États-Unis regroupent leurs forces respectives ou se jouent les unes contre les autres. En fin de compte, toute la société pourrait être gagnante si des modèles tels que Deepseek R1, R1 Zero et O1 fournissent des solutions innovantes qui modifient la façon dont les gens traitent les informations, résolvent les problèmes et deviennent créatifs.

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