एआई में चीन बनाम यूएसए: क्या डीपसीक आर1 (आर1 जीरो) और ओपनएआई ओ1 (ओ1 मिनी) वास्तव में इतने अलग हैं?

चीन बनाम यूएसए में की: दीपसेक आर 1 बनाम ओपनईएआई ओ 1 - रणनीतिक नकल या तकनीकी नवाचार?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की तेजी से वैश्विक दुनिया में, चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच प्रतिस्पर्धा विशेष रूप से संक्षिप्त है। चीनी स्टार्टअप दीपसेक ने हाल ही में दो ग्राउंडब्रेकिंग मॉडल प्रस्तुत किए: डीपसेक आर 1 जीरो और डीपसेक आर 1। ये मॉडल एआई समुदाय में एक हलचल का कारण बनते हैं क्योंकि वे बेंचमार्क परीक्षणों में सेवाएं प्राप्त करते हैं जो ओ 1 मिनी और ओ 1 मॉडल के बराबर हैं। लेकिन ये सिस्टम वास्तव में कितने समान या अलग हैं, और एआई के भविष्य के लिए इसका क्या मतलब है?

डीपसेक आर 1 जीरो: सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से एक क्रांति

डीपसेक आर 1 जीरो मॉडल विशेष रूप से अभिनव है क्योंकि यह विशेष रूप से सुदृढीकरण सीखने (आरएल) के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया था। यह पूरी तरह से मानव प्रतिक्रिया या क्लासिक पर्यवेक्षित ठीक ट्यूनिंग के साथ फैला है। यह एआई में सुदृढीकरण सीखने के उपयोग में एक अग्रणी बनाता है। यह तर्क कौशल के विकास में प्रभावशाली प्रगति को दर्शाता है, जिसमें शामिल हैं:

• सेल्फ -चेक: मॉडल स्वतंत्र रूप से अपने उत्तरों का विश्लेषण करता है और त्रुटियों को पहचानता है।
• प्रतिबिंब: यह अपनी समस्या को हल करने में सुधार करने के लिए रणनीतियों को विकसित करता है।
• लंबे विचारों का निर्माण: जटिल संबंध तार्किक, सुसंगत चरणों में दिखाए जाते हैं।

एक उल्लेखनीय पहलू कुछ समस्याओं को अधिक समर्पित करने के लिए मॉडल की क्षमता है। अपने दृष्टिकोण को सेवानिवृत्त और सुधारने से, यह स्वायत्त रूप से सीखने की प्रणालियों को बनाने के लिए सुदृढीकरण सीखने की क्षमता को दर्शाता है।

दीपसेक आर 1: आरएल और फाइन ट्यूनिंग का संयोजन

इसके विपरीत, डीपसेक आर 1 सुदृढीकरण लर्निंग मानव अपेक्षाओं के मॉडल के उत्तरों को बेहतर ढंग से मिलान करने के लिए क्लासिक पर्यवेक्षित फिनिश ट्यूनिंग के साथ जोड़ती है। यह हाइब्रिड प्रशिक्षण विधि डीपसेक आर 1 को आवेदन के विभिन्न क्षेत्रों में उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करने में सक्षम बनाती है:

• गणित: इसने Aime 2024 में 79.8 % की सटीकता प्राप्त की (अमेरिकी आमंत्रण गणित परीक्षा) और MATH-500 परीक्षण में 97.3 % प्रभावशाली।
• प्रोग्रामिंग: कोडफोर्स में मानव प्रतिभागियों के 96.3 % की श्रेष्ठता के साथ, यह एक नया बेंचमार्क सेट करता है।
• सामान्य ज्ञान: MMLU में 90.8 % (बड़े पैमाने पर मल्टीटास्क लॉन्ग -टैंक समझ) और GPQA हीरे में 71.5 % के साथ, यह तथ्यात्मक ज्ञान की गहरी समझ दिखाता है।

दीपसेक मॉडल की चुनौतियां और विशेष विशेषताएं

उनके प्रभावशाली प्रदर्शन के बावजूद, मॉडल कुछ कमजोरियों और विशिष्टताओं को दिखाते हैं:

• भाषा का अनजाने में परिवर्तन: डीपसेक आर 1 और आर 1 शून्य विभिन्न भाषाओं के बीच स्विच करते हैं, जो बहुभाषी अनुप्रयोगों में समस्याओं का कारण बन सकते हैं।
• सीमित कार्यक्षमता: दोनों मॉडल वर्तमान में फ़ंक्शन कॉल या विस्तारित संवादों या JSON संस्करणों का समर्थन नहीं करते हैं।
• खुली उपलब्धता: डीपसेक आर 1 ओपन सोर्स है और सीओ-लाइसेंस के तहत स्वतंत्र रूप से सुलभ है। यह डेवलपर्स को प्रतिबंध के बिना मॉडल वेट और आउटपुट का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।
• छोटे मॉडल: दीपसेक ने छह छोटे मॉडल भी जारी किए हैं जो कि डीपसेक आर 1 के डेटा के साथ प्रशिक्षित थे। ये मॉडल अधिक लचीले संभावित उपयोगों की पेशकश करते हैं।

तुलना: दीपसेक आर 1 बनाम ओपनई ओ 1

डीपसेक R1 और Openai O1 दोनों अत्यधिक विकसित AI मॉडल हैं जो जटिल हेज़ेल में विशेषज्ञ हैं। एक प्रत्यक्ष तुलना से समानताएं प्रकट होती हैं, लेकिन कुछ हड़ताली अंतर भी।

1। बेंचमार्क में प्रदर्शन

डीपसेक आर 1 कई बेंचमार्क में तुलनीय है, ओपनई ओ 1 की तुलना में कुछ बेहतर परिणामों में:

• गणित: डीपसेक आर 1 ने एइम 2024 में 79.8 % हासिल किया, जबकि ओपनएई ओ 1 79.2 % तक पहुंच गया। मैथ -500 परीक्षण में, डीपसेक आर 1 स्पष्ट रूप से 96.4 %के साथ Openaai O1 से आगे है।
• प्रोग्रामिंग: डीपसेक आर 1 कोडफोर्स टेस्ट में 96.3 %तक पहुंच गया, जो कि ओपनएएआई ओ 1 के पीछे 96.6 %के साथ था।
• सामान्य ज्ञान: डीपसेक आर 1 ने एमएमएलयू में 90.8 % हासिल किया, जबकि ओपनएई ओ 1 91.8 % तक पहुंच गया।

2। प्रशिक्षण के तरीके

मुख्य अंतर प्रशिक्षण विधियों में है:

• दीपसेक R1: बिना पर्यवेक्षण के शुद्ध सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करें।
• Openai O1: मानव प्रतिक्रिया (RLHF) के साथ सुदृढीकरण सीखने को जोड़ती है, जो मानव अपेक्षाओं के लिए अधिक अनुकूलन को सक्षम करता है।

3। लागत और पहुंच

DeepSeek R1 Openai O1 की तुलना में बहुत सस्ता और अधिक सुलभ है:

• एपीआई लागत: एक मिलियन टोकन के लिए, डीपसेक आर 1 केवल इनपुट के लिए $ 0.55 और आउटपुट के लिए $ 2.19 की गणना करता है, जबकि Openaai O1 $ 15 या $ 60 लागत।
• लाइसेंस: डीपसेक आर 1 खुला स्रोत है और उपयोग और अनुकूलन में पूर्ण लचीलापन प्रदान करता है।

4। विशेष कौशल

दोनों मॉडलों को उन्नत तर्क कौशल की विशेषता है:

• दीपसेक R1: सुदृढीकरण सीखने के कौशल जैसे कि स्व -चेनिंग, प्रतिबिंब और लंबी श्रृंखलाओं की पीढ़ी द्वारा विकसित।
• Openaai O1: स्पष्ट रूप से चेन-ऑफ-थ्रैस्ट्रियन के लिए प्रशिक्षित किया गया था, जिसका अर्थ है कि यह जटिल समस्याओं को कदम से कदम से हल कर सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• एआई विकास: चैटजीपीटी से ओ1 - नया एआई मॉडल: समाचार, पृष्ठभूमि, संभावित उपयोग और सीमाएं
• OpenAI से नई सामग्री AI o1: AI प्रौद्योगिकी में एक महत्वपूर्ण प्रगति - "सोच" AI मॉडल

पारदर्शिता और नियंत्रण: डीपसेक आर 1 एक फायदा

डीपसेक आर 1 का एक उल्लेखनीय लाभ सोच प्रक्रिया की पारदर्शिता है। यह उपयोगकर्ताओं को अपने "आंतरिक मोनोलॉग" में एक गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह तर्क की श्रृंखला को समझना और समझना संभव बनाता है जहां मॉडल त्रुटियां करता है। Openai O1 समान कौशल दिखाता है, लेकिन एक ही गहराई में नहीं।

व्यावहारिक अनुप्रयोग: एक सस्ती विकल्प के रूप में डीपसेक आर 1

डीपसेक आर 1 की सुलभ मूल्य निर्धारण और खुला स्रोत प्रकृति इसे डेवलपर्स, कंपनियों और शैक्षणिक संस्थानों के लिए एक आशाजनक विकल्प बनाती है। आवेदन के संभावित क्षेत्रों को शामिल करें:

• वैज्ञानिक अनुसंधान: जटिल गणितीय और वैज्ञानिक समस्याओं का समाधान।
• प्रोग्रामिंग: कोड का अनुकूलन और सुधार।
• क्रिएटिव मंथन: नवीन विचारों और अवधारणाओं की पीढ़ी।
• शैक्षिक अनुप्रयोग: जटिल विषयों को सीखने और समझने के लिए समर्थन।

एआई प्रौद्योगिकी का लोकतंत्रीकरण

दीपसेक आर 1 और आर 1 जीरो प्रभावशाली रूप से दिखाते हैं कि कैसे सुदृढीकरण सीखने से एआई विकास को आगे बढ़ाया जा सकता है। उनकी सेवाएं इस बात का प्रमाण हैं कि चीनी कंपनियां तेजी से अमेरिकी प्रतियोगियों के साथ आंखों के स्तर पर काम कर रही हैं। नवाचार, पहुंच और कम लागत के संयोजन के साथ, डीपसेक में एआई परिदृश्य पर एक स्थायी प्रभाव होने की क्षमता है।

इसी समय, यह देखा जाना बाकी है कि दोनों सिस्टम वास्तविक अनुप्रयोग परिदृश्यों में खुद को कैसे साबित करते हैं। एआई विकास में चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका के बीच प्रतिस्पर्धा निस्संदेह रोमांचक नवाचारों का उत्पादन जारी रखेगी। हालांकि, एक बात स्पष्ट है: उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों का लोकतंत्रीकरण शुरू हो गया है।

ऐसे समय में जब किसी कंपनी की डिजिटल उपस्थिति उसकी सफलता निर्धारित करती है, चुनौती यह है कि इस उपस्थिति को प्रामाणिक, व्यक्तिगत और दूरगामी कैसे बनाया जाए। Xpert.Digital एक अभिनव समाधान प्रदान करता है जो खुद को एक उद्योग केंद्र, एक ब्लॉग और एक ब्रांड एंबेसडर के बीच एक चौराहे के रूप में स्थापित करता है। यह एक ही मंच पर संचार और बिक्री चैनलों के लाभों को जोड़ता है और 18 विभिन्न भाषाओं में प्रकाशन को सक्षम बनाता है। साझेदार पोर्टलों के साथ सहयोग और Google समाचार पर लेख प्रकाशित करने की संभावना और लगभग 8,000 पत्रकारों और पाठकों के साथ एक प्रेस वितरण सूची सामग्री की पहुंच और दृश्यता को अधिकतम करती है। यह बाह्य बिक्री एवं विपणन (स्मार्केटिंग) में एक आवश्यक कारक का प्रतिनिधित्व करता है।

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• प्रामाणिक। व्यक्तिगत रूप से. वैश्विक: आपकी कंपनी के लिए एक्सपर्ट.डिजिटल रणनीति

तुलना में एआई जायंट्स: ओपनएई के खिलाफ दीपसेक-ए आर्ट इन द टॉप ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की दुनिया एक गतिशील और लगातार विकासशील क्षेत्र है जो नवाचार और उत्कृष्टता के लिए एक निरंतर प्रतिस्पर्धा की विशेषता है। इस प्रतियोगिता के केंद्र में दो दिग्गज हैं: एक तरफ, अमेरिकी कंपनी ओपनई, अपने ग्राउंडब्रेकिंग मॉडल जैसे कि जीपीटी और इसकी "ओ 1" श्रृंखला के लिए जानी जाती है, और दूसरी ओर, और दूसरी ओर, ऊपर-और-आने वाले चीनी स्टार्टअप डीपसेक अपने प्रभावशाली मॉडल जैसे कि डीपसेक आर 1 और आर 1 शून्य के साथ। यह सवाल कि क्या दीपसेक में नवीनतम घटनाक्रम एक यादृच्छिक अभिसरण है या रणनीतिक नकल जीवंत चर्चाओं का विषय है और वैश्विक एआई प्रतियोगिता के जटिल गतिशीलता का एक आकर्षण है।

दीपसेक R1 शून्य: शुद्ध सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से एक प्रतिमान बदलाव

दीपसेक आर 1 जीरो एक उल्लेखनीय मॉडल है जो एआई विकास के पारंपरिक दृष्टिकोण के माध्यम से टूटता है। मॉनिटर किए गए लर्निंग (पर्यवेक्षित लर्निंग) के संयोजन और मानव प्रतिक्रिया (मानव प्रतिक्रिया, RLHF से सुदृढीकरण सीखने) के साथ सुदृढीकरण के संयोजन के आधार पर अधिकांश बड़े वॉयस मॉडल के विपरीत, R1 शून्य केवल सुदृढीकरण सीखने (RL) के साथ प्रशिक्षित किया गया था। इसका मतलब यह है कि मॉडल ने मानव वरीयताओं को अपनाने के बिना प्रत्यक्ष मानव इनपुट के बिना अपने कौशल विकसित किए हैं। यह एक महत्वपूर्ण अंतर है जो आर 1 शून्य को शुद्ध आरएल की संभावनाओं पर शोध करने के लिए एक आकर्षक मामला बनाता है।

परिणाम एक ऐसा मॉडल है जो उल्लेखनीय संज्ञानात्मक कौशल विकसित करने में सक्षम है जो पहले केवल मानव प्रतिक्रिया और पर्यवेक्षित सीखने के संयोजन से प्राप्त किया गया था। R1 शून्य प्रदर्शित करता है:

आत्म समीक्षा

मॉडल गंभीर रूप से अपने स्वयं के निष्कर्ष और गणना पर सवाल उठाने और त्रुटियों की जांच करने में सक्षम है, जिससे अधिक सटीकता और विश्वसनीयता होती है। यह अब केवल एक "उत्तर जनरेटर" नहीं है, बल्कि एक सक्रिय समस्या हल करने वाला है जो अपनी संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं से अवगत है।

प्रतिबिंब

R1 शून्य अपनी सोच प्रक्रियाओं के बारे में सोच सकता है और इससे सीख सकता है। इसका मतलब यह है कि मॉडल न केवल नए डेटा के अनुकूल हो सकता है, बल्कि समस्याओं को अपने तरीके से हल करने के लिए भी हो सकता है। यह एक "मेटाकोग्निटिव" एआई की ओर एक कदम है।

विचार की लंबी श्रृंखलाओं की पीढ़ी

मॉडल जटिल समस्याओं को कई तार्किक चरणों में तोड़ सकता है और इन चरणों को एक समझदार और पारदर्शी तरीके से प्रस्तुत कर सकता है। लंबे "विचार" बनाने की यह क्षमता मांग वाले कार्यों को हल करने के लिए महत्वपूर्ण है जिसमें जटिल तर्क की आवश्यकता होती है।

अनुकूली सोच का समय

कार्य की जटिलता के आधार पर, R1 ज़ीरो यह तय कर सकता है कि किसी समस्या को हल करने के लिए अधिक "सोच समय" का निवेश करना होगा। यह गणना प्रयास का एक गतिशील समायोजन है जो इंगित करता है कि मॉडल न केवल हठ रूप से एल्गोरिदम का प्रदर्शन करता है, बल्कि किसी कार्य की कठिनाई की भावना भी विकसित करता है।

ये कौशल प्रभावशाली रूप से सुदृढीकरण सीखने की क्षमता को अत्यधिक बुद्धिमान प्रणालियों के विकास के आधार के रूप में प्रदर्शित करते हैं। R1 ज़ीरो इस बात का प्रमाण है कि मानव प्रतिक्रिया पर प्रतिबंधों पर भरोसा किए बिना जटिल संज्ञानात्मक कौशल विकसित करना संभव है। एआई अनुसंधान के भविष्य के लिए इस दृष्टिकोण के निहितार्थ बहुत अधिक हैं।

दीपसेक आर 1: द एसोसिएशन ऑफ सुदृढीकरण लर्निंग एंड फाइन -टुनिंग

जबकि डीपसेक आर 1 जीरो शुद्ध सुदृढीकरण सीखने की सीमाओं की पड़ताल करता है, डीपसेक आर 1 का एक अलग रास्ता है जो पुन: उत्पादन सीखने के संश्लेषण का प्रतिनिधित्व करता है और ठीक ट्यूनिंग की देखरेख करता है। यह मॉडल एक प्रणाली बनाने के लिए दोनों तरीकों की ताकत का उपयोग करता है जिसमें उन्नत क्रैकिंग कौशल और मानवीय अपेक्षाओं के लिए बेहतर अनुकूलन दोनों हैं।

विभिन्न क्षेत्रों में डीपसेक आर 1 का प्रभावशाली प्रदर्शन इस दृष्टिकोण की प्रभावशीलता का प्रमाण है:

अंक शास्त्र

Aime 2024 (अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स परीक्षा) में, डीपसेक आर 1 ने 79.8 % और यहां तक ​​कि 97.3 % की सटीकता प्राप्त की। इन संख्याओं से संकेत मिलता है कि मॉडल न केवल सरल गणितीय समस्याओं को हल कर सकता है, बल्कि जटिल गणितीय अवधारणाओं को समझने और लागू करने में भी सक्षम है। यह मानकीकृत परीक्षणों में अधिकांश मानव गणितज्ञों से अधिक है।

प्रोग्रामिंग

कोडफोर्स प्रतियोगिता में, एक प्रसिद्ध प्रोग्रामिंग प्रतियोगिता, डीपसेक आर 1 मानव प्रतिभागियों के 96.3 % से अधिक था। मॉडल प्रोग्रामिंग कार्यों को हल करने, जटिल कोड को समझने और कुशल एल्गोरिदम लिखने में सक्षम है।

सामान्य ज्ञान

मांग परीक्षणों में MMLU (बड़े पैमाने पर मल्टीटास्क भाषा समझ) और GPQA डायमंड, दीपसेक R1 ने 90.8 % और 71.5 % के प्रभावशाली मूल्यों को प्राप्त किया। ये परिणाम ज्ञान की एक विस्तृत श्रृंखला को समझने और लागू करने के लिए मॉडल की क्षमता को रेखांकित करते हैं, और यह इंगित करते हैं कि यह आंखों के स्तर पर मानव बुद्धिमत्ता के साथ काम कर सकता है।

ये सेवाएं डीपसेक आर 1 को एक बहुमुखी उपकरण बनाती हैं जिसका उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान से लेकर सॉफ्टवेयर के विकास तक विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग क्षेत्रों में किया जा सकता है।

सही एआई के रास्ते पर विशेष सुविधाएँ और चुनौतियां

R1 और R1 शून्य के साथ की गई दीपसेक की प्रभावशाली प्रगति के बावजूद, कुछ चुनौतियां और प्रतिबंध भी हैं जिन्हें दूर करने की आवश्यकता है:

भाषण परिवर्तन

R1 और R1 शून्य दोनों कभी -कभी विभिन्न भाषाओं के बीच अनजाने में स्विच करने की प्रवृत्ति दिखाते हैं। यह असंगतता उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित कर सकती है और आवश्यक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में और सुधार करती है।

कार्यात्मक प्रतिबंध

मॉडल वर्तमान में फ़ंक्शन कॉलिंग, विस्तारित संवाद या JSON प्रारूप में आउटपुट का समर्थन नहीं करते हैं। इन प्रतिबंधों से इन कार्यों की आवश्यकता वाले जटिल अनुप्रयोगों में मॉडल का उपयोग करना मुश्किल हो जाता है।

खुली उपलब्धता

जबकि Co -license के तहत DeepSeek R1 की मुक्त उपलब्धता एक महान लाभ है और मॉडल वेट और आउटपुट का मुक्त उपयोग अनुमति देता है, इसका मतलब यह भी है कि मॉडल को संभावित रूप से दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए दुरुपयोग किया जा सकता है। यह महत्वपूर्ण है कि समुदाय और डेवलपर्स जिम्मेदारी लें और प्रौद्योगिकी का नैतिक रूप से उपयोग करें।

छोटे खुले स्रोत मॉडल

डीपसेक-आर 1 के डेटा के साथ प्रशिक्षित छह छोटे खुले स्रोत मॉडल का प्रकाशन एआई प्रौद्योगिकी के लोकतंत्रीकरण की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह दुनिया भर के शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को उन्नत एआई तकनीक तक पहुंचने और आगे विकसित करने में सक्षम बनाता है।

डीपसेक आर 1 और आर 1 शून्य का विकास न केवल सुदृढीकरण सीखने की संभावनाओं को दर्शाता है, बल्कि उन चुनौतियों को भी दर्शाता है जिन्हें वास्तव में बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण में दूर किया जा सकता है।

दीपसेक R1 बनाम Openai O1: दिग्गजों की प्रत्यक्ष तुलना

Openais O1 मॉडल के साथ DeepSeek R1 की तुलना अपरिहार्य है, क्योंकि दोनों सिस्टम जटिल समस्याओं को हल करने और उन्नत पुनरावृत्ति कौशल का प्रदर्शन करने का लक्ष्य रखते हैं। यद्यपि दोनों मॉडल कई क्षेत्रों में समान सेवाएं प्रदान करते हैं, कुछ महत्वपूर्ण अंतर हैं जो एक करीब से देखने लायक हैं:

प्रत्यक्ष तुलना में प्रदर्शन

कई बेंचमार्क परीक्षणों में, डीपसेक आर 1 और ओ 1 बहुत समान सेवाएं दिखाते हैं। गणित के क्षेत्र में, डीपसेक आर 1 ने एइम 2024 में 79.8 % हासिल किया, जबकि ओ 1 79.2 % तक पहुंच गया। प्रोग्रामिंग क्षेत्र में, डीपसेक आर 1 ने कोडफोर्स परीक्षण में 96.3 % हासिल किया, जबकि ओ 1 96.6 % तक पहुंच गया। सामान्य ज्ञान परीक्षण MMLU में, दीपसेक R1 ने 90.8 %हासिल किया, जबकि O1 ने 91.8 %हासिल किया। ये परिणाम बताते हैं कि दोनों मॉडल बहुत उच्च स्तर पर कई क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा करते हैं।

लेकिन ऐसे क्षेत्र भी हैं जिनमें डीपसेक R1 O1 से अधिक है। मैथ -500 परीक्षण में, डीपसेक आर 1 ने 97.3 %की प्रभावशाली सटीकता हासिल की, जबकि ओ 1 ने 96.4 %हासिल किया। इन परिणामों से संकेत मिलता है कि डीपसेक आर 1 कुछ विशिष्ट क्षेत्रों में बेहतर हो सकता है।

प्रशिक्षण विधियाँ

सुदृढीकरण लर्निंग फोकस: दोनों मॉडल एक बुनियादी प्रशिक्षण पद्धति के रूप में सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करते हैं। हालांकि, जबकि डीपसेक आर 1 पूर्व पर्यवेक्षित फिनिश ट्यूनिंग के बिना शुद्ध सुदृढीकरण सीखने पर निर्भर करता है, ओ 1 आरएल मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) के साथ जोड़ता है। प्रशिक्षण विधियों में यह अंतर मॉडल के बीच देखे गए प्रदर्शन अंतर में योगदान कर सकता है और एआई विकास में विभिन्न दर्शन को इंगित करता है। जबकि डीपसेक विशुद्ध रूप से एल्गोरिथम खुफिया के मार्ग का पीछा करता है, ओपनईई मानव विशेषज्ञता के माध्यम से मॉडल के शोधन पर निर्भर करता है।

लागत और पहुंच

दो मॉडलों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर लागत और उपलब्धता है। डीपसेक आर 1 ओ 1 की तुलना में काफी सस्ता है, इनपुट के लिए $ 0.55 की एपीआई लागत और प्रति मिलियन टोकन के लिए $ 2.19, $ 15 और ओ 1 पर $ 60 की तुलना में $ 2.19 है। इसके अलावा, डीपसेक आर 1 ओपन सोर्स और सह-लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, जबकि ओ 1 एक मालिकाना तकनीक है। लागत और पहुंच में ये अंतर डीपसेक आर 1 को डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाते हैं जो प्रमुख वित्तीय खर्चों के बिना उन्नत एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करना चाहते हैं।

विशेष कौशल

विस्तार से ताकत: दीपसेक आर 1 ने शुद्ध आरएल के माध्यम से विचार की लंबी श्रृंखलाओं की आत्म -चेनिंग, प्रतिबिंब और पीढ़ी जैसे कौशल विकसित किए हैं। दूसरी ओर, O1, विशेष रूप से चेन-ऑफ-तर्क के लिए प्रशिक्षित किया गया था और जटिल समस्याओं को कदम से कदम से हल कर सकता है। यद्यपि दोनों मॉडल उन्नत क्रैकिंग में विशेषज्ञ हैं, वे अपने पद्धतिगत ध्यान में भिन्न होते हैं, जो आवेदन के विभिन्न क्षेत्रों में अलग -अलग ताकत की ओर जाता है।

आवेदन के क्षेत्र

समानताएं और अंतर: दोनों मॉडल विभिन्न प्रकार के मांग वाले कार्यों जैसे कि वैज्ञानिक अनुसंधान, जटिल गणितीय गणना, उन्नत प्रोग्रामिंग और रचनात्मक विचार -मंथन के लिए उपयुक्त हैं। आप विभिन्न क्षेत्रों में उन्नत एआई अनुप्रयोगों के लिए आधार के रूप में काम कर सकते हैं, लेकिन आपकी प्राथमिकताओं के विभिन्न क्षेत्रों से यह कुछ अनुप्रयोगों में दूसरों की तुलना में अधिक उपयुक्त है।

कुल मिलाकर, डीपसेक आर 1 Openais O1 के लिए एक गंभीर विकल्प का प्रतिनिधित्व करता है, जो तुलनीय प्रदर्शन के साथ काफी कम लागत और अधिक पहुंच प्रदान करता है। यह एआई प्रौद्योगिकी के लोकतंत्रीकरण की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है, जिसमें क्षमता है, जिस तरह से एआई विकसित किया जाता है और मौलिक रूप से उपयोग किया जाता है। हालांकि, वास्तविक अनुप्रयोग परिदृश्यों में दोनों मॉडलों की लंबी -लंबी परिवीक्षा देखी जानी है।

के लिए उपयुक्त:

• क्या एआई भाषा मॉडल का उपयोग उद्योग में किया जाता है, जैसे रोबोटिक्स, स्वचालन प्रक्रियाएं, स्मार्ट कारखाने या यातायात नियंत्रण प्रणाली?
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अगला स्तर: स्वायत्त एआई एजेंट डिजिटल दुनिया पर विजय प्राप्त कर रहे हैं - एआई एजेंट बनाम एआई मॉडल

डीपसेक आर 1 की विशिष्ट ताकत विस्तार से

जबकि डीपसेक आर 1 और ओपनईएआई ओ 1 का समग्र प्रदर्शन कई क्षेत्रों में बहुत समान है, कुछ विशिष्ट क्षेत्र हैं जिनमें डीपसेक आर 1 बेहतर सेवाओं को दर्शाता है:

उच्चतम स्तर पर गणितीय क्षमता

डीपसेक आर 1 गणितीय परीक्षणों जैसे कि एइम (79.8 % बनाम 79.2 %) और गणित -500 (97.3 % बनाम 96.4 %) में O1 से अधिक है। ये परिणाम न केवल संख्यात्मक मान हैं, बल्कि यह भी दिखाते हैं कि मॉडल जटिल गणितीय अवधारणाओं और समस्याओं को समझने और उपयोग करने में सक्षम है। यह डीपसेक आर 1 की गहरी गणितीय क्षमता का प्रमाण है।

सामान्य ज्ञान

GPQA डायमंड टेस्ट में, सामान्य ज्ञान के लिए एक परीक्षण, डीपसेक R1 71.5 %प्राप्त करता है, जो एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन है। मॉडल तथ्यों, अवधारणाओं और संबंधों की गहरी समझ दिखाता है, जो इसे उन अनुप्रयोगों के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाता है जिन्हें ज्ञान की एक विस्तृत श्रृंखला की आवश्यकता होती है।

सोच प्रक्रिया में पारदर्शिता

इनर मोनोलॉग: डीपसेक आर 1 ओ 1 की तुलना में अपनी आंतरिक सोच प्रक्रिया में अधिक विस्तृत अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह एक अधिक पारदर्शी "आंतरिक मोनोलॉग" दिखाता है जो उपयोगकर्ता को उत्तर के पीछे के तर्क को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम बनाता है। यह पारदर्शिता यह समझने के लिए अमूल्य है कि मॉडल अपने निष्कर्ष पर कैसे आता है और त्रुटि के संभावित स्रोतों की पहचान करने के लिए। इससे भविष्य की पूछताछ में मॉडल को नियंत्रित करना आसान हो जाता है।

वास्तविक समय में कोड निष्पादन

दीपसेक R1 सीधे चैट इंटरफ़ेस में बनाए गए कोड का परीक्षण और रेंडर करने की अद्वितीय क्षमता प्रदान करता है। यह "क्लाउड कलाकृतियों" के लिए तुलनीय है और प्रोग्रामिंग करते समय त्वरित पुनरावृत्तियों और सुधारों को सक्षम करता है। वास्तविक समय में कोड ले जाने की क्षमता डेवलपर्स और प्रोग्रामर के लिए एक बहुत बड़ा लाभ है।

इन शक्तियों के बावजूद, यह जोर देना महत्वपूर्ण है कि दो मॉडलों के बीच प्रदर्शन के अंतर को पूरी तरह से मान्य करने के लिए स्वतंत्र समीक्षा और लंबे समय तक विश्लेषण की आवश्यकता है।

एआई का भविष्य: अनिश्चित परिणाम के साथ एक वैश्विक प्रतियोगिता

दीपसेक और ओपनई के विकास से पता चलता है कि एआई की दुनिया लगातार बदलाव में है। दोनों दिग्गजों के बीच प्रतिस्पर्धा आने वाले वर्षों में एआई के विकास को महत्वपूर्ण रूप से आकार देगी और आगे के नवाचारों को जन्म देगी।

यह सवाल कि क्या दीपसेक आर 1 और ओपनईएआई ओ 1 के बीच समानताएं मौका या रणनीतिक नकल के कारण अनुत्तरित हैं। लेकिन यह स्पष्ट है कि एआई में वर्चस्व के लिए वैश्विक प्रतियोगिता तकनीकी विकास को बढ़ाती है और संभव की सीमाओं को स्थानांतरित करती है। यह अभी तक दूर नहीं है कि इस प्रतियोगिता में दीपसेक या ओपनई के पास बढ़त होगी या नहीं। हालांकि, यह निश्चित है कि एआई का भविष्य नवीन और जिम्मेदार दोनों निर्णय लेने की क्षमता पर निर्भर करेगा। डीपसेक आर 1 जैसे ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग करके एआई तकनीक का लोकतंत्रीकरण निस्संदेह इस प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। यह एक रोमांचक और जटिल क्षेत्र है जो निश्चित रूप से कई आश्चर्य तैयार होगा।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

☑️ डिजिटल रणनीति और डिजिटलीकरण का निर्माण या पुनर्संरेखण

☑️ अंतर्राष्ट्रीय बिक्री प्रक्रियाओं का विस्तार और अनुकूलन

☑️ वैश्विक और डिजिटल B2B ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट

 

मुझे आपके निजी सलाहकार के रूप में सेवा करने में खुशी होगी।

आप नीचे दिए गए संपर्क फ़ॉर्म को भरकर मुझसे संपर्क कर सकते हैं या बस मुझे +49 89 89 674 804 (म्यूनिख) ।

मैं हमारी संयुक्त परियोजना की प्रतीक्षा कर रहा हूं।

 

 

एक्सपर्ट.डिजिटल डिजिटलाइजेशन, मैकेनिकल इंजीनियरिंग, लॉजिस्टिक्स/इंट्रालॉजिस्टिक्स और फोटोवोल्टिक्स पर फोकस के साथ उद्योग का केंद्र है।

अपने 360° व्यवसाय विकास समाधान के साथ, हम नए व्यवसाय से लेकर बिक्री के बाद तक प्रसिद्ध कंपनियों का समर्थन करते हैं।

मार्केट इंटेलिजेंस, स्मार्केटिंग, मार्केटिंग ऑटोमेशन, कंटेंट डेवलपमेंट, पीआर, मेल अभियान, वैयक्तिकृत सोशल मीडिया और लीड पोषण हमारे डिजिटल टूल का हिस्सा हैं।

आप यहां अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus