ניתוח השוואתי של מודלים מובילים של בינה מלאכותית: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 ו-GPT-4.5 מבית OpenAI

עלייתן של מכונות חכמות

אנו חיים בעידן של התקדמות חסרת תקדים בתחום הבינה המלאכותית (AI). פיתוחם של מודלים לשוניים גדולים (LLMs) הגיע בשנים האחרונות לקצב שהפתיע מומחים ומשקיפים רבים. מערכות בינה מלאכותית מתוחכמות אלו אינן עוד רק כלים ליישומים ייעודיים; הן חודרות ליותר ויותר תחומים בחיינו, ומשנות את האופן שבו אנו עובדים, מתקשרים ומבינים את העולם סביבנו.

בחזית המהפכה הטכנולוגית הזו ניצבים שלושה מודלים המעוררים סערה בקהילה המדעית ומחוצה לה: Gemini 2.0 מבית Google DeepMind, DeepSeek מבית DeepSeek AI, ו-GPT-4.5 מבית OpenAI. מודלים אלה מייצגים את הטכנולוגיה העדכנית ביותר בתחום המחקר והפיתוח של בינה מלאכותית. הם מפגינים יכולות מרשימות במגוון רחב של תחומים, החל מעיבוד שפה טבעית ויצירת קוד מחשב ועד לחשיבה לוגית מורכבת ויצירת תוכן יצירתי.

דוח זה עורך ניתוח מקיף והשוואתי של שלושת המודלים הללו כדי לבחון בפירוט את נקודות החוזק, החולשה ותחומי היישום שלהם. המטרה היא ליצור הבנה מעמיקה של ההבדלים והדמיון בין מערכות בינה מלאכותית פורצות דרך אלו ולספק בסיס מושכל להערכת הפוטנציאל והמגבלות שלהן. בכך, נחקור לא רק את המפרטים הטכניים ונתוני הביצועים, אלא גם את הגישות הפילוסופיות והאסטרטגיות העומדות בבסיס המפתחים שעיצבו מודלים אלה.

מתאים לכך:

• פשוט מוסבר דגמי AI: להבין את היסודות של AI, דגמי קול והנמקה

הדינמיקה של תחרות הבינה המלאכותית: קרב משולש בין הענקים

התחרות על הדומיננטיות בתחום הבינה המלאכותית היא עזה ונשלטת על ידי מעט שחקנים, אך בעלי השפעה רבה. Google DeepMind, DeepSeek AI ו-OpenAI אינן רק חברות טכנולוגיה; הן גם מוסדות מחקר בחזית החדשנות בתחום הבינה המלאכותית. המודלים שלהם אינם רק מוצרים, אלא גם ביטויים של חזונותיהם לגבי עתיד הבינה המלאכותית ותפקידה בחברה.

גוגל דיפ-מיינד, עם שורשים עמוקים במחקר וכוח מחשוב עצום, נוקטת בגישה רב-תכליתית ורב-מודאלית עם ג'מיני 2.0. החברה מדמיינת את עתיד הבינה המלאכותית כסוכנים חכמים המסוגלים להתמודד עם משימות מורכבות בעולם האמיתי תוך עיבוד ויצירה חלקים של סוגים שונים של מידע - טקסט, תמונות, אודיו ווידאו.

DeepSeek AI, חברה מתפתחת שבסיסה בסין, יצרה לעצמה שם עם DeepSeek, הבולטת ביעילות יוצאת הדופן שלה, ביכולות חשיבה חזקות ובמחויבות לקוד פתוח. DeepSeek ממצבת את עצמה כמתמודדת בשוק הבינה המלאכותית, ומציעה אלטרנטיבה חזקה אך נגישה למודלים של ענקיות מבוססות.

OpenAI, הידועה בזכות ChatGPT ומשפחת המודלים של GPT, קבעה שוב אבן דרך בפיתוח הבינה המלאכותית השיחה עם GPT-4.5. OpenAI מתמקדת ביצירת מודלים שהם לא רק אינטליגנטיים, אלא גם אינטואיטיביים, אמפתיים ומסוגלים לתקשר עם בני אדם ברמה עמוקה יותר. GPT-4.5 מגלם חזון זה ומטרתו לדחוף את גבולות האפשרי בתקשורת אדם-מכונה.

ג'מיני 2.0: משפחת מודלים של בינה מלאכותית לעידן הסוכנים

ג'מיני 2.0 אינו רק דגם בודד, אלא משפחה שלמה של מערכות בינה מלאכותית שפותחו על ידי גוגל דיפ-מיינד כדי לענות על הצרכים המגוונים של המערכת האקולוגית המודרנית של בינה מלאכותית. משפחה זו כוללת מגוון גרסאות, כל אחת מותאמת לתחומי יישום ספציפיים ולדרישות ביצועים.

מתאים לכך:

• חדש: Gemini Deep Research 2.0 – שדרוג מודל הבינה המלאכותית של גוגל – מידע על Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking ו-Pro (ניסיוני)

התפתחויות והכרזות אחרונות (נכון למרץ 2025): משפחת ג'מיני גדלה

לאורך שנת 2025, גוגל DeepMind הציגה שוב ושוב חברים חדשים במשפחת Gemini 2.0, מה שהדגיש את שאיפותיה בשוק הבינה המלאכותית. ראויה לציון מיוחד הוא הזמינות הכללית של Gemini 2.0 Flash ו- Gemini 2.0 Flash-Lite, הממוקמות כאפשרויות חזקות וחסכוניות עבור מפתחים.

גוגל עצמה מתוארת כ"סוס עבודה" של Gemini Flash. ייעוד זה מדגיש את נקודות החוזק שלה מבחינת מהירות, אמינות וגמישות. הוא נועד לספק ביצועים גבוהים עם השהייה נמוכה, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור יישומים שבהם זמני תגובה מהירים הם קריטיים, כגון צ'אטבוטים, תרגומים בזמן אמת או יישומים אינטראקטיביים.

לעומת זאת, Gemini 2.0 Flash-Lite שואף ליעילות מקסימלית מבחינת עלויות. מודל זה מותאם במיוחד ליישומים בעלי תפוקה גבוהה שבהם עלויות תפעול נמוכות לכל בקשה הן קריטיות, כגון עיבוד טקסט בכמות גדולה, ניהול תוכן אוטומטי או אספקת שירותי בינה מלאכותית בסביבות מוגבלות במשאבים.

בנוסף לדגמים הזמינים באופן כללי, גוגל הכריזה גם על גרסאות ניסיוניות כגון Gemini 2.0 Pro ו- Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. מודלים אלה עדיין נמצאים בפיתוח ומשמשים לבחינת גבולות האפשר במחקר בינה מלאכותית ולאיסוף משוב מוקדם ממפתחים וחוקרים.

Gemini 2.0 Pro נחשב לדגם החזק ביותר במשפחה, במיוחד בקידוד ובידע עולמי. תכונה בולטת היא חלון ההקשר הארוך במיוחד שלו של 2 מיליון טוקנים. משמעות הדבר היא ש-Gemini 2.0 Pro מסוגל לעבד ולהבין כמויות גדולות במיוחד של טקסט, מה שהופך אותו לאידיאלי למשימות הדורשות הבנה מעמיקה של קשרים מורכבים, כגון ניתוח תיעוד נרחב, מענה על שאלות מורכבות או יצירת קוד עבור פרויקטי תוכנה גדולים.

לעומת זאת, מודל Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental מתמקד בשיפור יכולות חשיבה. מודל זה מסוגל לייצג במפורש את תהליך החשיבה שלו כדי לשפר ביצועים ולהגביר את הסברן של החלטות בינה מלאכותית. תכונה זו חשובה במיוחד בתחומי יישום שבהם שקיפות ומעקב אחר החלטות בינה מלאכותית הן קריטיות, כגון רפואה, פיננסים ומשפטים.

היבט חשוב נוסף של ההתפתחויות האחרונות עם Gemini 2.0 הוא הפסקת הייצור של דגמים ישנים יותר בסדרת Gemini 1.x על ידי גוגל, כמו גם של דגמי PaLM ו-Codey. החברה ממליצה בחום למשתמשים בדגמים ישנים יותר אלה לעבור ל-Gemini 2.0 Flash כדי להימנע מהפרעות בשירות. צעד זה מרמז שגוגל בטוחה בהתקדמות בארכיטקטורה ובביצועים של דור Gemini 2.0 ומתכוונת למצב אותו כפלטפורמה העתידית לשירותי הבינה המלאכותית שלה.

ההישג הגלובלי של Gemini 2.0 Flash מודגש על ידי זמינותו דרך אפליקציית האינטרנט Gemini ביותר מ-40 שפות ובמעל 230 מדינות וטריטוריות. זה מדגים את מחויבותה של גוגל להנגשת טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת לדמוקרטיזציה ואת חזונה לבינה מלאכותית נגישה ושימושית עבור אנשים ברחבי העולם.

סקירה אדריכלית ויסודות טכנולוגיים: התמקדות במולטימודליות ותפקודי סוכנים

משפחת Gemini 2.0 תוכננה מלכתחילה עבור "עידן הסוכנים". משמעות הדבר היא שהמודלים לא רק נועדו להבין וליצור טקסט, אלא גם מסוגלים לתקשר עם העולם האמיתי, להשתמש בכלים, ליצור תמונות, להבין ולהפיק דיבור. יכולות רב-מודאליות ופונקציות סוכן אלו הן תוצאה של התמקדות ארכיטקטונית עמוקה בצרכים של יישומי בינה מלאכותית עתידיים.

הגרסאות השונות של Gemini 2.0 מתמקדות כל אחת בתחומים שונים כדי לכסות מגוון רחב של מקרי שימוש. Gemini 2.0 Flash תוכנן כמודל רב-תכליתי בעל השהייה נמוכה המתאים למגוון רחב של משימות. Gemini 2.0 Pro, לעומת זאת, מתמחה בקידוד, ידע עולמי והקשרים ארוכים, ומתמקד במשתמשים הדורשים ביצועים גבוהים בתחומים אלה. Gemini 2.0 Flash-Lite מיועד ליישומים חסכוניים, ומציע איזון בין ביצועים לכלכלה. לבסוף, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental שואף לשפר את יכולות החשיבה ולחקור דרכים חדשות לשיפור תהליכי החשיבה הלוגית של מודלים של בינה מלאכותית.

מאפיין מרכזי של ארכיטקטורת Gemini 2.0 הוא תמיכתה בקלט רב-מודאלי. המודלים יכולים לעבד טקסט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו כקלט, ובכך לשלב מידע ממגוון שיטות חישה. הפלט יכול להיות גם רב-מודאלי, כאשר Gemini 2.0 מסוגל לייצר טקסט, תמונות ואודיו. חלק משיטות הפלט, כגון וידאו, נמצאות כעת בתצוגה מקדימה פרטית וצפויות להיות זמינות באופן כללי בעתיד.

הביצועים המרשימים של Gemini 2.0 נובעים גם מהשקעתה של גוגל בחומרה ייעודית. החברה מסתמכת על יחידות עיבוד Tensor (TPU) של Trillium משלה, אשר תוכננו במיוחד להאצת חישובי בינה מלאכותית. חומרה מותאמת אישית זו מאפשרת לגוגל לאמן ולהפעיל את מודלי הבינה המלאכותית שלה בצורה יעילה יותר, ובכך להשיג יתרון תחרותי בשוק הבינה המלאכותית.

המיקוד הארכיטקטוני של Gemini 2.0 על מולטימודליות ומאפשר לסוכני בינה מלאכותית אינטראקציה עם העולם האמיתי הוא מבדיל מרכזי ממודלים אחרים של בינה מלאכותית. קיומם של גרסאות שונות בתוך משפחת Gemini 2.0 מצביע על גישה מודולרית, המאפשרת לגוגל להתאים את המודלים באופן גמיש לדרישות ביצועים או עלות ספציפיות. השימוש בחומרה משלה מדגיש את מחויבותה ארוכת הטווח של גוגל לקידום תשתית הבינה המלאכותית ואת נחישותה למלא תפקיד מוביל בעידן הבינה המלאכותית.

נתוני הדרכה: היקף, מקורות ואומנות הלמידה

למרות שמידע מפורט על ההיקף וההרכב המדויקים של נתוני האימון עבור ג'מיני 2.0 אינו זמין לציבור, יכולות המודל מצביעות על כך שהוא אומן על מערכי נתונים עצומים. מערכי נתונים אלה כוללים ככל הנראה טרה-בייט או אפילו פטה-בייט של נתוני טקסט וקוד, כמו גם נתונים רב-מודאליים עבור גרסאות 2.0, כולל תמונות, אודיו ווידאו.

לגוגל אוצר בלום יקר ערך של נתונים שנאספו מרחבי האינטרנט, כולל ספרים דיגיטליים, פרסומים מדעיים, מאמרי חדשות, פוסטים ברשתות חברתיות ואינספור מקורות אחרים. כמות עצומה זו של נתונים מהווה את הבסיס לאימון מודלי הבינה המלאכותית של גוגל. ניתן להניח שגוגל משתמשת בשיטות מתוחכמות כדי להבטיח את האיכות והרלוונטיות של נתוני האימון ולסנן הטיות פוטנציאליות או תוכן לא רצוי.

היכולות הרב-מודאליות של Gemini 2.0 דורשות הכללת נתוני תמונה, אודיו ווידאו בתהליך האימון. נתונים אלה מגיעים ככל הנראה ממקורות שונים, כולל מאגרי מידע של תמונות הזמינים לציבור, ארכיוני אודיו, פלטפורמות וידאו, ואולי גם מערכי נתונים קנייניים של גוגל. האתגר באיסוף ועיבוד נתונים רב-מודאליים טמון בשילוב משמעותי של אופני הנתונים השונים ובהבטחה שהמודל ילמד את הקשרים והיחסים ביניהם.

תהליך האימון עבור מודלים של שפות גדולות כמו Gemini 2.0 הוא אינטנסיבי ביותר מבחינה חישובית ודורש שימוש במחשבי-על רבי עוצמה וחומרת בינה מלאכותית ייעודית. זהו תהליך איטרטיבי שבו המודל מוזן שוב ושוב בנתוני אימון והפרמטרים שלו מותאמים עד שהוא מבצע את המשימות הרצויות. תהליך זה יכול להימשך שבועות או אפילו חודשים ודורש הבנה מעמיקה של האלגוריתמים הבסיסיים והמורכבויות של למידת מכונה.

יכולות מרכזיות ויישומים מגוונים: ג'מיני 2.0 בפעולה

דגמי Gemini 2.0 Flash, Pro ו-Flash-Lite מציעים מגוון מרשים של יכולות, מה שהופך אותם למתאימים למגוון רחב של יישומים בתעשיות ובמגזרים שונים. התכונות העיקריות כוללות:

קלט ופלט רב-מודאליים

היכולת לעבד וליצור טקסט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו פותחת אפשרויות חדשות לאינטראקציה בין אדם למכונה וליצירת תוכן רב-מודאלי.

שימוש בכלים

ג'מיני 2.0 יכולה למנף כלים חיצוניים וממשקי API כדי לגשת למידע, לבצע פעולות ולנהל משימות מורכבות. זה מאפשר למודל לחרוג מיכולותיו שלו ולהסתגל לסביבות דינמיות.

חלונות הקשר ארוכים

בפרט, Gemini 2.0 Pro, עם חלון ההקשר של 2 מיליון אסימונים, יכול לעבד ולהבין טקסטים ארוכים במיוחד, מה שהופך אותו לאידיאלי למשימות כמו ניתוח מסמכים נרחבים או סיכום שיחות ארוכות.

חשיבה משופרת

הגרסה הניסויית Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental שואפת לשפר את תהליכי החשיבה הלוגית של המודל ולאפשר לו לפתור בעיות מורכבות יותר ולקבל החלטות רציונליות.

סִמוּל

Gemini 2.0 Pro מצטיין בקידוד ויכול לייצר קוד איכותי בשפות תכנות שונות, לזהות ולתקן שגיאות בקוד ולסייע בפיתוח תוכנה.

קריאה לפונקציה

היכולת לקרוא לפונקציות מאפשרת ל-Gemini 2.0 לקיים אינטראקציה עם מערכות ויישומים אחרים ולבצע אוטומציה של זרימות עבודה מורכבות.

היישומים הפוטנציאליים של ג'מיני 2.0 הם כמעט בלתי מוגבלים. כמה דוגמאות כוללות:

יצירת תוכן

יצירת טקסטים, מאמרים, פוסטים בבלוג, תסריטים, שירים, מוזיקה ותוכן יצירתי אחר בפורמטים וסגנונות שונים.

אוטומציה

אוטומציה של משימות שגרתיות, ניתוח נתונים, אופטימיזציה של תהליכים, שירות לקוחות ותהליכים עסקיים אחרים.

תמיכה בקידוד

תמיכה במפתחי תוכנה ביצירת קוד, תיקון באגים, תיעוד קוד ולמידת שפות תכנות חדשות.

חוויות חיפוש משופרות

תוצאות חיפוש חכמות יותר ובעלות הקשר טוב יותר, החורגות מחיפושי מילות מפתח מסורתיים, ועוזרות למשתמשים לענות על שאלות מורכבות ולקבל תובנות מעמיקות יותר לגבי מידע.

יישומים עסקיים וארגוניים

פריסה בתחומים כגון שיווק, מכירות, משאבי אנוש, פיננסים, משפטים ובריאות לשיפור היעילות, קבלת ההחלטות ושביעות רצון הלקוחות.

ג'מיני 2.0: סוכן בינה מלאכותית טרנספורמטיבי לחיי היומיום ולעבודה

פרויקטים ספציפיים כמו פרויקט אסטרה, החוקר את היכולות העתידיות של עוזר בינה מלאכותית אוניברסלי, ופרויקט מרינר, אב טיפוס לאוטומציה של דפדפן, מדגימים את היישומים המעשיים של ג'מיני 2.0. פרויקטים אלה מראים שגוגל רואה בטכנולוגיית ג'מיני לא רק ככלי למשימות אישיות, אלא כבסיס לפיתוח פתרונות בינה מלאכותית מקיפים המסוגלים לתמוך באנשים בחיי היומיום שלהם ובפעילויות המקצועיות שלהם.

הרבגוניות של משפחת דגמי Gemini 2.0 מאפשרת שימוש במגוון רחב של משימות, החל מיישומים כלליים ועד לתחומים מיוחדים כמו קידוד והיגיון מורכב. ההתמקדות בפונקציות סוכן מצביעה על מגמה לעבר מערכות בינה מלאכותית פרואקטיביות ומועילות יותר, אשר לא רק מגיבות לפקודות אלא גם מסוגלות לפעול באופן עצמאי ולפתור בעיות.

מתאים לכך:

• Google Gemini 2.0, הבינה המלאכותית והרובוטיקה: רובוטיקה של תאומים ורובוטיקה של תאומים-

זמינות ונגישות למשתמשים ולמפתחים: בינה מלאכותית לכולם

גוגל פועלת באופן פעיל כדי להפוך את Gemini 2.0 לנגיש הן למפתחים והן למשתמשי קצה. Gemini 2.0 Flash ו-Flash-Lite זמינים דרך ממשק ה-API של Gemini ב-Google AI Studio וב-Vertex AI. Google AI Studio היא סביבת פיתוח מבוססת אינטרנט המאפשרת למפתחים להתנסות עם Gemini 2.0, ליצור אבות טיפוס ולבנות יישומי בינה מלאכותית. Vertex AI היא פלטפורמת הענן של גוגל ללמידת מכונה, המציעה חבילה מקיפה של כלים ושירותים לאימון, פריסה וניהול מודלים של בינה מלאכותית.

הגרסה הניסיונית של Gemini 2.0 Pro זמינה גם ב-Vertex AI, אך מכוונת יותר למשתמשים מתקדמים וחוקרים שרוצים לחקור את התכונות והיכולות העדכניות ביותר של המודל.

גרסה מותאמת לצ'אט של Gemini 2.0 Flash Experimental זמינה באפליקציית האינטרנט ובאפליקציית המובייל של Gemini. גרסה זו מאפשרת למשתמשי הקצה לחוות את היכולות של Gemini 2.0 בהקשר של שיחה ולספק משוב התורם לפיתוח נוסף של המודל.

יתר על כן, Gemini משולב ביישומי Google Workspace כגון Gmail, Docs, Sheets ו-Slides. שילוב זה מאפשר למשתמשים למנף את יכולות הבינה המלאכותית של Gemini 2.0 ישירות בתהליכי העבודה היומיומיים שלהם, לדוגמה, בעת כתיבת מיילים, יצירת מסמכים, ניתוח נתונים בגיליונות אלקטרוניים או יצירת מצגות.

ההשקה ההדרגתית של Gemini 2.0, מגרסאות ניסיוניות ועד למודלים זמינים באופן כללי, מאפשרת פריסה מבוקרת ואיסוף משוב ממשתמשים. זהו היבט מרכזי באסטרטגיה של גוגל להבטיח שהמודלים יציבים, אמינים וידידותיים למשתמש לפני שיהיו זמינים לקהל רחב יותר. שילוב עם פלטפורמות נפוצות כמו Google Workspace מקל על בסיס משתמשים רחב למנף את יכולות המודל ועוזר לשלב בינה מלאכותית בחיי היומיום של אנשים.

נקודות חוזק וחולשה ידועות: מבט כנה על ג'מיני 2.0

ג'מיני 2.0 זכתה לשבחים רבים בקהילת הבינה המלאכותית ובבדיקות משתמשים ראשוניות על יכולותיה המרשימות. בין היתרונות המדווחים:

יכולות רב-מודאליות משופרות

ג'מיני 2.0 עולה על קודמיו ודגמים רבים אחרים בעיבוד ויצירת נתונים רב-מודאליים, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור מגוון רחב של יישומים בתעשיות המדיה, התקשורת והיצירה.

עיבוד מהיר יותר

מערכות Gemini 2.0 Flash ו-Flash-Lite ממוטבות למהירות ומציעות השהייה נמוכה, מה שהופך אותן לאידיאליות עבור יישומים בזמן אמת ומערכות אינטראקטיביות.

חשיבה משופרת והבנה הקשרית

ג'מיני 2.0 מדגים התקדמות בהיגיון לוגי ובהבנת הקשרים מורכבים, מה שמוביל לתשובות ותוצאות מדויקות ורלוונטיות יותר.

ביצועים חזקים בקידוד ועיבוד של הקשרים ארוכים

בפרט, Gemini 2.0 Pro מרשים ביכולותיו ביצירת קוד וניתוח, כמו גם בחלון ההקשר הארוך במיוחד שלו, המאפשר לו לעבד כמויות גדולות של טקסט.

למרות נקודות החוזק המרשימות הללו, ישנם גם תחומים שבהם ל-Gemini 2.0 עדיין יש מקום לשיפור. בין החולשות שדווחו:

עיוותים פוטנציאליים

כמו מודלים גדולים רבים של שפות, ג'מיני 2.0 יכול לשקף הטיות בנתוני האימון שלו, מה שעלול להוביל לתוצאות מוטות או מפלות. גוגל פועלת באופן פעיל לזיהוי ולמזער הטיות אלו.

מגבלות בפתרון בעיות מורכבות בזמן אמת

למרות ש-Gemini 2.0 מראה התקדמות בחשיבה, הוא עדיין יכול להגיע לקצה גבול היכולת שלו עם בעיות מורכבות מאוד בזמן אמת, במיוחד בהשוואה למודלים ייעודיים המותאמים לסוגים מסוימים של משימות חשיבה.

דרוש שיפור בכלי הכתיבה ב-Gmail

חלק מהמשתמשים דיווחו שכלי הכתיבה ב-Gmail, המבוסס על Gemini 2.0, עדיין אינו מושלם בכל ההיבטים ויש בו מקום לשיפור, למשל מבחינת עקביות סגנונית או התחשבות בהעדפות ספציפיות של משתמשים.

בהשוואה למתחרים כמו Grok ו-GPT-4, Gemini 2.0 מציג חוזקות במשימות רב-מודאליות, אך עשוי לפגר מאחור בנקודות ייחוס מסוימות. חשוב להדגיש ששוק הבינה המלאכותית דינמי מאוד והביצועים היחסיים של דגמים שונים משתנים כל הזמן.

בסך הכל, Gemini 2.0 מציע יכולות מרשימות ומייצג התקדמות משמעותית בפיתוח מודלים של שפות גדולות. עם זאת, כמו תוכניות לימודים אחרות, גם היא מתמודדת עם אתגרים בנוגע להטיה ולחשיבה עקבית בכל המשימות. הפיתוח והשיפור המתמשכים של Google DeepMind ב-Gemini 2.0 צפויים למזער עוד יותר את החולשות הללו ולשפר את נקודות החוזק שלה בעתיד.

תוצאות של מדדי ביצועים רלוונטיים והשוואות ביצועים: המספרים מדברים בעד עצמם

נתוני בנצ'מרק מראים שגרסאות Gemini 2.0 Flash ו-Pro מציגות שיפור משמעותי בביצועים בהשוואה לקודמיהם במבחנים שונים ומבוססים כגון MMLU (הבנה מסיבית של שפה מרובת משימות), LiveCodeBench, Bird-SQL, GPQA (שאלות ותשובות של Google-Proof לבוגרים), MATH, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (הבנה מסיבית של שפה מרובת תחומית), COGoST2 (תרגום קולי לדיבור משיחה) ו-EgoSchema.

הגרסאות השונות של Gemini 2.0 מציגות חוזקות שונות, כאשר Pro בדרך כלל מציג ביצועים טובים יותר במשימות מורכבות יותר, בעוד ש-Flash ו-Flash-Lite ממוטבים למהירות ויעילות עלויות.

בהשוואה לדגמים של חברות אחרות כמו GPT-4o ו-DeepSeek, הביצועים היחסיים משתנים בהתאם למבחן הספציפי ולמודלים המושווים. לדוגמה, Gemini 2.0 עולה על Flash 1.5 Pro במבחני ביצועים מרכזיים, ובמקביל מהיר פי שניים. עובדה זו מדגישה את שיפורי היעילות שגוגל השיגה באמצעות התפתחות ארכיטקטורת Gemini.

Gemini 2.0 Pro משיג ציונים גבוהים יותר מאשר Gemini 1.5 Pro בתחומים כמו דיוק במבחן SWE (Software Engineering Benchmark), מהירות ניפוי שגיאות קוד ועקביות מרובת קבצים. שיפורים אלה רלוונטיים במיוחד עבור מפתחי תוכנה וחברות המשתמשות בבינה מלאכותית ליצירת וניתוח קוד.

במבחני מתמטיקה כמו MATH ו-HiddenMath, גם דגמי 2.0 מראים שיפורים משמעותיים בהשוואה לקודמיהם. דבר זה מצביע על כך שגוגל עשתה התקדמות בשיפור יכולות החשיבה של ג'מיני 2.0, במיוחד בתחומים הדורשים חשיבה לוגית והבנה מתמטית.

עם זאת, חשוב לציין שתוצאות מבחנים מייצגות רק חלק מהתמונה הכוללת. הביצועים בפועל של מודל בינה מלאכותית ביישומים בעולם האמיתי יכולים להשתנות בהתאם לדרישות ולהקשר הספציפיים. אף על פי כן, נתוני מבחנים מספקים תובנות חשובות לגבי נקודות החוזק והחולשה היחסיות של מודלים שונים ומאפשרים השוואה אובייקטיבית של ביצועיהם.

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

חלוצה בתחום הבינה המלאכותית החסכונית: DeepSeek מול ענקיות הבינה המלאכותית – אלטרנטיבה רבת עוצמה – תמונה: Xpert.Digital

DeepSeek: המתמודד היעיל עם דגש על חשיבה וקוד פתוח

DeepSeek הוא מודל בינה מלאכותית שפותח על ידי DeepSeek AI, המאופיין ביעילות יוצאת דופן, ביכולות חשיבה חזקות ובמחויבות לקוד פתוח. DeepSeek, הממוקם כחלופה חזקה וחסכונית למודלים של ענקיות בינה מלאכותית מבוססות, כבר זכה לתשומת לב רבה בקהילת הבינה המלאכותית.

מסגרת אדריכלית ומפרטים טכניים: יעילות באמצעות חדשנות

DeepSeek משתמשת בארכיטקטורת Transformer משופרת אשר נותנת עדיפות ליעילות באמצעות Grouped Query Attention (GQA) ו-Sparse Activation דינמי (Mixture of Experts – MoE). חידושים ארכיטקטוניים אלה מאפשרים ל-DeepSeek להשיג ביצועים גבוהים עם משאבי חישוב נמוכים יחסית.

מודל DeepSeek R1, הגרסה הראשונה הזמינה לציבור של DeepSeek, מכיל 671 מיליארד פרמטרים, אך רק 37 מיליארד מופעלים לכל טוקן. גישת "הפעלה דלילה" זו מפחיתה משמעותית את עלויות החישוב במהלך הסקה, מכיוון שרק חלק קטן מהמודל פעיל עבור כל קלט.

מאפיין ארכיטקטוני חשוב נוסף של DeepSeek הוא מנגנון הקשב הסמוי הרב-ראשי (MLA). MLA מייעל את מנגנון הקשב, שהוא מרכיב מרכזי בארכיטקטורת Transformer, ומשפר את יעילות עיבוד המידע במודל.

DeepSeek מתמקדת באיזון בין ביצועים למגבלות מעשיות, במיוחד ביצירת קוד ותמיכה רב-לשונית. המודל נועד לספק תוצאות מצוינות בתחומים אלה תוך שמירה על עלות-תועלת וחסכון במשאבים.

ארכיטקטורת MoE בה משתמש DeepSeek מחלקת את מודל הבינה המלאכותית לתת-רשתות נפרדות, שכל אחת מהן מתמחה בתת-קבוצה של נתוני הקלט. במהלך האימון וההסקה, רק תת-קבוצה של תת-הרשתות מופעלת עבור כל קלט, מה שמפחית משמעותית את עלויות החישוב. גישה זו מאפשרת ל-DeepSeek לאמן ולהריץ מודל גדול מאוד עם פרמטרים רבים מבלי להגדיל יתר על המידה את מהירות ההסקה או את העלות.

תובנות לגבי נתוני הכשרה: איכות על פני כמות וערך ההתמחות

DeepSeek שמה דגש רב על נתוני אימון ספציפיים לתחום, במיוחד עבור קידוד והשפה הסינית. החברה מאמינה שאיכותם ורלוונטיותם של נתוני האימון חשובות יותר לביצועי מודל בינה מלאכותית מאשר כמותם עצמה.

קורפוס האימונים של DeepSeek-V3 כולל 14.8 טריליון טוקנים. חלק משמעותי מנתונים אלה מגיע ממקורות ספציפיים לתחום המתמקדים בקידוד ובשפה הסינית. זה מאפשר ל-DeepSeek לבצע ביצועים יוצאי דופן בתחומים אלה.

מתודולוגיית האימון של DeepSeek משלבת למידת חיזוקים (RL), כולל גישת Pure-RL הייחודית עבור DeepSeek-R1-Zero ושימוש בנתוני התחלה קרה עבור DeepSeek-R1. למידת חיזוקים היא שיטת למידת מכונה שבה סוכן לומד להתנהג בסביבה על ידי קבלת תגמולים על פעולות רצויות ועונשים על פעולות לא רצויות.

טכניקת DeepSeek-R1-Zero אומנה ללא כוונון עדין בפיקוח ראשוני (SFT) כדי לקדם מיומנויות חשיבה אך ורק באמצעות למידת חיזוקים. כוונון עדין בפיקוח היא טכניקה נפוצה שבה מודל שפה שאומן מראש מכוון עדין באמצעות מערך נתונים קטן יותר ומבואר כדי לשפר את ביצועיו במשימות ספציפיות. עם זאת, DeepSeek הראתה שניתן להשיג מיומנויות חשיבה חזקות ללא SFT, באמצעות למידת חיזוקים בלבד.

DeepSeek-R1, לעומת זאת, משלב נתוני התחלה קרה לפני למידת חיזוקים כדי ליצור בסיס חזק הן למשימות חשיבה והן למשימות שאינן קשורות לחשיבה. נתוני התחלה קרה הם נתונים המשמשים בתחילת האימון כדי לתת למודל הבנה בסיסית של שפה והעולם. על ידי שילוב נתוני התחלה קרה עם למידת חיזוקים, DeepSeek יכול לאמן מודל שיש לו גם כישורי חשיבה חזקים וגם ידע כללי רחב.

טכניקות מתקדמות כגון אופטימיזציית מדיניות יחסית קבוצתית (GRPO) משמשות גם הן כדי לייעל את תהליך אימון ה-RL ולשפר את היציבות והיעילות של האימון.

מתאים לכך:

• DeepSeek כמנוע כלכלי: התקווה החדשה של סין לבינה מלאכותית?

יכולות ליבה ומקרי שימוש פוטנציאליים: DeepSeek בפעולה

DeepSeek-R1 מאופיין במספר יכולות ליבה שהופכות אותו לאידיאלי עבור מגוון מקרי שימוש:

כישורי חשיבה חזקים

DeepSeek-R1 מצטיין בהיגיון ובפתרון בעיות, במיוחד בתחומים כמו מתמטיקה וקידוד.

ביצועים מעולים בקידוד ובמתמטיקה

נתוני בנצ'מרק מראים ש-DeepSeek-R1 מציג לרוב ביצועים טובים יותר ממודלים רבים אחרים במבחני קידוד ומתמטיקה, כולל כמה מודלים של OpenAI.

תמיכה רב-לשונית

DeepSeek-R1 מציע תמיכה במספר שפות, מה שהופך אותו לאטרקטיבי עבור יישומים גלובליים ומשתמשים רב-לשוניים.

יעילות עלויות

הארכיטקטורה היעילה של DeepSeek-R1 מאפשרת להפעיל את המודל בעלויות מחשוב נמוכות יחסית, מה שהופך אותו לאופציה חסכונית עבור עסקים ומפתחים.

זמינות קוד פתוח

DeepSeek AI מחויבת לפילוסופיית הקוד הפתוח ומאפשרת גישה של רבים מהמודלים שלה, כולל DeepSeek LLM ו-DeepSeek Coder, כקוד פתוח. זה מקדם שקיפות, שיתוף פעולה ופיתוח נוסף של טכנולוגיית בינה מלאכותית על ידי הקהילה.

מקרי שימוש פוטנציאליים עבור DeepSeek-R1 כוללים:

יצירת תוכן

יצירת טקסטים טכניים, תיעוד, דוחות ותכנים אחרים הדורשים רמת דיוק ופירוט גבוהים.

מורה פרטי לבינה מלאכותית

פריסה כמורה חכם בתחומי המתמטיקה, מדעי המחשב ותחומים טכניים אחרים כדי לתמוך בלומדים בפתרון בעיות ובהבנת מושגים מורכבים.

כלי פיתוח

שילוב בסביבות פיתוח וכלים לתמיכה במפתחי תוכנה ביצירת קוד, ניפוי שגיאות, ניתוח קוד ואופטימיזציה.

אדריכלות ותכנון עירוני

בינה מלאכותית של DeepSeek משמשת גם באדריכלות ובתכנון עירוני, כולל עיבוד נתוני GIS ויצירת קוד להמחשות. זה מדגים את הפוטנציאל של DeepSeek ליצור ערך מוסף גם בתחומי יישומים מיוחדים ומורכבים.

DeepSeek-R1 יכול לפתור בעיות מורכבות על ידי פירוקן לשלבים בודדים והפיכת תהליך החשיבה לשקוף. יכולת זו בעלת ערך רב במיוחד בתחומי יישום שבהם מעקב והסבר של החלטות בתחום הבינה המלאכותית חשובים.

אפשרויות זמינות ורישוי: קוד פתוח לחדשנות ונגישות

DeepSeek מאמצת מאוד קוד פתוח ושחררה מספר מודלים שלה תחת רישיונות קוד פתוח. DeepSeek LLM ו-DeepSeek Coder זמינים כקוד פתוח וניתנים לשימוש חופשי, לשינוי ולפיתוח נוסף על ידי הקהילה.

DeepSeek-R1 משוחרר תחת רישיון MIT, רישיון קוד פתוח ליברלי מאוד המאפשר שימוש מסחרי ולא מסחרי, שינוי והפצה מחדש של המודל. אסטרטגיית קוד פתוח זו מבדילה את DeepSeek מחברות בינה מלאכותית רבות אחרות שבדרך כלל שומרות על המודלים שלהן קנייניים.

DeepSeek-R1 זמין בפלטפורמות שונות, כולל Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ו-IBM watsonx.ai. Hugging Face היא פלטפורמה פופולרית לפרסום ושיתוף מודלים ומערכי נתונים של בינה מלאכותית. Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ו-IBM watsonx.ai הן פלטפורמות ענן המספקות גישה ל-DeepSeek-R1 ולמודלים אחרים של בינה מלאכותית באמצעות ממשקי API.

המודלים של DeepSeek ידועים כחסכוניים בהשוואה למתחרים, הן מבחינת עלויות הדרכה והן מבחינת עלויות הסקה. זהו יתרון משמעותי עבור חברות ומפתחים שרוצים לשלב טכנולוגיית בינה מלאכותית במוצרים ובשירותים שלהם, אך צריכים להיות מודעים לתקציבים שלהם.

המחויבות של DeepSeek לקוד פתוח וליעילות כלכלית הופכת אותה לאופציה אטרקטיבית עבור מגוון רחב של משתמשים, החל מחוקרים ומפתחים ועד לעסקים וארגונים. זמינות קוד פתוח מטפחת שקיפות, שיתוף פעולה ופיתוח מהיר יותר של טכנולוגיית DeepSeek על ידי קהילת הבינה המלאכותית.

מתאים לכך:

• Deepseek R2: דגם ה- AI של סין טורבו מצית מוקדם יותר מהצפוי R2 צריך להיות קוד-מפתח מומחה!

נקודות חוזק וחולשה מדווחות: מבט ביקורתי על DeepSeek

DeepSeek זכתה להכרה רבה בקהילת הבינה המלאכותית בזכות נקודות החוזק שלה בתחומי הקידוד, המתמטיקה וההיגיון. נקודות החוזק המדווחות כוללות:

ביצועים מעולים בקידוד ובמתמטיקה

נתוני ביצועים וסקירות עצמאיות מאשרות את הביצועים המצוינים של DeepSeek-R1 במבחני קידוד ומתמטיקה, לרוב טובים יותר מאלה של מודלי OpenAI.

יעילות עלויות

הארכיטקטורה היעילה של DeepSeek-R1 מאפשרת להריץ את המודל בעלויות חישוב נמוכות יותר בהשוואה למודלים רבים אחרים דומים.

זמינות קוד פתוח

רישוי קוד פתוח של מודלים של DeepSeek מקדם שקיפות, שיתוף פעולה וחדשנות בקהילת הבינה המלאכותית.

כישורי חשיבה חזקים

DeepSeek-R1 מדגים יכולות מרשימות בהיגיון ובפתרון בעיות, במיוחד בתחומים טכניים.

למרות נקודות החוזק הללו, ישנם גם תחומים שבהם ל-DeepSeek עדיין יש מקום לשיפור. בין החולשות שדווחו:

עיוותים פוטנציאליים

כמו כל מודלי השפה הגדולים, DeepSeek עשוי לשקף הטיות בנתוני האימון שלו, אם כי DeepSeek AI שואף למזער אותן.

מערכת אקולוגית קטנה יותר בהשוואה לספקים מבוססים

DeepSeek היא חברה צעירה יחסית ועדיין אין לה את אותה מערכת אקולוגית נרחבת של כלים, שירותים ומשאבי קהילה כמו ספקים מבוססים כמו גוגל או OpenAI.

תמיכה רב-מודאלית מוגבלת מעבר לטקסט ולקוד

DeepSeek מתמקדת בעיקר בעיבוד טקסט וקוד וכרגע אינה מציעה תמיכה מקיפה ומגוונת לתמונות, אודיו ווידאו כמו Gemini 2.0.

עדיין דורש פיקוח אנושי

למרות ש-DeepSeek-R1 מספק ביצועים מרשימים בתחומים רבים, פיקוח ואימות אנושיים עדיין נדרשים במקרי שימוש קריטיים כדי למנוע שגיאות או תוצאות לא רצויות.

הזיות מזדמנות

כמו כל מודלי השפה הגדולים, DeepSeek יכול מדי פעם לייצר הזיות, כלומר, לייצר מידע שקרי או לא רלוונטי.

תלות במשאבי מחשוב גדולים

האימון והתפעול של DeepSeek-R1 דורשים משאבי מחשוב משמעותיים, אם כי הארכיטקטורה היעילה של המודל מפחיתה דרישות אלו בהשוואה למודלים אחרים.

בסך הכל, DeepSeek הוא מודל בינה מלאכותית מבטיח עם יתרונות מיוחדים בקידוד, מתמטיקה והיגיון. יעילות העלות שלו וזמינותו בקוד פתוח הופכים אותו לאופציה אטרקטיבית עבור משתמשים רבים. הפיתוח הנוסף של DeepSeek AI צפוי למזער את חולשותיו ולשפר את נקודות החוזק שלו בעתיד.

תוצאות של מדדי ביצועים רלוונטיים: השוואה בין DeepSeek

נתוני ביצועים מראים ש-DeepSeek-R1 יכול לעמוד בקצב או אפילו לעלות על OpenAI-o1 בהרבה מדדי ביצועים של חשיבה, במיוחד במתמטיקה ובקידוד. OpenAI-o1 מתייחס כאן לדגמי OpenAI קודמים שיצאו לפני GPT-4.5, שעשויים עדיין להיות תחרותיים בתחומים מסוימים, כמו חשיבה.

במבחני מתמטיקה כמו AIME 2024 (בחינת המתמטיקה האמריקאית) ו-MATH-500, DeepSeek-R1 משיג ציונים גבוהים ולעתים קרובות עולה בביצועיו על מודלים של OpenAI. עובדה זו מדגישה את נקודות החוזק של DeepSeek בהיגיון מתמטי ופתרון בעיות.

בתחום הקידוד, DeepSeek-R1 מדגים ביצועים חזקים גם במבחנים כמו LiveCodeBench ו-Codeforces. LiveCodeBench הוא מדד ליצירת קוד, בעוד ש-Codeforces הוא פלטפורמה לתחרויות תכנות. התוצאות הטובות של DeepSeek-R1 במבחנים אלו מצביעות על יכולתו לייצר קוד איכותי ולפתור משימות תכנות מורכבות.

במבחני ידע כלליים כמו GPQA Diamond (שאלות ותשובות של Google-Proof ברמת בוגר), DeepSeek-R1 מתפקד לרוב ברמה דומה או מעט נמוכה מ-OpenAI-o1. GPQA Diamond הוא מדד תובעני שבודק את הידע הכללי ויכולות ההיגיון של מודלים של בינה מלאכותית. התוצאות מצביעות על כך ש-DeepSeek-R1 תחרותי גם בתחום זה, אם כי ייתכן שהוא לא יגיע לאותה רמת ביצועים כמו מודלים ייעודיים.

הגרסאות המעודכנות של DeepSeek-R1, המבוססות על דגמים קטנים יותר כמו Llama ו-Qwen, מציגות גם תוצאות מרשימות במבחנים שונים, ובמקרים מסוימים אף עולות על OpenAI-o1-mini. זיקוק היא טכניקה שבה מודל קטן יותר מאומן לחקות את התנהגותו של מודל גדול יותר. הגרסאות המעודכנות של DeepSeek-R1 מדגימות שניתן להשתמש ביעילות בטכנולוגיית הליבה של DeepSeek בדגמים קטנים יותר, תוך הדגשת הרבגוניות והמדרגיות שלה.

מהסורגים לגלובלי: SMEs כובשים את השוק העולמי עם אסטרטגיה חכמה - תמונה: xpert.digital

בתקופה בה נוכחותה הדיגיטלית של חברה מחליטה על הצלחתה, האתגר של האופן בו ניתן לתכנן נוכחות זו באופן אותנטי, אינדיבידואלי וברחבה. Xpert.Digital מציע פיתרון חדשני שממצב את עצמו כצומת בין רכזת תעשייתית, בלוג ושגריר מותג. זה משלב את היתרונות של ערוצי תקשורת ומכירות בפלטפורמה יחידה ומאפשר פרסום ב -18 שפות שונות. שיתוף הפעולה עם פורטלי שותפים וההזדמנות לפרסם תרומות ל- Google News ומפיץ עיתונאים עם כ -8,000 עיתונאים וקוראים ממקסמים את טווח ההגעה והנראות של התוכן. זה מייצג גורם חיוני במכירות ושיווק חיצוניות (סמלים).

עוד על זה כאן:

• אוֹתֶנְטִי. בנפרד. גלובלי: אסטרטגיית xpert.digital עבור החברה שלך

GPT-4.5: מצוינות בשיחה ומיקוד באינטראקציה טבעית – תמונה: Xpert.Digital

GPT-4.5: מצוינות בשיחה והתמקדות באינטראקציה טבעית

GPT-4.5, המכונה "אוריון", הוא דגם הדגל האחרון של OpenAI והוא מגלם את חזון החברה לבינה מלאכותית שהיא לא רק חכמה אלא גם אינטואיטיבית, אמפתית ומסוגלת לתקשר עם בני אדם ברמה עמוקה. GPT-4.5 מתמקדת בעיקר בשיפור חוויית השיחה, הגברת דיוק עובדתי והפחתת הזיות.

מפרטים נוכחיים ותכונות עיקריות (נכון למרץ 2025): GPT-4.5 נחשף

GPT-4.5 שוחרר כגרסת מחקר בפברואר 2025 ומתואר על ידי OpenAI עצמה כ"מודל הצ'אט הגדול והטוב ביותר" עד כה. הצהרה זו מדגישה את המיקוד העיקרי של המודל ביכולות שיחה ובאופטימיזציה של אינטראקציה בין אדם למכונה.

למודל חלון הקשר של 128,000 טוקנים ואורך פלט מרבי של 16,384 טוקנים. בעוד שחלון ההקשר קטן יותר מזה של Gemini 2.0 Pro, הוא עדיין גדול מאוד ומאפשר ל-GPT-4.5 לנהל שיחות ארוכות יותר ולטפל בשאילתות מורכבות יותר. אורך הפלט המרבי מגביל את אורך התגובות שהמודל יכול לייצר.

בסיס הידע של GPT-4.5 משתרע עד ספטמבר 2023. משמעות הדבר היא שהמודל מכיל מידע ואירועים עד לנקודה זו, אך אין לו ידע על התפתחויות עוקבות. זוהי מגבלה חשובה שיש לקחת בחשבון בעת ​​שימוש ב-GPT-4.5 עבור מידע קריטי בזמן או מידע עדכני.

GPT-4.5 משלב תכונות כגון חיפוש באינטרנט, העלאת קבצים ותמונות וכלי Canvas בתוך ChatGPT. חיפוש באינטרנט מאפשר למודל לגשת למידע עדכני מהאינטרנט ולהעשיר את תגובותיו בידע עדכני. העלאת קבצים ותמונות מאפשרת למשתמשים לספק למודל מידע נוסף בצורה של קבצים או תמונות. כלי Canvas הוא לוח ציור אינטראקטיבי המאפשר למשתמשים לשלב אלמנטים חזותיים בשיחות שלהם עם GPT-4.5.

בניגוד למודלים כמו o1 ו-o3-mini, המתמקדים בהיגיון בשלבים, GPT-4.5 מגדיל את הלמידה הלא מפוקחת. למידה לא מפוקחת היא שיטת למידת מכונה שבה המודל לומד מנתונים לא מסומנים ללא הוראות או תוויות מפורשות. גישה זו שואפת להפוך את המודל לאינטואיטיבי ושיחתי יותר, אך עלולה לבוא על חשבון הביצועים במשימות פתרון בעיות מורכבות.

עיצוב אדריכלי וחדשנות: קנה מידה ויישור למען שיחה

GPT-4.5 מבוסס על ארכיטקטורת Transformer, אשר הפכה לבסיס לרוב מודלי השפה הגדולים המודרניים. OpenAI ממנפת את כוח המחשוב העצום של מחשבי העל של Microsoft Azure בתחום הבינה המלאכותית כדי לאמן ולהריץ את GPT-4.5. קנה המידה של כוח המחשוב והנתונים הוא גורם מכריע בביצועים של מודלי שפה גדולים.

מוקד מרכזי בפיתוח GPT-4.5 הוא הרחבת למידה בלתי מפוקחת כדי לשפר את דיוק מודל העולם והאינטואיציה. OpenAI מאמינה כי הבנה עמוקה יותר של העולם ואינטואיציה משופרת הן קריטיות ליצירת מודלים של בינה מלאכותית שיכולים לתקשר עם אנשים בצורה טבעית ואנושית.

טכניקות יישור מדרגיות חדשות פותחו כדי לשפר את שיתוף הפעולה עם בני אדם ואת הבנת הניואנסים. יישור מתייחס לתהליך של יישור מודל בינה מלאכותית כך שישקף ערכים, מטרות והעדפות אנושיות. טכניקות יישור מדרגיות נחוצות כדי להבטיח שמודלים של שפה גדולים יהיו בטוחים, שימושיים ותקינים מבחינה אתית בעת פריסה בקנה מידה גדול.

OpenAI טוענת ש-GPT-4.5 מציע יעילות עיבוד גבוהה פי עשרה מ-GPT-4o, מודל OpenAI קודם שידוע גם ביכולותיו השיחה. היעילות המוגברת של GPT-4.5 עשויה לאפשר למודל לפעול מהר יותר וחסכוני יותר, ובכך לפתוח תחומי יישומים חדשים.

פרטים על נתוני האימון: היקף, גבול סף, והשילוב של ידע ואינטואיציה

למרות שהגודל המדויק של נתוני האימון עבור GPT-4.5 אינו נחשף בפומבי, ההנחה היא שהוא גדול מאוד עקב יכולות המודל ומשאבי OpenAI. ההערכה היא שנתוני האימון כוללים פטה-בייט או אפילו אקסה-בייט של נתוני טקסט ותמונה.

בסיס הידע של המודל משתרע עד ספטמבר 2023. נתוני האימון ככל הנראה כוללים נתוני טקסט ותמונה מגוונים מהאינטרנט, ספרים, פרסומים מדעיים, מאמרי חדשות, פוסטים ברשתות חברתיות ומקורות אחרים. OpenAI כנראה משתמש בשיטות מתוחכמות לאיסוף, הכנה וסינון נתונים כדי להבטיח את האיכות והרלוונטיות של נתוני האימון.

אימון GPT-4.5 דורש משאבי מחשוב עצומים וסביר להניח שלוקח שבועות או חודשים. תהליך האימון המדויק הוא קנייני ואינו מתואר בפומבי בפירוט על ידי OpenAI. עם זאת, ניתן להניח כי למידת חיזוק ממשובץ אנושי (RLHF) תפקיד משמעותי בתהליך האימון. RLHF היא טכניקה המשתמשת במשוב אנושי כדי להנחות את התנהגותו של מודל בינה מלאכותית ולהתאים אותו להעדפות אנושיות.

מתאים לכך:

• Agentic ai | ההתפתחויות האחרונות ב- Chatgpt מ- Openai: מחקר עמוק, GPT-4.5 / GPT-5, אינטליגנציה רגשית ודיוק

יכולות עיקריות ויישומי יעד: GPT-4.5 בשימוש

GPT-4.5 מצטיין בתחומים כמו כתיבה יוצרת, למידה, חקר רעיונות חדשים ושיחה כללית. המודל נועד להקל על שיחות טבעיות, אנושיות ומרתקות ולתמוך במשתמשים במגוון רחב של משימות.

היכולות החשובות ביותר של GPT-4.5 כוללות:

שיפור ההיענות המהירה

GPT-4.5 טוב יותר בהבנה ויישום של הוראות ובקשות משתמש בהנחיות.

עיבוד הקשר

המודל יכול לעבד שיחות ארוכות יותר והקשרים מורכבים יותר ולהתאים את תגובותיו בהתאם.

דיוק הנתונים

GPT-4.5 מציג דיוק עובדתי משופר ומייצר פחות הזיות בהשוואה למודלים קודמים.

אינטליגנציה רגשית

GPT-4.5 מסוגל לזהות רגשות בטקסטים ולהגיב כראוי, מה שמוביל לשיחות טבעיות ואמפתיות יותר.

ביצועי כתיבה חזקים

GPT-4.5 יכול לייצר טקסטים באיכות גבוהה במגוון סגנונות ופורמטים, החל מטקסטים יצירתיים ועד תיעוד טכני.

למודל יש פוטנציאל לייעל את התקשורת, לשפר את יצירת התוכן ולתמוך במשימות קידוד ואוטומציה. GPT-4.5 מתאים במיוחד ליישומים המעדיפים אינטראקציה בשפה טבעית, יצירת תוכן וייצוג עובדתי מדויק, במקום חשיבה לוגית מורכבת.

כמה דוגמאות ליישומי יעד עבור GPT-4.5 כוללות:

צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים

פיתוח צ'אטבוטים מתקדמים ועוזרים וירטואליים לשירות לקוחות, חינוך, בידור ותחומים נוספים.

כתיבה יצירתית

תמיכה בסופרים, תסריטאים, קופירייטרים ואנשי יצירה אחרים בסיעור מוחות, כתיבת טקסטים ויצירת תוכן יצירתי.

חינוך ולמידה

פריסה כמדריך חכם, שותף למידה או עוזר מחקר בתחומי חינוך שונים.

יצירת תוכן

יצירת פוסטים בבלוג, מאמרים, פוסטים במדיה חברתית, תיאורי מוצרים וסוגים אחרים של תוכן אינטרנט.

תרגום ולוקליזציה

שיפור האיכות והיעילות של תרגומי מכונה ותהליכי לוקליזציה.

זמינות וגישה לקבוצות משתמשים שונות

GPT-4.5 זמין למשתמשים עם תוכניות Plus, Pro, Team, Enterprise ו-Edu. מבנה גישה מדורג זה מאפשר ל-OpenAI לפרוס את המודל בצורה מבוקרת ולתת מענה לקבוצות משתמשים שונות עם צרכים ותקציבים משתנים.

מפתחים יכולים לגשת ל-GPT-4.5 דרך ממשק ה-API של Chat Completions, ממשק ה-API של Assistants ו-API של Batch. ממשקי API אלה מאפשרים למפתחים לשלב את היכולות של GPT-4.5 ביישומים ובשירותים שלהם.

העלות של GPT-4.5 גבוהה יותר מזו של GPT-40. זה משקף את הביצועים הגבוהים יותר והתכונות הנוספות של GPT-4.5, אך עשוי להוות מכשול עבור חלק מהמשתמשים.

GPT-4.5 הוא כרגע שלב מחקר מקדים, וזמינותו ארוכת הטווח של ה-API עשויה להיות מוגבלת. OpenAI שומרת לעצמה את הזכות לשנות את תנאי הזמינות והגישה של GPT-4.5 בעתיד.

מיקרוסופט בודקת גם את GPT-4.5 בגרסת תצוגה מקדימה מוגבלת בתוך Copilot Studio. Copilot Studio היא פלטפורמה של מיקרוסופט לפיתוח ופריסה של צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים. שילוב GPT-4.5 ב-Copilot Studio עשוי להרחיב עוד יותר את הפוטנציאל של המודל עבור יישומים ארגוניים ואוטומציה של תהליכים עסקיים.

נקודות חוזק וחולשה מוכרות: GPT-4.5 נמצא תחת בדיקה

GPT-4.5 זכה לשבחים רבים במבחני משתמשים ראשוניים ובביקורות על כישורי השיחה המשופרים שלו ועל דיוק עובדתי גבוה יותר. בין נקודות החוזק המוכרות שלו ניתן למנות:

זרימת שיחה משופרת

GPT-4.5 מוביל לשיחות טבעיות, זורמות ומרתקות יותר בהשוואה לדגמים קודמים.

דיוק עובדתי גבוה יותר

המודל מייצר פחות הזיות ומספק מידע מדויק ואמין יותר.

הזיות מופחתות

למרות שהזיות עדיין מהוות בעיה במודלים גדולים של שפה, GPT-4.5 עשה התקדמות משמעותית בתחום זה.

אינטליגנציה רגשית משופרת

GPT-4.5 טוב יותר בזיהוי רגשות בטקסטים ותגובה מתאימה, מה שמוביל לשיחות אמפתיות יותר.

ביצועי כתיבה חזקים

המודל יכול לייצר טקסטים באיכות גבוהה במגוון סגנונות ופורמטים.

למרות נקודות החוזק הללו, ישנם גם תחומים בהם ל-GPT-4.5 יש מגבלות. חולשות מוכרות כוללות:

קשיים בהיגיון מורכב

GPT-4.5 אינו מיועד בעיקר לחשיבה לוגית מורכבת ועשוי לפגר אחרי מודלים ייעודיים כמו DeepSeek בתחום זה.

ביצועים פוטנציאליים גרועים יותר מאשר GPT-4o בבדיקות לוגיות מסוימות

חלק מהבדיקות מצביעות על כך ש-GPT-4.5 מציג ביצועים גרועים יותר מ-GPT-40 במבחני לוגיקה מסוימים, דבר המצביע על כך שההתמקדות במיומנויות שיחה עשויה לבוא על חשבון ביצועי חשיבה.

עלויות גבוהות יותר מאשר GPT-40

GPT-4.5 יקר יותר לשימוש מ-GPT-40, דבר שעשוי להיות גורם משפיע עבור חלק מהמשתמשים.

מצב הידע נכון לספטמבר 2023

בסיס הידע המוגבל של המודל יכול להוות חיסרון כאשר נדרש מידע עדכני.

קשיים בתיקון עצמי ובחשיבה רב-שלבית

מספר בדיקות מצביעות על כך ש-GPT-4.5 מתקשה בתיקון עצמי של שגיאות ובהיגיון רב-שלבי.

חשוב להדגיש ש-GPT-4.5 לא נועד להתעלות על מודלים שפותחו עבור חשיבה מורכבת. המיקוד העיקרי שלו הוא שיפור חוויית השיחה ויצירת מודלים של בינה מלאכותית שיכולים לתקשר עם בני אדם בצורה טבעית ואנושית.

תוצאות של מדדי ביצועים רלוונטיים: GPT-4.5 בהשוואה לקודמיו

נתוני בנצ'מרק מראים כי ל-GPT-4.5 יש שיפורים בהשוואה ל-GPT-4o בתחומים כמו דיוק עובדתי והבנה רב-לשונית, אך ייתכן שפגר מאחור במתמטיקה ובנקודות בנצ'מרק קידוד מסוימות.

במבחנים כמו SimpleQA (Simple Question Answering), GPT-4.5 משיג דיוק גבוה יותר ושיעור הזיות נמוך יותר מאשר GPT-4o, o1 ו-o3-mini. זה מדגיש את ההתקדמות שעשתה OpenAI בשיפור הדיוק העובדתי ובהפחתת הזיות.

במדדים של חשיבה כמו GPQA, GPT-4.5 מראה שיפורים לעומת GPT-40, אך מפגר אחרי o3-mini. זה מאשר את נקודות החוזק של o3-mini בהיגיון ואת הנטייה של GPT-4.5 להתמקד יותר במיומנויות שיחה.

במשימות מתמטיות (AIME), GPT-4.5 מציג ביצועים גרועים משמעותית מ-o3-mini. ממצא זה מצביע על כך ש-GPT-4.5 אינו חזק בהיגיון מתמטי כמו מודלים ייעודיים כמו o3-mini.

במבחני קידוד כמו SWE-Lancer Diamond, GPT-4.5 מציג ביצועים טובים יותר מ-GPT-40. דבר זה מצביע על כך ש-GPT-4.5 עשה התקדמות גם ביצירת וניתוח קוד, אם כי ייתכן שהוא אינו חזק כמו מודלים של קידוד ייעודיים כמו DeepSeek Coder.

הערכות אנושיות מצביעות על כך ש-GPT-4.5 עדיף ברוב המקרים, במיוחד לפניות מקצועיות. ממצא זה מצביע על כך שבפועל, GPT-4.5 מציע חוויית שיחה משכנעת ושימושית יותר מקודמיו, גם אם הוא לא תמיד משיג את התוצאות הטובות ביותר במבחנים מיוחדים מסוימים.

מתאים לכך:

• ההתפתחויות הנוכחיות ב- Chatgpt von Openaai (מרץ 2025)

הערכה השוואתית: בחירת מודל הבינה המלאכותית הנכון

ניתוח השוואתי של המאפיינים המרכזיים של Gemini 2.0, DeepSeek ו-GPT-4.5 מגלה הבדלים ודמיון משמעותיים בין המודלים. Gemini 2.0 (Flash) הוא מודל Transformer המתמקד בריבוי מודאליות ופונקציות סוכן, בעוד ש-Gemini 2.0 (Pro) משתמש באותה ארכיטקטורה אך מותאם לקידוד ולהקשרים ארוכים. DeepSeek (R1) מבוסס על Transformer שעבר שינוי עם טכנולוגיות כמו MoE, GQA ו-MLA, ו-GPT-4.5 מסתמך על קנה מידה באמצעות למידה לא מפוקחת. בנוגע לנתוני אימון, גם מודלי Gemini וגם GPT-4.5 מבוססים על מערכי נתונים גדולים כגון טקסט, קוד, תמונות, אודיו ווידאו, בעוד ש-DeepSeek בולט עם 14.8 טריליון טוקנים ומיקוד בנתונים ספציפיים לתחום ולמידת חיזוק (RL). היכולות המרכזיות של המודלים מגוונות: Gemini 2.0 מציע קלט ופלט רב-מודאליים עם שימוש בכלים והשהיה נמוכה, בעוד שגרסת ה-Pro תומכת בנוסף בהקשר של עד 2 מיליון טוקנים. DeepSeek, לעומת זאת, מרשים ביכולות חזקות של חשיבה, קידוד, מתמטיקה ויכולות רב-לשוניות, המשלימות את זמינותו בקוד פתוח. GPT-4.5 מצטיין במיוחד בתחומי השיחה, האינטליגנציה הרגשית והדיוק העובדתי.

גם זמינות המודלים משתנה: Gemini מציעה ממשקי API וכן אפליקציית אינטרנט ואפליקציית מובייל, בעוד שגרסת ה-Pro זמינה באופן ניסיוני דרך Vertex AI. DeepSeek זמין כקוד פתוח בפלטפורמות כמו HuggingFace, Azure AI, Amazon Bedrock ו-IBM watsonx.ai. GPT-4.5, לעומת זאת, מציע אפשרויות שונות כמו ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) ו-OpenAI API. נקודות החוזק של המודלים כוללות רב-מודאליות ומהירות ב-Gemini 2.0 (Flash), וקידוד, ידע עולמי והקשרים ארוכים ב-Gemini 2.0 (Pro). DeepSeek זוכה לציון עבור יעילות כלכלית, יכולות קידוד ומתמטיות מצוינות והיגיון חזק. GPT-4.5 מרשים בדיוק עובדתי גבוה ואינטליגנציה רגשית. עם זאת, ניתן לזהות גם חולשות, כגון עיוותים או בעיות בפתרון בעיות בזמן אמת ב-Gemini 2.0 (Flash), מגבלות ניסיוניות ומגבלות קצב בגרסת Pro, רב-מודאליות מוגבלת ומערכת אקולוגית קטנה יותר ב-DeepSeek, כמו גם קשיים בהיגיון מורכב, מתמטיקה וידע מוגבל ב-GPT-4.5.

תוצאות מבחן הייחוס מספקות תובנות נוספות: Gemini 2.0 (Flash) משיג 77.6% ב-MMLU, 34.5% ב-LiveCodeBench ו-90.9% ב-MATH, בעוד ש-Gemini 2.0 (Pro) מציג ביצועים מעט טובים יותר עם 79.1% (MMLU), 36.0% (LiveCodeBench) ו-91.8% (MATH). DeepSeek עולה משמעותית על מדדי הייחוס הללו עם 90.8% (MMLU), 71.5% (GPQA), 97.3% (MATH) ו-79.8% (AIME), בעוד ש-GPT-4.5 מתמקד בתחומים שונים: 71.4% (GPQA), 36.7% (AIME) ו-62.5% (SimpleQA).

ניתוח ההבדלים והדמיון החשובים ביותר

לשלושת הדגמים Gemini 2.0, DeepSeek ו-GPT-4.5 יש גם קווי דמיון וגם הבדלים משמעותיים שהופכים אותם למתאימים ליישומים ולצרכים שונים של משתמשים.

קווי דמיון

ארכיטקטורת שנאים

שלושת המודלים מבוססים על ארכיטקטורת Transformer, אשר ביססה את עצמה כארכיטקטורה הדומיננטית עבור מודלים של שפות גדולות.

מיומנויות מתקדמות

שלושת המודלים מדגימים יכולות מתקדמות בעיבוד שפה טבעית, יצירת קוד, חשיבה ותחומים אחרים של בינה מלאכותית.

רב-מודאליות (בדרגות שונות):

שלושת המודלים מכירים בחשיבותה של מולטימודליות, אם כי רמת התמיכה והמיקוד משתנים.

הבדלים

מיקוד ותחומי מפתח

• ג'מיני 2.0: רב-תכליתיות, רב-מודאליות, פונקציות סוכן, מגוון רחב של יישומים.
• DeepSeek: יעילות, חשיבה, קידוד, מתמטיקה, קוד פתוח, יעילות עלויות.
• GPT-4.5: שיחה, אינטראקציה בשפה טבעית, דיוק עובדתי, אינטליגנציה רגשית.

חידושים אדריכליים

DeepSeek כוללת חידושים ארכיטקטוניים כגון MoE, GQA ו-MLA, שמטרתם להגביר את היעילות. GPT-4.5 מתמקדת בהרחבת למידה בלתי מפוקחת וטכניקות יישור לשיפור מיומנויות שיחה.

נתוני אימון

DeepSeek מדגישה נתוני אימון ספציפיים לתחום עבור קידוד ושפה סינית, בעוד ש-Gemini 2.0 ו-GPT-4.5 צפויים להשתמש במערכי נתונים רחבים ומגוונים יותר.

זמינות ונגישות

DeepSeek מסתמכת במידה רבה על קוד פתוח ומציעה את המודלים שלה על פני פלטפורמות שונות. GPT-4.5 זמין בעיקר דרך הפלטפורמות וממשקי ה-API של OpenAI עצמה, עם מודל גישה מדורג. Gemini 2.0 מציע זמינות רחבה דרך שירותי וממשקי API של גוגל.

חוזקות וחולשות

לכל דגם יש את החוזקות והחולשות שלו שהופכות אותו למתאים יותר או פחות ליישומים מסוימים.

בחינת פרסומים רשמיים והערכות עצמאיות: נקודת המבט של המומחים

פרסומים רשמיים והערכות עצמאיות מאשרים למעשה את נקודות החוזק והחולשה של שלושת המודלים המוצגים בדוח זה.

פרסומים רשמיים

גוגל, DeepSeek AI ו-OpenAI מפרסמות באופן קבוע פוסטים בבלוגים, דוחות טכניים ותוצאות מדד המציגות את המודלים שלהן ומשוות אותם למתחרים. פרסומים אלה מציעים תובנות חשובות לגבי הפרטים הטכניים והביצועים של המודלים, אך הם מטבעם לעתים קרובות מונעים על ידי שיווק ועשויים להפגין הטיה מסוימת.

בדיקות וסקירות עצמאיות

ארגונים עצמאיים שונים, מכוני מחקר ומומחי בינה מלאכותית עורכים בדיקות והערכות משלהם של המודלים ומפרסמים את תוצאותיהם בצורת פוסטים בבלוג, מאמרים, פרסומים מדעיים והשוואות ביצועים. הערכות עצמאיות אלו מציעות פרספקטיבה אובייקטיבית יותר על נקודות החוזק והחולשה היחסיות של המודלים ועוזרות למשתמשים לקבל החלטה מושכלת בבחירת המודל המתאים לצרכיהם.

ביקורות עצמאיות, בפרט, מאשרות את נקודות החוזק של DeepSeek במתמטיקה ובקידוד ואת יעילות העלות שלו בהשוואה ל-OpenAI. GPT-4.5 זוכה לשבחים על יכולות השיחה המשופרות שלו ושיעור ההזיות המופחת, אך מודגשות גם חולשותיו בהיגיון מורכב. Gemini 2.0 מוערך בזכות הרבגוניות והיכולות הרב-מודאליות שלו, אך ביצועיו יכולים להשתנות בהתאם למדדים הספציפי.

עתיד הבינה המלאכותית הוא רב-גוני

הניתוח ההשוואתי של Gemini 2.0, DeepSeek ו-GPT-4.5 מראה בבירור שלכל מודל יש חוזקות ייחודיות ואופטימיזציות שהופכות אותו למתאים יותר למקרי שימוש ספציפיים. אין מודל בינה מלאכותית "טוב ביותר" אחד, אלא מגוון מודלים, שלכל אחד מהם יתרונות ומגבלות משלו.

תאומים 2.0

ג'מיני 2.0 מציגה את עצמה כמשפחה רב-תכליתית המעניקה עדיפות למולטימודליות ולפונקציונליות של סוכנים, עם וריאציות שונות המותאמות לצרכים ספציפיים. זוהי הבחירה האידיאלית עבור יישומים הדורשים תמיכה מקיפה במולטימודלים ויכולים ליהנות מהמהירות והרבגוניות של משפחת ג'מיני 2.0.

דיפקייק

DeepSeek בולטת בזכות הארכיטקטורה המכוונת לחשיבה, יעילות העלות והזמינות שלה בקוד פתוח. היא מצטיינת בתחומים טכניים כמו קידוד ומתמטיקה, מה שהופך אותה לאופציה אטרקטיבית עבור מפתחים וחוקרים המעריכים ביצועים, יעילות ושקיפות.

GPT-4.5

GPT-4.5 מתמקד בשיפור חוויית המשתמש בשיחות באמצעות דיוק עובדתי מוגבר, הפחתת הזיות ושיפור האינטליגנציה הרגשית. זוהי הבחירה הטובה ביותר עבור יישומים הדורשים חוויית שיחה טבעית ומרתקת, כגון צ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים וכתיבה יצירתית.

רב-מודאליות וקוד פתוח: המגמות של דור הבינה המלאכותית הבא

בחירת המודל הטוב ביותר תלויה במידה רבה במקרה השימוש הספציפי ובסדרי העדיפויות של המשתמש. חברות ומפתחים צריכים לנתח בקפידה את צרכיהם ודרישותיהם ולשקול את נקודות החוזק והחולשה של המודלים השונים כדי לקבל את הבחירה האופטימלית.

ההתפתחות המהירה של מודלים של בינה מלאכותית מצביעה על כך שמודלים אלה ימשיכו להשתפר ולהתפתח במהירות. מגמות עתידיות עשויות לכלול שילוב גדול עוד יותר של רב-מודאליות, יכולות חשיבה משופרות, נגישות מוגברת באמצעות יוזמות קוד פתוח וזמינות רחבה יותר בפלטפורמות שונות. מאמצים מתמשכים להפחית עלויות ולהגביר את היעילות יניעו עוד יותר את האימוץ והיישום הנרחבים של טכנולוגיות אלה בתעשיות שונות.

עתיד הבינה המלאכותית אינו מונוליטי, אלא מגוון ודינמי. Gemini 2.0, DeepSeek ו-GPT-4.5 הן רק שלוש דוגמאות לגיוון ולרוח החדשנות המאפיינות את שוק הבינה המלאכותית הנוכחי. מודלים אלה צפויים להפוך לחזקים, רב-תכליתיים ונגישים עוד יותר בעתיד, וישנו באופן מהותי את האופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה ומבינים את העולם סביבנו. המסע של הבינה המלאכותית רק החל, והשנים הקרובות מבטיחות עוד יותר התפתחויות ופריצות דרך מרגשות.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

פיתוח עסקי חלוץ

Konrad Wolfenstein

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus