अग्रणी एआई मॉडल का तुलनात्मक विश्लेषण: Google मिथुन 2.0, डीपसेक आर 2 और जीपीटी -4.5 से

बुद्धिमान मशीनों का उदय

हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में अभूतपूर्व प्रगति के युग में हैं। बड़े वॉयस मॉडल (एलएलएम) का विकास हाल के वर्षों में एक गति तक पहुंच गया है जिसने कई विशेषज्ञों और पर्यवेक्षकों को आश्चर्यचकित किया। ये अत्यधिक विकसित एआई सिस्टम अब विशेष अनुप्रयोगों के लिए केवल उपकरण नहीं हैं; वे हमारे जीवन के अधिक से अधिक क्षेत्रों में प्रवेश करते हैं और हमारे काम करने के तरीके को बदलते हैं, संवाद करते हैं और हमारे आसपास की दुनिया को समझते हैं।

इस तकनीकी क्रांति के शीर्ष पर तीन मॉडल हैं जो पेशेवर दुनिया में हलचल का कारण बनते हैं और उससे आगे: Google DeepMind द्वारा मिथुन 2.0, डीपसेक एआई से दीपसेक और ओपनएई से जीपीटी -4.5। ये मॉडल एआई अनुसंधान और विकास में कला की वर्तमान स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं। वे विभिन्न प्रकार के विषयों में प्रभावशाली कौशल प्रदर्शित करते हैं, प्राकृतिक भाषा के प्रसंस्करण से लेकर कंप्यूटर कोड की पीढ़ी तक जटिल तार्किक सोच और रचनात्मक सामग्री बनाने तक।

यह रिपोर्ट इन तीन मॉडलों का एक व्यापक और तुलनात्मक विश्लेषण करती है ताकि उनकी संबंधित ताकत, कमजोरियों और आवेदन के क्षेत्रों की विस्तार से जांच की जा सके। इसका उद्देश्य इन अत्याधुनिक एआई सिस्टम के अंतर और समानता की गहन समझ पैदा करना है और अपनी क्षमता और सीमाओं का मूल्यांकन करने के लिए एक सूचित आधार प्रदान करना है। हम न केवल तकनीकी विनिर्देशों और प्रदर्शन डेटा की जांच करेंगे, बल्कि इन मॉडलों को आकार देने वाले डेवलपर्स के अंतर्निहित दार्शनिक और रणनीतिक दृष्टिकोणों की भी जांच करेंगे।

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एआई प्रतियोगिता की गतिशीलता: दिग्गजों की तीन-तरफ़ा लड़ाई

एआई के क्षेत्र में प्रभुत्व के लिए प्रतियोगिता तीव्र है और कुछ लेकिन बहुत प्रभावशाली अभिनेताओं पर हावी है। Google DeepMind, DeepSeek AI और Openai केवल प्रौद्योगिकी कंपनियां नहीं हैं; वे अनुसंधान संस्थान भी हैं जो एआई नवाचार के सबसे महत्वपूर्ण मोर्चे पर हैं। आपके मॉडल न केवल उत्पाद हैं, बल्कि एआई के भविष्य और समाज में इसकी भूमिका से उनके संबंधित विज़न की अभिव्यक्तियाँ भी हैं।

Google DeepMind, अनुसंधान में अपनी गहरी जड़ों और इसकी विशाल कंप्यूटिंग शक्ति के साथ, मिथुन 2.0 का अनुसरण करता है, जो बहुमुखी प्रतिभा और बहुपत्नीता का दृष्टिकोण है। कंपनी बुद्धिमान एजेंटों में एआई के भविष्य को देखती है जो वास्तविक दुनिया में जटिल कार्यों का सामना करने और मूल रूप से प्रक्रिया करने और विभिन्न प्रकार की जानकारी उत्पन्न करने में सक्षम हैं - पाठ, चित्र, ऑडियो, वीडियो -।

चीन में स्थित एक उभरती हुई कंपनी दीपसेक एआई ने डीपसेक के साथ अपने लिए एक नाम बनाया है, जो इसकी उल्लेखनीय दक्षता, इसकी मजबूत सहारा कौशल और खुले स्रोत के लिए इसकी प्रतिबद्धता की विशेषता है। डीपसेक खुद को एआई बाजार में एक चैलेंजर के रूप में रखता है, जो स्थापित दिग्गजों के मॉडल के लिए एक शक्तिशाली और एक ही समय में सुलभ विकल्प प्रदान करता है।

चैट और जीपीटी मॉडल परिवार द्वारा जाने जाने वाले ओपनई ने फिर से जीपीटी -4.5 के साथ संवादी एआई के विकास में एक मील का पत्थर सेट किया है। Openai ऐसे मॉडल बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है जो न केवल बुद्धिमान हैं, बल्कि सहज, सहानुभूतिपूर्ण और गहरे स्तर पर लोगों के साथ बातचीत करने में सक्षम हैं। GPT-4.5 इस दृष्टि का प्रतीक है और इसका उद्देश्य मानव-मशीन संचार में संभव है की सीमाओं को स्थानांतरित करना है।

मिथुन 2.0: एजेंटों की उम्र के लिए एआई मॉडल का एक परिवार

मिथुन 2.0 केवल एक ही मॉडल नहीं है, बल्कि आधुनिक एआई पारिस्थितिकी तंत्र की विविध आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए Google डीपमाइंड द्वारा विकसित एआई सिस्टम का एक पूरा परिवार है। इस परिवार में विभिन्न वेरिएंट शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक आवेदन और प्रदर्शन आवश्यकताओं के विशिष्ट क्षेत्रों के अनुरूप है।

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हाल के घटनाक्रम और घोषणाएं (मार्च 2025 तक): मिथुन परिवार बढ़ रहा है

2025 के दौरान, Google डीपमाइंड ने लगातार मिथुन 2.0 परिवार के नए सदस्यों को प्रस्तुत किया और इस तरह एआई बाजार में अपनी महत्वाकांक्षाओं को रेखांकित किया। विशेष रूप से उल्लेखनीय मिथुन 2.0 फ्लैश और मिथुन 2.0 फ्लैश-लाइट की सामान्य उपलब्धता है, जो डेवलपर्स के लिए शक्तिशाली और लागत-कुशल विकल्पों के रूप में तैनात हैं।

GEMINI 2.0 फ्लैश स्वयं Google को "काम पशु" मॉडल के रूप में वर्णित करता है। यह नाम गति, विश्वसनीयता और बहुमुखी प्रतिभा के संदर्भ में इसकी ताकत को इंगित करता है। यह कम विलंबता के साथ उच्च प्रदर्शन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है जिसमें तेजी से प्रतिक्रिया समय निर्णायक होता है, जैसे: B. चैटबॉट्स, रियल-टाइम ट्रांसलेशन या इंटरैक्टिव एप्लिकेशन।

दूसरी ओर, GEMINI 2.0 फ्लैश-लाइट, अधिकतम लागत दक्षता का उद्देश्य है। यह मॉडल उच्च थ्रूपुट वाले अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है, जिसमें प्रति अनुरोध कम परिचालन लागत, उदा। B. पाठ डेटा के बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण में, स्वचालित सामग्री मॉडरेशन या संसाधन-सीमित वातावरण में AI सेवाओं का प्रावधान।

इन आम तौर पर उपलब्ध मॉडलों के अलावा, Google ने मिथुन 2.0 प्रो और जेमिनी 2.0 फ्लैश थिंकिंग एक्सपेरिमेंटल जैसे प्रायोगिक संस्करणों की भी घोषणा की है। ये मॉडल अभी भी विकास में हैं और एआई अनुसंधान में संभव की सीमाओं का पता लगाने और प्रारंभिक चरण में डेवलपर्स और शोधकर्ताओं से प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए काम करते हैं।

मिथुन 2.0 प्रो को परिवार के सबसे शक्तिशाली मॉडल के रूप में उजागर किया गया है, विशेष रूप से कोडिंग और विश्व ज्ञान के क्षेत्रों में। एक उल्लेखनीय विशेषता 2 मिलियन टोकन की इसकी बहुत लंबी संदर्भ खिड़की है। इसका मतलब यह है कि मिथुन 2.0 प्रो बहुत बड़ी मात्रा में पाठ को संसाधित करने में सक्षम है और यह समझता है कि यह उन कार्यों के लिए आदर्श बनाता है जिन्हें जटिल संबंधों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है, जैसे: B. व्यापक प्रलेखन का विश्लेषण, बड़े सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के लिए जटिल प्रश्नों या कोड की पीढ़ी का जवाब देना।

GEMINI 2.0 फ्लैश थिंकिंग प्रायोगिक, दूसरी ओर, तर्क कौशल में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करता है। यह मॉडल प्रदर्शन को बेहतर बनाने और एआई निर्णयों की स्पष्टता को बढ़ाने के लिए अपनी सोच प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने में सक्षम है। यह फ़ंक्शन विशेष रूप से आवेदन के क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है जिसमें एआई निर्णयों की पारदर्शिता और ट्रेसबिलिटी महत्वपूर्ण महत्व के हैं, जैसे: बी। मेडिसिन, फाइनेंस या केस लॉ में।

मिथुन 2.0 में हाल के घटनाक्रमों का एक और महत्वपूर्ण पहलू Google द्वारा मिथुन 1.x श्रृंखला और पाम और कोडी मॉडल के पुराने मॉडलों की सेटिंग है। कंपनी दृढ़ता से सलाह देती है कि इन पुराने मॉडलों के उपयोगकर्ता सेवा रुकावट से बचने के लिए मिथुन 2.0 फ्लैश में माइग्रेट करने के लिए। यह उपाय इंगित करता है कि Google मिथुन 2.0 पीढ़ी की वास्तुकला और प्रदर्शन में प्रगति के बारे में आश्वस्त है और इसे अपनी एआई सेवाओं के लिए भविष्य के मंच के रूप में स्थान देना चाहता है।

मिथुन 2.0 फ्लैश की वैश्विक रेंज को 40 से अधिक भाषाओं और 230 से अधिक देशों और क्षेत्रों में मिथुन वेब एप्लिकेशन के माध्यम से इसकी उपलब्धता से रेखांकित किया गया है। यह Google की उन्नत AI तकनीक तक पहुंच और AI की अपनी दृष्टि के लिए डेमोक्रेट करने के लिए प्रतिबद्धता द्वारा दिखाया गया है जो दुनिया भर के लोगों के लिए सुलभ और प्रयोग करने योग्य है।

आर्किटेक्चरल अवलोकन और तकनीकी नींव: फोकस में मल्टीमॉडलिटी और एजेंट फ़ंक्शन

मिथुन 2.0 परिवार को "एजेंट एज" के लिए जमीन से डिजाइन किया गया था। इसका मतलब यह है कि मॉडल न केवल पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, बल्कि वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करने, उपकरणों का उपयोग करने और छवियों को बनाने और बनाने के लिए भी सक्षम हैं। ये मल्टीमॉडल कौशल और एजेंट फ़ंक्शन भविष्य के एआई अनुप्रयोगों की जरूरतों पर एक गहरा वास्तुशिल्प ध्यान का परिणाम हैं।

मिथुन 2.0 के विभिन्न वेरिएंट को विभिन्न फोकल बिंदुओं की ओर ले जाया जाता है ताकि अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर किया जा सके। मिथुन 2.0 फ्लैश को कम विलंबता के साथ एक बहुमुखी मॉडल के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त है। दूसरी ओर, GEMINI 2.0 PRO, कोडिंग, विश्व ज्ञान और लंबे संदर्भों में माहिर हैं और उन उपयोगकर्ताओं के उद्देश्य से हैं जिन्हें इन क्षेत्रों में उच्चतम प्रदर्शन की आवश्यकता है। GEMINI 2.0 फ्लैश-लाइट लागत-अनुकूलित अनुप्रयोगों के लिए अभिप्रेत है और प्रदर्शन और अर्थव्यवस्था के बीच संतुलन प्रदान करता है। GEMINI 2.0 फ्लैश थिंकिंग प्रायोगिक अंत में बेहतर तर्क कौशल का उद्देश्य है और AI मॉडल की तार्किक सोच प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए नए तरीकों पर शोध करता है।

मिथुन 2.0 आर्किटेक्चर की एक केंद्रीय विशेषता मल्टीमॉडल इनपुट का समर्थन है। मॉडल इनपुट के रूप में पाठ, कोड, चित्र, ऑडियो और वीडियो को संसाधित कर सकते हैं और इस प्रकार विभिन्न संवेदी तौर -तरीकों से जानकारी को एकीकृत कर सकते हैं। आउटपुट को मल्टीमॉडल भी किया जा सकता है, जिससे मिथुन 2.0 पाठ, चित्र और ऑडियो उत्पन्न कर सकता है। कुछ आउटपुट तौर -तरीके, जैसे B. वीडियो, वर्तमान में अभी भी निजी पूर्वावलोकन चरण में हैं और संभवतः भविष्य में आम तौर पर उपलब्ध होंगे।

मिथुन 2.0 का प्रभावशाली प्रदर्शन भी विशेष हार्डवेयर में Google के निवेश के कारण है। कंपनी अपने स्वयं के ट्रिलियम टीपीयू (टेंसर प्रसंस्करण इकाइयों) पर निर्भर करती है, जो विशेष रूप से एआई गणना के त्वरण के लिए विकसित की गई थी। यह दर्जी हार्डवेयर Google को अपने AI मॉडल को अधिक कुशलता से प्रशिक्षित करने और संचालित करने में सक्षम बनाता है और इस प्रकार AI बाजार में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करता है।

मल्टीमॉडलिटी के लिए मिथुन 2.0 के वास्तुशिल्प अभिविन्यास और एआई एजेंटों को सक्षम करना जो वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत कर सकते हैं, अन्य एआई मॉडल की तुलना में एक आवश्यक भेद सुविधा है। मिथुन 2.0 परिवार के भीतर विभिन्न वेरिएंट का अस्तित्व एक मॉड्यूलर दृष्टिकोण को इंगित करता है जो Google को विशिष्ट प्रदर्शन या लागत आवश्यकताओं के लिए लचीले ढंग से मॉडल को अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है। अपने स्वयं के हार्डवेयर का उपयोग AI बुनियादी ढांचे के आगे के विकास के लिए Google की दीर्घकालिक प्रतिबद्धता को रेखांकित करता है और AI युग में एक अग्रणी भूमिका निभाने के लिए इसके दृढ़ संकल्प है।

प्रशिक्षण डेटा: स्कोप, स्रोत और सीखने की कला

यद्यपि सटीक गुंजाइश और मिथुन 2.0 के लिए प्रशिक्षण डेटा की संरचना के बारे में विस्तृत जानकारी जनता के लिए खुली नहीं है, यह मॉडल के कौशल से प्राप्त किया जा सकता है कि इसे बड़े पैमाने पर डेटा रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित किया गया था। इन डेटा रिकॉर्ड में संभवतः टेराबाइट्स या यहां तक ​​कि टेक्स्ट के पेटाबाइट्स और कोडित डेटा के साथ -साथ 2.0 संस्करणों के लिए मल्टीमॉडल डेटा शामिल हैं जिनमें छवियां, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं।

Google के पास एक अमूल्य डेटा खजाना है जो इंटरनेट के पूरे स्पेक्ट्रम, डिजीटल पुस्तकों, वैज्ञानिक प्रकाशनों, समाचार लेखों, सोशल मीडिया योगदान और अनगिनत अन्य स्रोतों से आता है। यह बड़ी मात्रा में डेटा Google AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आधार बनाता है। यह माना जा सकता है कि Google प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने और संभावित विकृतियों या अवांछित सामग्री को फ़िल्टर करने के लिए परिष्कृत तरीकों का उपयोग करता है।

मिथुन 2.0 के मल्टीमॉडल कौशल को प्रशिक्षण प्रक्रिया में छवि, ऑडियो और वीडियो डेटा को शामिल करने की आवश्यकता होती है। यह डेटा संभवतः विभिन्न स्रोतों से आता है, जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध छवि डेटाबेस, ऑडियो अभिलेखागार, वीडियो प्लेटफॉर्म और संभवतः Google से मालिकाना डेटा रिकॉर्ड भी शामिल हैं। मल्टीमॉडल डेटा अधिग्रहण और प्रसंस्करण की चुनौती विभिन्न डेटा तौर -तरीकों को समझदारी से एकीकृत करना और यह सुनिश्चित करना है कि मॉडल उनके बीच कनेक्शन और संबंध सीखता है।

मिथुन 2.0 जैसे बड़े वॉयस मॉडल के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया बेहद गणना की जाती है और इसके लिए शक्तिशाली सुपर कंप्यूटर और विशेष एआई हार्डवेयर के उपयोग की आवश्यकता होती है। यह एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया है जिसमें मॉडल को बार -बार प्रशिक्षण डेटा के साथ खिलाया जाता है और इसके मापदंडों को अनुकूलित किया जाता है ताकि यह वांछित कार्यों को पूरा करे। इस प्रक्रिया में हफ्तों या महीनों का समय लग सकता है और अंतर्निहित एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग की सूक्ष्मताओं की गहरी समझ की आवश्यकता होती है।

सबसे महत्वपूर्ण कौशल और विविध अनुप्रयोग: एक्शन में मिथुन 2.0

मिथुन 2.0 फ्लैश, प्रो और फ्लैश-लाइट कौशल की एक प्रभावशाली रेंज प्रदान करते हैं जो आपको विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों में विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाते हैं। सबसे महत्वपूर्ण कार्यों में शामिल हैं:

मल्टीमॉडल सम्मिलित और आउटपुट

पाठ, कोड, छवियों, चित्र, ऑडियो और वीडियो को संसाधित करने और उत्पन्न करने की क्षमता को संसाधित करना और उत्पन्न करना, मानव-मशीन इंटरैक्शन और मल्टीमॉडल सामग्री के निर्माण के लिए नए अवसर खोलता है।

उपकरण उपयोग

GEMINI 2.0 बाहरी उपकरणों और API का उपयोग जानकारी तक पहुंचने, क्रियाओं को अंजाम देने और जटिल कार्यों का प्रबंधन करने के लिए कर सकता है। यह मॉडल को अपने कौशल से परे जाने और गतिशील वातावरण में अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है।

लंबे संदर्भ विंडो

विशेष रूप से, अपने 2 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो के साथ मिथुन 2.0 प्रो बहुत लंबे ग्रंथों को संसाधित और समझ सकते हैं और समझ सकते हैं कि व्यापक दस्तावेजों के विश्लेषण या लंबी बातचीत के सारांश जैसे कार्यों को समझा जा सकता है।

बेहतर तर्क

प्रायोगिक संस्करण मिथुन 2.0 फ्लैश थिंकिंग प्रायोगिक उद्देश्य मॉडल की तार्किक सोच प्रक्रियाओं में सुधार करना और इसे अधिक जटिल समस्याओं को हल करने और तर्कसंगत निर्णय लेने में सक्षम बनाना है।

कोडन

GEMINI 2.0 Pro कोडिंग में विशेष रूप से मजबूत है और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में उच्च -गुणवत्ता वाले कोड उत्पन्न कर सकता है, कोड में त्रुटियों को पहचान और ठीक कर सकता है और सॉफ्टवेयर विकास में उनका समर्थन कर सकता है।

समारोह कॉलिंग

कार्यों को कॉल करने की क्षमता मिथुन 2.0 को अन्य प्रणालियों और अनुप्रयोगों के साथ बातचीत करने और जटिल कार्य प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में सक्षम बनाती है।

मिथुन 2.0 के संभावित अनुप्रयोग लगभग असीम हैं। कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

सामग्री का निर्माण

विभिन्न स्वरूपों और शैलियों में ग्रंथों, लेखों, ब्लॉग पोस्ट, स्क्रिप्ट, कविता, संगीत और अन्य रचनात्मक सामग्री की पीढ़ी।

स्वचालन

नियमित कार्यों, डेटा विश्लेषण, प्रक्रिया अनुकूलन, ग्राहक सेवा और अन्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं का स्वचालन।

कोडिंग समर्थन

कोडेनाइजेशन, त्रुटि सुधार, कोड प्रलेखन और नई प्रोग्रामिंग भाषाओं को सीखने में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स का समर्थन।

बेहतर दृश्य के अनुभव

अधिक बुद्धिमान और अधिक संदर्भ-संबंधित खोज परिणाम जो पारंपरिक कीवर्ड खोज से परे जाते हैं और उपयोगकर्ताओं को जटिल प्रश्नों का उत्तर देने और जानकारी में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करते हैं।

व्यवसाय और कॉर्पोरेट अनुप्रयोग

दक्षता, निर्णय और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार करने के लिए विपणन, बिक्री, मानव संसाधन, वित्त, कानूनी और स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में उपयोग करें।

मिथुन 2.0: रोजमर्रा की जिंदगी और काम के लिए परिवर्तनकारी एआई एजेंट

प्रोजेक्ट एस्ट्रा जैसी विशिष्ट परियोजनाएं, जो एक सार्वभौमिक एआई सहायक के भविष्य के कौशल पर शोध करती है, और प्रोजेक्ट मेरिनर, ब्राउज़र ऑटोमेशन के लिए एक प्रोटोटाइप, मिथुन 2.0 के व्यावहारिक संभावित उपयोगों को प्रदर्शित करती है। इन परियोजनाओं से पता चलता है कि Google मिथुन तकनीक को न केवल व्यक्तिगत कार्यों के लिए एक उपकरण के रूप में देखता है, बल्कि व्यापक एआई समाधानों के विकास के लिए एक आधार के रूप में देखता है जो लोगों को अपने रोजमर्रा के जीवन में और उनकी पेशेवर गतिविधियों में समर्थन करने में सक्षम हैं।

मिथुन 2.0 मॉडल परिवार की बहुमुखी प्रतिभा कार्यों के एक व्यापक स्पेक्ट्रम में उनके उपयोग को सक्षम करती है, सामान्य अनुप्रयोगों से लेकर विशेष क्षेत्रों जैसे कोडिंग और जटिल तर्क तक। एजेंट कार्यों पर ध्यान केंद्रित अधिक सक्रिय और सहायक एआई प्रणालियों की ओर एक प्रवृत्ति को इंगित करता है, जो न केवल आदेशों पर प्रतिक्रिया करते हैं, बल्कि स्वतंत्र रूप से कार्य करने और समस्याओं को हल करने में भी सक्षम हैं।

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• Google मिथुन 2.0, द आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स: जेमिनी रोबोटिक्स और जेमिनी रोबोटिक्स-एर

उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए उपलब्धता और पहुंच: सभी के लिए एआई

Google सक्रिय रूप से मिथुन 2.0 को डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाने की कोशिश कर रहा है। Gemini 2.0 फ्लैश और फ्लैश-लाइट Google API के माध्यम से Google AI स्टूडियो और वर्टेक्स AI में उपलब्ध हैं। Google AI स्टूडियो एक वेब-आधारित विकास वातावरण है जो डेवलपर्स को मिथुन 2.0 के साथ प्रयोग करने, प्रोटोटाइप बनाने और AI अनुप्रयोगों को विकसित करने में सक्षम बनाता है। वर्टेक्स एआई मशीन लर्निंग के लिए Google का क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म है, जो एआई मॉडल के प्रशिक्षण, प्रावधान और प्रबंधन के लिए उपकरण और सेवाओं का एक व्यापक सूट प्रदान करता है।

प्रायोगिक संस्करण मिथुन 2.0 प्रो भी वर्टेक्स एआई में सुलभ है, लेकिन उन्नत उपयोगकर्ताओं और शोधकर्ताओं के लिए अधिक उद्देश्य है जो मॉडल के नवीनतम कार्यों और संभावनाओं का पता लगाना चाहते हैं।

चैट के लिए मिथुन 2.0 फ्लैश प्रायोगिक अनुकूलित का एक संस्करण मिथुन वेब एप्लिकेशन और मोबाइल ऐप में उपलब्ध है। यह अंत उपयोगकर्ताओं को एक संवादात्मक संदर्भ में मिथुन 2.0 के कौशल का अनुभव करने और मॉडल के आगे के विकास में योगदान देने वाले फीडबैक देने में सक्षम बनाता है।

GEMILA को Google, डॉक्स, शीट और स्लाइड जैसे Google कार्यक्षेत्र अनुप्रयोगों में भी एकीकृत किया गया है। यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को अपनी दैनिक कार्य प्रक्रियाओं में सीधे मिथुन 2.0 के एआई कार्यों का उपयोग करने में सक्षम बनाता है, उदा। B. ईमेल लिखते समय, दस्तावेज़ बनाना, स्प्रेडशीट में डेटा का विश्लेषण करना या प्रस्तुतियाँ बनाना।

प्रायोगिक संस्करणों से लेकर आम तौर पर उपलब्ध मॉडल तक, मिथुन 2.0 की कंपित उपलब्धता, एक नियंत्रित परिचय और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के संग्रह को सक्षम करती है। यह सुनिश्चित करने के लिए Google रणनीति का यह एक महत्वपूर्ण पहलू है कि मॉडल स्थिर, विश्वसनीय और उपयोगकर्ता के अनुकूल हैं, इससे पहले कि वे व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ हों। Google कार्यक्षेत्र जैसे व्यापक प्लेटफार्मों में एकीकरण एक व्यापक उपयोगकर्ता आधार के माध्यम से मॉडल के कौशल के उपयोग की सुविधा देता है और एआई को लोगों के रोजमर्रा के जीवन में एकीकृत करने में योगदान देता है।

अच्छी तरह से ज्ञात ताकत और कमजोरियां: मिथुन 2.0 का एक ईमानदार दृश्य

मिथुन 2.0 ने एआई समुदाय में और पहले उपयोगकर्ता परीक्षणों में अपने प्रभावशाली कौशल के लिए बहुत प्रशंसा की। रिपोर्ट की गई ताकत में शामिल हैं:

बहुमूत्र कौशल में सुधार

GEMINI 2.0 अपने पूर्ववर्तियों और कई अन्य मॉडलों को प्रसंस्करण और मल्टीमॉडल डेटा के उत्पादन में पार करता है, जो मीडिया, संचार और रचनात्मक उद्योगों के क्षेत्रों में विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए इसे पूर्वनिर्धारित करता है।

तेजी से कारीगरी

मिथुन 2.0 फ्लैश और फ्लैश-लाइट को गति के लिए अनुकूलित किया जाता है और कम विलंबता की पेशकश की जाती है, जो इसे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों और इंटरैक्टिव सिस्टम के लिए आदर्श बनाता है।

बेहतर तर्क और संदर्भ समझ

मिथुन 2.0 तार्किक सोच में और जटिल संदर्भों की समझ में प्रगति को दर्शाता है, जो अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर और परिणाम की ओर जाता है।

लंबे संदर्भों के कोडिंग और प्रसंस्करण में मजबूत प्रदर्शन

विशेष रूप से, मिथुन 2.0 प्रो कोडगेनाइजेशन और विश्लेषण में अपने कौशल के साथ -साथ इसकी अत्यंत लंबी संदर्भ विंडो में अपने कौशल को प्रभावित करता है, जो उसे व्यापक मात्रा में पाठ को संसाधित करने में सक्षम बनाता है।

इन प्रभावशाली शक्तियों के बावजूद, ऐसे क्षेत्र भी हैं जिनमें मिथुन 2.0 में अभी भी सुधार क्षमता है। रिपोर्ट की गई कमजोरियों में शामिल हैं:

संभावित विकृतियाँ

कई बड़े वॉयस मॉडल की तरह, मिथुन 2.0 अपने प्रशिक्षण डेटा में विकृतियों को प्रतिबिंबित कर सकता है, जिससे पक्षपाती या भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। Google सक्रिय रूप से इन विकृतियों को पहचानने और कम करने पर काम कर रहा है।

वास्तविक समय में जटिल समस्या को हल करने पर प्रतिबंध

हालांकि मिथुन 2.0 तर्क में प्रगति को दर्शाता है, यह अभी भी वास्तविक समय में बहुत जटिल समस्याओं के साथ अपनी सीमा तक पहुंच सकता है, विशेष रूप से विशेष मॉडल की तुलना में जो कुछ प्रकार के तर्क कार्यों के लिए अनुकूलित हैं।

Gmail में रचना उपकरण में सुधार की आवश्यकता है

कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया है कि जीमेल में रचना उपकरण, जो कि मिथुन 2.0 पर आधारित है, अभी तक सभी पहलुओं में सही नहीं है और इसमें सुधार की क्षमता है, उदा। B. शैलीगत स्थिरता या विशिष्ट उपयोगकर्ता वरीयताओं के विचार के संबंध में।

ग्रोक और जीपीटी -4 जैसे प्रतियोगियों की तुलना में, मिथुन 2.0 मल्टीमॉडल कार्यों में ताकत दिखाता है, लेकिन कुछ तर्क बेंचमार्क में पिछड़ सकता है। यह जोर देना महत्वपूर्ण है कि एआई बाजार बहुत गतिशील है और विभिन्न मॉडलों का सापेक्ष प्रदर्शन लगातार बदल रहा है।

कुल मिलाकर, मिथुन 2.0 प्रभावशाली कौशल प्रदान करता है और अन्य एलएलएम की तरह बड़े भाषा मॉडल के विकास में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। हालांकि, Google डीपमाइंड द्वारा मिथुन 2.0 के निरंतर विकास और सुधार में संभवतः भविष्य में इन कमजोरियों को कम करना और अपनी ताकत का विस्तार करना जारी रहेगा।

प्रासंगिक बेंचमार्क और प्रदर्शन तुलना के परिणाम: संख्याएँ बोलती हैं

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि मिथुन 2.0 फ्लैश और प्रो जैसे विभिन्न स्थापित बेंचमार्क जैसे कि MMLU (बड़े पैमाने पर मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग), Livecodebech, Birdecodebech, Bird-SQL, GPQA (ग्रेजुएट-लेवल Google- प्रूफ Q & A), MATH, HIDDENMATH, GLOBEL MMLU, MMMU (बड़े पैमाने पर बहु-अनुशासन मिमीडोडल समझ), Covost2 (भाषण अनुवाद के लिए संवादी आवाज) और Egososchema अपने पूर्ववर्तियों के प्रति प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।

मिथुन 2.0 के विभिन्न वेरिएंट अलग -अलग ताकतें दिखाते हैं, जिससे प्रो आमतौर पर अधिक जटिल कार्यों के लिए बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि फ्लैश और फ्लैश लाइट को गति और लागत दक्षता के लिए अनुकूलित किया जाता है।

GPT-4O और DEEPSEEK जैसी अन्य कंपनियों के मॉडल की तुलना में, सापेक्ष प्रदर्शन विशिष्ट बेंचमार्क और तुलनात्मक मॉडल के आधार पर भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, मिथुन 2.0 महत्वपूर्ण बेंचमार्क में फ्लैश 1.5 प्रो से अधिक है और एक ही समय में दोगुना तेजी से है। यह दक्षता में वृद्धि को रेखांकित करता है जो Google ने मिथुन वास्तुकला के आगे के विकास के माध्यम से हासिल की है।

मिथुन 2.0 प्रो मिथुन 1.5 प्रो की तुलना में उच्च मूल्यों को प्राप्त करता है ये सुधार विशेष रूप से सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और कंपनियों के लिए प्रासंगिक हैं जो कोडेनाइजेशन और विश्लेषण के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

गणित के बेंचमार्क जैसे गणित और हिडनमैथ में, 2.0 मॉडल भी अपने पूर्ववर्तियों में महत्वपूर्ण सुधार दिखाते हैं। यह इंगित करता है कि Google ने मिथुन 2.0 के तर्क कौशल में सुधार करने में प्रगति की है, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जिन्हें तार्किक सोच और गणितीय समझ की आवश्यकता होती है।

हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बेंचमार्क परिणाम समग्र चित्र का केवल हिस्सा हैं। वास्तविक अनुप्रयोगों में एआई मॉडल का वास्तविक प्रदर्शन विशिष्ट आवश्यकताओं और संदर्भ के आधार पर भिन्न हो सकता है। फिर भी, बेंचमार्क डेटा विभिन्न मॉडलों की सापेक्ष ताकत और कमजोरियों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है और उनके प्रदर्शन की एक उद्देश्य तुलना को सक्षम करता है।

एआई और एक्सआर 3डी रेंडरिंग मशीन: एक व्यापक सेवा पैकेज, आर एंड डी एक्सआर, पीआर और एसईएम में एक्सपर्ट.डिजिटल की पांच गुना विशेषज्ञता - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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दीपसेक: तर्क और खुले स्रोत पर ध्यान केंद्रित करने के साथ कुशल चैलेंजर

दीपसेक एक एआई मॉडल है जिसे डीपसेक एआई द्वारा विकसित किया गया है और इसकी उल्लेखनीय दक्षता, इसके मजबूत तर्क कौशल और खुले स्रोत के लिए इसकी प्रतिबद्धता की विशेषता है। दीपसेक खुद को स्थापित एआई दिग्गजों के मॉडलों के लिए एक शक्तिशाली और सस्ती विकल्प के रूप में रखता है और पहले से ही एआई समुदाय में बहुत ध्यान आकर्षित कर चुका है।

आर्किटेक्चरल फ्रेमवर्क और तकनीकी विनिर्देश: नवाचार के माध्यम से दक्षता

दीपसेक एक संशोधित ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो समूहीकृत क्वेरी ध्यान (जीक्यूए) और गतिशील बचत सक्रियण (विशेषज्ञों-एमओई का मिश्रण) के माध्यम से दक्षता पर निर्भर करता है। ये वास्तुशिल्प नवाचार डीपसेक को तुलनात्मक रूप से कम अंकगणित संसाधनों के साथ उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं।

दीपसेक-आर 1 मॉडल, जो कि डीपसेक का पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध संस्करण है, में 671 बिलियन पैरामीटर हैं, लेकिन केवल 37 बिलियन प्रति टोकन सक्रिय है। "विरल सक्रियण" का यह दृष्टिकोण अनुमान के दौरान कंप्यूटिंग लागत को काफी कम कर देता है, क्योंकि मॉडल का केवल एक छोटा सा हिस्सा प्रत्येक इनपुट के लिए सक्रिय है।

दीपसेक की एक अन्य महत्वपूर्ण वास्तुशिल्प विशेषता मल्टी-हेड लेटेंट ध्यान (एमएलए) तंत्र है। MLA ध्यान तंत्र का अनुकूलन करता है, जो ट्रांसफार्मर वास्तुकला का एक केंद्रीय घटक है, और मॉडल में सूचना प्रसंस्करण की दक्षता में सुधार करता है।

डीपसेक का ध्यान परिचालन प्रतिबंधों पर प्रदर्शन और व्यावहारिक प्रतिबंधों के बीच संतुलन पर है, विशेष रूप से कोडेनाइजेशन और बहुभाषी समर्थन के क्षेत्रों में। मॉडल को इन क्षेत्रों में उत्कृष्ट परिणाम देने के लिए डिज़ाइन किया गया है और एक ही समय में सस्ती और संसाधन -सेविंग हो।

एमओई आर्किटेक्चर, जो डीपसेक का उपयोग करता है, एआई मॉडल को अलग -अलग सबनेटवर्क में विभाजित करता है, जिनमें से प्रत्येक इनपुट डेटा के सबसेट में माहिर है। प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान, प्रत्येक इनपुट के लिए सबनेटवर्क का केवल एक हिस्सा सक्रिय होता है, जो कंप्यूटिंग लागत को काफी कम कर देता है। यह दृष्टिकोण डीपसेक को कई मापदंडों के साथ एक बहुत बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने और संचालित करने में सक्षम बनाता है, जो अत्यधिक गति या लागत को बढ़ाकर बढ़ाता है।

प्रशिक्षण डेटा पर निष्कर्ष: मात्रा से पहले गुणवत्ता और विशेषज्ञता का मूल्य

दीपसेक डोमेन -विशेष प्रशिक्षण डेटा के लिए बहुत महत्व देता है, विशेष रूप से कोडिंग और चीनी भाषा के लिए। कंपनी आश्वस्त है कि प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता शुद्ध मात्रा की तुलना में एआई मॉडल के प्रदर्शन के लिए अधिक महत्वपूर्ण है।

दीपसेक-वी 3 प्रशिक्षण निकाय में 14.8 ट्रिलियन टोकन शामिल हैं। इस डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा डोमेन -विशिष्ट स्रोतों से आता है जो कोडिंग और चीनी भाषा पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह डीपसेक को इन क्षेत्रों में विशेष रूप से मजबूत सेवाओं को करने में सक्षम बनाता है।

दीपसेक के प्रशिक्षण विधियों में सुदृढीकरण सीखने (आरएल) शामिल है, जिसमें डीपसेक-आर 1-जीरो के लिए अद्वितीय शुद्ध-आरएल दृष्टिकोण और डीपसेक-आर 1 के लिए कोल्ड स्टार्ट डेटा का उपयोग शामिल है। सुदृढीकरण सीखना मशीन लर्निंग की एक विधि है, जिसमें एक एजेंट वांछित कार्यों के लिए पुरस्कार प्राप्त करके वातावरण में कार्य करना सीखता है और अवांछित कार्यों के लिए दंड देता है।

डीपसेक-आर 1-जीरो को आरएल के माध्यम से विशुद्ध रूप से तर्क कौशल को बढ़ावा देने के लिए एक प्रारंभिक पर्यवेक्षित फिन ट्यूनिंग (एसएफटी) के बिना प्रशिक्षित किया गया था। पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग एक सामान्य तकनीक है जिसमें कुछ कार्यों में अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक छोटे, एनोटेट डेटा सेट के साथ एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल समाप्त हो जाता है। हालांकि, दीपसेक ने दिखाया है कि सुदृढीकरण सीखने से एसएफटी के बिना भी मजबूत पुनरावृत्ति कौशल प्राप्त करना संभव है।

दूसरी ओर, डीपसेक-आर 1, आरएल के सामने कोल्ड स्टार्ट डेटा को एकीकृत करता है ताकि रीडेरिंग और नॉन-रीडिंग कार्यों के लिए एक मजबूत नींव बनाया जा सके। कोल्ड स्टार्ट डेटा को डेटा की शुरुआत में उपयोग किया जाता है, जो कि भाषा और दुनिया को मॉडल के लिए एक मौलिक समझ को व्यक्त करने के लिए प्रशिक्षण की शुरुआत में है। सुदृढीकरण सीखने के साथ कोल्ड स्टार्ट डेटा के संयोजन के साथ, डीपसेक एक ऐसे मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है जिसमें मजबूत तर्क कौशल और एक व्यापक सामान्य ज्ञान है।

आरएल प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने और प्रशिक्षण की स्थिरता और दक्षता में सुधार करने के लिए समूह सापेक्ष नीति अनुकूलन (जीआरपीओ) जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग भी किया जाता है।

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कोर कौशल और संभावित अनुप्रयोग: एक्शन में दीपसेक

दीपसेक-आर 1 को कई मुख्य कौशल की विशेषता है जो इसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए पूर्वनिर्धारित करते हैं:

मजबूत तर्क क्षमता

दीपसेक-आर 1 तार्किक सोच और समस्या को हल करने में विशेष रूप से मजबूत है, विशेष रूप से गणित और कोडिंग जैसे क्षेत्रों में।

कोडिंग और गणित में बेहतर प्रदर्शन

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि डीपसेक-आर 1 अक्सर कई अन्य मॉडलों की तुलना में कोडिंग और गणित के बेंचमार्क में बेहतर कटौती करता है, जिसमें ओपनएई के कुछ मॉडल भी शामिल हैं।

बहुभाषी समर्थन

दीपसेक-आर 1 कई भाषाओं के लिए समर्थन प्रदान करता है, जो इसे वैश्विक अनुप्रयोगों और बहुभाषी उपयोगकर्ताओं के लिए आकर्षक बनाता है।

लागत क्षमता

डीपसेक-आर 1 की कुशल आर्किटेक्चर मॉडल को तुलनात्मक रूप से छोटी कंप्यूटिंग लागतों के साथ संचालित करने में सक्षम बनाती है, जो इसे कंपनियों और डेवलपर्स के लिए एक सस्ता विकल्प बनाता है।

खुला स्रोत उपलब्धता

दीपसेक एआई ओपन सोर्स आइडिया के लिए प्रतिबद्ध है और इसके कई मॉडल प्रदान करता है, जिसमें डीपसेक एलएलएम और डीपसेक कोड शामिल है, ओपन सोर्स के रूप में। यह समुदाय द्वारा पारदर्शिता, सहयोग और एआई प्रौद्योगिकी के आगे के विकास को बढ़ावा देता है।

दीपसेक-आर 1 के लिए संभावित अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

सामग्री निर्माण

तकनीकी ग्रंथों, प्रलेखन, रिपोर्ट और अन्य सामग्री की पीढ़ी जिसमें उच्च स्तर की सटीकता और विस्तार की आवश्यकता होती है।

एआई ट्यूटर

जटिल अवधारणाओं को हल करने और समझने में शिक्षार्थियों का समर्थन करने के लिए गणित, कंप्यूटर विज्ञान और अन्य तकनीकी विषयों के क्षेत्रों में एक बुद्धिमान ट्यूटर के रूप में उपयोग करें।

विकास उपकरण

विकास के वातावरण और उपकरणों में एकीकरण कोडगेन, समस्या निवारण, कोड विश्लेषण और अनुकूलन में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स का समर्थन करने के लिए।

आर्किटेक्चर और शहरी नियोजन

दीपसेक एआई का उपयोग वास्तुकला और शहरी नियोजन में भी किया जाता है, जिसमें जीआईएस डेटा के प्रसंस्करण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कोडेनाइजेशन का कोड शामिल है। यह एप्लिकेशन के विशेष और जटिल क्षेत्रों में भी अतिरिक्त मूल्य बनाने के लिए दीपसेक की क्षमता को दर्शाता है।

दीपसेक-आर 1 उन्हें व्यक्तिगत चरणों में अलग करके और सोच प्रक्रिया को पारदर्शी बनाकर जटिल समस्याओं को हल कर सकता है। यह क्षमता विशेष रूप से आवेदन के क्षेत्रों में मूल्यवान है जिसमें एआई निर्णयों की ट्रेसबिलिटी और स्पष्टीकरण महत्वपूर्ण है।

उपलब्धता और लाइसेंसिंग विकल्प: नवाचार और पहुंच के लिए खुला स्रोत

दीपसेक खुले स्रोत पर दृढ़ता से निर्भर करता है और अपने कई मॉडलों को ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत प्रकाशित किया है। दीपसेक एलएलएम और डीपसेक कोड खुले स्रोत के रूप में उपलब्ध हैं और समुदाय द्वारा स्वतंत्र रूप से उपयोग, संशोधित और विकसित किए जा सकते हैं।

दीपसेक-आर 1 को-लाइसेन्स के तहत प्रकाशित किया गया है, जो एक बहुत ही उदार ओपन सोर्स लाइसेंस है जो मॉडल के वाणिज्यिक और गैर-वाणिज्यिक उपयोग, संशोधन और आगे के वितरण की अनुमति देता है। यह खुला स्रोत रणनीति कई अन्य एआई कंपनियों से दीपसेक को अलग करती है जो आमतौर पर अपने मॉडल को मालिकाना रखती हैं।

दीपसेक-आर 1 विभिन्न प्लेटफार्मों पर उपलब्ध है, जिसमें हगिंग फेस, एज़्योर एआई फाउंड्री, अमेज़ॅन डार्क और आईबीएम वॉटसनएक्सएक्सएआई शामिल हैं। हगिंग फेस एआई मॉडल और डेटा रिकॉर्ड के प्रकाशन और आदान -प्रदान के लिए एक लोकप्रिय मंच है। Azure AI फाउंड्री, अमेज़ॅन डार्क और IBM वॉटसनएक्स.एआई क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म हैं जो एपीआई के माध्यम से डीपसेक-आर 1 और अन्य एआई मॉडल तक पहुंच को सक्षम करते हैं।

दीपसेक के मॉडल को प्रतियोगियों की तुलना में सस्ती के रूप में जाना जाता है, प्रशिक्षण और अनुमान लागत दोनों के मामले में। यह उन कंपनियों और डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ है जो एआई तकनीक को अपने उत्पादों और सेवाओं में एकीकृत करना चाहते हैं, लेकिन उन्हें अपने बजट पर ध्यान देना होगा।

खुले स्रोत और लागत दक्षता के लिए दीपसेक की सगाई यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स से लेकर कंपनियों और संगठनों तक, उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक आकर्षक विकल्प है। खुला स्रोत उपलब्धता एआई समुदाय द्वारा डीपसेक प्रौद्योगिकी के पारदर्शिता, सहयोग और तेजी से आगे के विकास को बढ़ावा देती है।

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रिपोर्ट की गई ताकत और कमजोरियां: डीपसेक पर एक महत्वपूर्ण नज़र

डीपसेक को कोडिंग, गणित और तर्क के क्षेत्रों में अपनी ताकत के लिए एआई समुदाय में बहुत अधिक मान्यता मिली है। रिपोर्ट की गई ताकत में शामिल हैं:

कोडिंग और गणित में बेहतर प्रदर्शन

बेंचमार्क डेटा और स्वतंत्र समीक्षाएं कोडिंग और गणित बेंचमार्क में डीपसेक-आर 1 के उत्कृष्ट प्रदर्शन की पुष्टि करती हैं, जो अक्सर ओपनईई मॉडल की तुलना में बेहतर होती हैं।

लागत क्षमता

डीपसेक-आर 1 की कुशल आर्किटेक्चर मॉडल को कई अन्य तुलनीय मॉडल की तुलना में कम कंप्यूटिंग लागत के साथ संचालित करने में सक्षम बनाती है।

खुला स्रोत उपलब्धता

डीपसेक मॉडल का ओपन सोर्स लाइसेंसिंग एआई समुदाय में पारदर्शिता, सहयोग और नवाचार को बढ़ावा देता है।

मजबूत तर्क क्षमता

दीपसेक-आर 1 तार्किक सोच और समस्या को हल करने में प्रभावशाली कौशल दिखाता है, विशेष रूप से तकनीकी डोमेन में।

इन शक्तियों के बावजूद, ऐसे क्षेत्र भी हैं जिनमें डीपसेक में अभी भी सुधार क्षमता है। रिपोर्ट की गई कमजोरियों में शामिल हैं:

संभावित विकृतियाँ

सभी प्रमुख आवाज मॉडल की तरह, दीपसेक अपने प्रशिक्षण डेटा में विकृतियों को प्रतिबिंबित कर सकता है, भले ही दीपसेक एनी उन्हें कम से कम करने की कोशिश करता है।

स्थापित प्रदाताओं की तुलना में छोटे पारिस्थितिकी तंत्र

दीपसेक एक अपेक्षाकृत युवा कंपनी है और अभी तक उपकरण, सेवाओं और सामुदायिक संसाधनों जैसे कि Google या Openaai जैसे स्थापित प्रदाताओं के समान व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र नहीं है।

पाठ और कोड से परे सीमित मल्टीमॉडल समर्थन

दीपसेक मुख्य रूप से पाठ और कोड प्रसंस्करण पर केंद्रित है और वर्तमान में छवियों, ऑडियो और वीडियो जैसे कि मिथुन 2.0 के लिए व्यापक मल्टीमॉडल समर्थन प्रदान नहीं करता है।

मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता है

यद्यपि डीपसेक-आर 1 कई क्षेत्रों में प्रभावशाली प्रदर्शन करता है, लेकिन गलतियों या अवांछित परिणामों से बचने के लिए महत्वपूर्ण उपयोग के मामलों में मानव पर्यवेक्षण और सत्यापन अभी भी आवश्यक है।

सामयिक मतिभ्रम

सभी प्रमुख भाषा मॉडल की तरह, डीपसेक कभी -कभी मतिभ्रम का उत्पादन कर सकता है, अर्थात् गलत या अप्रासंगिक जानकारी उत्पन्न करता है।

बड़े अंकगणितीय संसाधनों पर निर्भरता

डीपसेक-आर 1 के प्रशिक्षण और संचालन के लिए महत्वपूर्ण अंकगणितीय संसाधनों की आवश्यकता होती है, हालांकि मॉडल की कुशल वास्तुकला अन्य मॉडलों की तुलना में इन आवश्यकताओं को कम करती है।

कुल मिलाकर, डीपसेक कोडिंग, गणित और तर्क के क्षेत्रों में विशेष ताकत के साथ एक आशाजनक एआई मॉडल है। इसकी लागत दक्षता और ओपन सोर्स उपलब्धता इसे कई उपयोगकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाती है। दीपसेक एआई द्वारा दीपसेक के आगे का विकास भविष्य में अपनी कमजोरियों को कम करने और अपनी ताकत का विस्तार करने के लिए जारी रखने की उम्मीद है।

प्रासंगिक बेंचमार्क और प्रदर्शन तुलना के परिणाम: तुलना में दीपसेक

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि डीपसेक-आर 1 कई तर्क बेंचमार्क में Openai-O1 के साथ रख सकता है या यहां तक ​​कि उन्हें पार कर सकता है, विशेष रूप से गणित और कोडिंग में। Openai-O1 Openai से पहले के मॉडल को संदर्भित करता है, जो GPT-4.5 से पहले और कुछ क्षेत्रों में प्रकाशित किया गया था, जैसे: B. तर्क, संभवतः अभी भी प्रतिस्पर्धी।

गणित के बेंचमार्क में जैसे Aime 2024 (अमेरिकन इनविटेशनल मैथमेटिक्स परीक्षा) और MATH-500, DeepSeek-R1 उच्च मूल्यों को प्राप्त करता है और अक्सर Openai मॉडल से अधिक होता है। यह गणितीय तर्क और समस्या को हल करने में दीपसेक की ताकत को रेखांकित करता है।

कोडिंग के क्षेत्र में, डीपसेक-आर 1 लिवकोडबेक और कोडफोर्स जैसे बेंचमार्क में मजबूत सेवाएं भी दिखाता है। Livecodebench कोड फर्नीचर के लिए एक बेंचमार्क है, जबकि कोडफोर्स प्रोग्रामिंग प्रतियोगिताओं के लिए एक मंच है। इन बेंचमार्क में डीपसेक-आर 1 के अच्छे परिणाम उच्च गुणवत्ता वाले कोड को उत्पन्न करने और जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों को हल करने की क्षमता को इंगित करते हैं।

GPQA डायमंड (ग्रेजुएट लेवल Google प्रूफ Q & A) जैसे सामान्य ज्ञान बेंचमार्क में, डीपसेक-आर 1 अक्सर आंखों के स्तर पर होता है या Openai-O1 के तहत थोड़ा होता है। GPQA डायमंड एक मांग वाला बेंचमार्क है जो सामान्य ज्ञान और AI मॉडल की तर्क संपत्ति का परीक्षण करता है। परिणाम बताते हैं कि डीपसेक-आर 1 भी इस क्षेत्र में प्रतिस्पर्धी है, हालांकि यह विशेष मॉडल के समान प्रदर्शन को प्राप्त नहीं कर सकता है।

दीपसेक-आर 1 के डिस्टिल्ड संस्करण, जो कि लामा और क्यूवेन जैसे छोटे मॉडलों पर आधारित हैं, विभिन्न बेंचमार्क में प्रभावशाली परिणाम भी दिखाते हैं और कुछ मामलों में ओपनई-ओ 1-मिनी को भी पार करते हैं। डिस्टिलेशन एक ऐसी तकनीक है जिसमें एक छोटे मॉडल को एक बड़े मॉडल के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। दीपसेक-आर 1 के डिस्टिल्ड संस्करण बताते हैं कि डीपसेक की मुख्य तकनीक का उपयोग छोटे मॉडल में भी प्रभावी ढंग से किया जा सकता है, जो इसकी बहुमुखी प्रतिभा और स्केलेबिलिटी को रेखांकित करता है।

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GPT-4.5: संवादी उत्कृष्टता और प्राकृतिक बातचीत-छवि पर ध्यान केंद्रित: Xpert.digital

GPT-4.5: संवादी उत्कृष्टता और प्राकृतिक बातचीत पर ध्यान केंद्रित

GPT-4.5, कोड नाम "ओरियन" के साथ, Openaai का नवीनतम फ्लैगशिप मॉडल है और AI की कंपनी की दृष्टि का प्रतीक है जो न केवल बुद्धिमान है, बल्कि सहज, सहानुभूतिपूर्ण और एक गहरे स्तर पर लोगों के साथ बातचीत करने में सक्षम भी है। GPT-4.5 मुख्य रूप से बातचीत के अनुभव में सुधार, तथ्यों के सुधार को बढ़ाने और मतिभ्रम को कम करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

वर्तमान विनिर्देशों और मुख्य विशेषताएं (मार्च 2025 तक): GPT-4.5 अनावरण किया गया

GPT-4.5 को फरवरी 2025 में एक शोध पूर्वावलोकन के रूप में प्रकाशित किया गया था और इसे अब तक "चैट के लिए सबसे बड़ा और सबसे अच्छा मॉडल" कहा जाता है। यह कथन संवादी कौशल और मानव-मशीन इंटरैक्शन के अनुकूलन पर मॉडल के प्राथमिक फोकस को रेखांकित करता है।

मॉडल में 128,000 टोकन की एक संदर्भ विंडो और अधिकतम आउटपुट लंबाई 16,384 टोकन है। संदर्भ विंडो मिथुन 2.0 प्रो की तुलना में छोटी है, लेकिन अभी भी बहुत बड़ी है और जीपीटी -4.5 को लंबे समय तक चर्चा करने और अधिक जटिल पूछताछ को संसाधित करने में सक्षम बनाता है। अधिकतम आउटपुट लंबाई उन उत्तरों की लंबाई को सीमित करती है जो मॉडल उत्पन्न कर सकते हैं।

GPT-4.5 के ज्ञान की स्थिति सितंबर 2023 तक होती है। इसका मतलब है कि मॉडल में इस बिंदु तक जानकारी और घटनाएं हैं, लेकिन बाद के विकास का कोई ज्ञान नहीं है। यह एक महत्वपूर्ण प्रतिबंध है जिसे समय-महत्वपूर्ण या वर्तमान जानकारी के लिए GPT-4.5 का उपयोग करते समय ध्यान में रखा जाना चाहिए।

GPT-4.5 वेब खोज, फ़ाइल और छवि अपलोड के साथ-साथ CATGPT में कैनवास टूल जैसे कार्यों को एकीकृत करता है। मॉडल मॉडल को इंटरनेट से वर्तमान जानकारी तक पहुंचने और वर्तमान ज्ञान के साथ अपने उत्तरों को समृद्ध करने में सक्षम बनाता है। फ़ाइल और छवि अपलोड उपयोगकर्ताओं को फ़ाइलों या छवियों के रूप में मॉडल को अतिरिक्त जानकारी प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं। कैनवस टूल एक इंटरैक्टिव ड्राइंग बोर्ड है जो उपयोगकर्ताओं को GPT-4.5 के साथ अपनी बातचीत में दृश्य तत्वों को एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।

O1 और O3-Mini जैसे मॉडलों के विपरीत, जो चरण-दर-चरण तर्क पर ध्यान केंद्रित करते हैं, GPT-4.5 अनियंत्रित सीखने को बढ़ाता है। अनसुफिस्टेड लर्निंग मशीन लर्निंग की एक विधि है, जिसमें मॉडल स्पष्ट निर्देशों या लेबल के बिना, अज्ञात डेटा से सीखता है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य मॉडल को अधिक सहज और अधिक बात करना है, लेकिन जटिल समस्या के साथ प्रदर्शन का भुगतान करने में सक्षम हो सकता है।

वास्तुशिल्प डिजाइन और नवाचार: बातचीत के लिए स्केलिंग और संरेखण

GPT-4.5 ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर आधारित है, जिसने खुद को अधिकांश आधुनिक बड़े भाषा मॉडल के आधार के रूप में स्थापित किया है। Openai GPT-4.5 को प्रशिक्षित करने और संचालित करने के लिए Microsoft Azure AI सुपर कंप्यूटर की विशाल कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करता है। कंप्यूटिंग पावर और डेटा की स्केलिंग बड़े वॉयस मॉडल के प्रदर्शन के लिए एक निर्णायक कारक है।

GPT-4.5 के विकास में एक फोकस विश्व मॉडल और अंतर्ज्ञान की सटीकता में सुधार करने के लिए असुरक्षित सीखने के स्केलिंग पर है। Openai आश्वस्त है कि दुनिया की गहरी समझ और एक बेहतर अंतर्ज्ञान AI मॉडल के निर्माण के लिए निर्णायक है जो प्राकृतिक और मानवीय तरीके से लोगों के साथ बातचीत कर सकता है।

लोगों के साथ सहयोग में सुधार और बारीकियों को समझने के लिए नई स्केलेबल संरेखण तकनीकों को विकसित किया गया है। संरेखण एआई मॉडल को इस तरह से संरेखित करने की प्रक्रिया को संदर्भित करता है कि यह लोगों के मूल्यों, लक्ष्यों और वरीयताओं को दर्शाता है। स्केलेबल संरेखण तकनीकों को यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि बड़े वॉयस मॉडल सुरक्षित, उपयोगी और नैतिक रूप से उचित हैं यदि वे बड़े पैमाने पर उपयोग किए जाते हैं।

Openaai का दावा है कि GPT-4.5 की तुलना में GPT-4.5 में 10 गुना अधिक प्रसंस्करण दक्षता है। GPT-4O Openai का एक पूर्व मॉडल है, जो अपने संवादी कौशल के लिए भी जाना जाता है। GPT-4.5 की दक्षता में वृद्धि मॉडल को तेजी से और सस्ता संचालित करना संभव बना सकती है और संभवतः आवेदन के नए क्षेत्रों को भी खोलती है।

प्रशिक्षण डेटा पर विवरण: स्कोप, कटऑफ और ज्ञान और अंतर्ज्ञान का मिश्रण

यद्यपि जीपीटी -4.5 के लिए प्रशिक्षण डेटा का सटीक दायरा सार्वजनिक रूप से घोषित नहीं किया गया है, यह माना जा सकता है कि यह मॉडल के कौशल और ओपनईई के संसाधनों के कारण बहुत बड़ा है। यह अनुमान लगाया जाता है कि प्रशिक्षण डेटा पेटबाइट्स या यहां तक ​​कि एक्सबाइट्स में पाठ और छवि डेटा शामिल हैं।

मॉडल का मॉडल सितंबर 2023 तक पर्याप्त है। प्रशिक्षण डेटा में संभवतः इंटरनेट, पुस्तकों, वैज्ञानिक प्रकाशनों, समाचार लेखों, सोशल मीडिया योगदान और अन्य स्रोतों से पाठ और छवि डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। OpenAI संभवतः प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा अधिग्रहण, तैयारी और फ़िल्टरिंग के लिए परिष्कृत तरीकों का उपयोग करता है।

GPT-4.5 के प्रशिक्षण के लिए विशाल अंकगणितीय संसाधनों के उपयोग की आवश्यकता होती है और संभवतः सप्ताह या महीने लगते हैं। सटीक प्रशिक्षण प्रक्रिया मालिकाना है और इसे Openai द्वारा विस्तार से वर्णित नहीं किया गया है। हालांकि, यह माना जा सकता है कि मानव प्रतिक्रिया (RLHF) से सुदृढीकरण सीखने से प्रशिक्षण प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका होती है। RLHF एक ऐसी तकनीक है जिसमें मानव प्रतिक्रिया का उपयोग AI मॉडल के व्यवहार को नियंत्रित करने और इसे मानव वरीयताओं के लिए अनुकूलित करने के लिए किया जाता है।

के लिए उपयुक्त:

• एजेंट एआई | Openai से CHATGPT में नवीनतम घटनाक्रम: डीप रिसर्च, GPT-4.5 / GPT-5, इमोशनल इंटेलिजेंस और सटीकता

प्राथमिक कौशल और लक्ष्य अनुप्रयोग: GPT-4.5 उपयोग में

GPT-4.5 को रचनात्मक लेखन, सीखने, नए विचारों की खोज और सामान्य बातचीत जैसे क्षेत्रों में विशेषता है। मॉडल को प्राकृतिक, मानवीय और आकर्षक बातचीत करने और विभिन्न कार्यों में उपयोगकर्ताओं का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

GPT-4.5 के सबसे महत्वपूर्ण कौशल में से एक हैं:

बेहतर त्वरित पालन

GPT-4.5 संकेतों में उपयोगकर्ताओं के निर्देशों और इच्छाओं को समझने और लागू करने के लिए बेहतर है।

संदर्भ प्रसंस्करण

मॉडल लंबे समय तक बातचीत और अधिक जटिल संदर्भों को संसाधित कर सकता है और इसके अनुसार इसके उत्तरों को अनुकूलित कर सकता है।

डेटा सटीकता

GPT-4.5 ने तथ्यों में सुधार किया है और पिछले मॉडल की तुलना में कम मतिभ्रम पैदा करता है।

भावात्मक बुद्धि

GPT-4.5 ग्रंथों में भावनाओं को पहचानने में सक्षम है और अधिक प्राकृतिक और सहानुभूतिपूर्ण वार्तालापों के लिए उचित रूप से प्रतिक्रिया करने के लिए।

मजबूत लेखन प्रदर्शन

GPT-4.5 रचनात्मक ग्रंथों से लेकर तकनीकी प्रलेखन तक, विभिन्न शैलियों और प्रारूपों में उच्च गुणवत्ता वाले ग्रंथों को उत्पन्न कर सकता है।

मॉडल में संचार का अनुकूलन करने, सामग्री निर्माण और कोडिंग और स्वचालन कार्यों के लिए समर्थन में सुधार करने की क्षमता है। GPT-4.5 उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है जिसमें प्राकृतिक भाषा की बातचीत, रचनात्मक पीढ़ी और सटीक कारक प्रजनन अग्रभूमि में हैं, जटिल तार्किक तर्क के लिए कम।

GPT-4.5 से लक्ष्य अनुप्रयोगों के कुछ उदाहरण शामिल करें:

चैटबॉट और आभासी सहायक

ग्राहक सेवा, शिक्षा, मनोरंजन और अन्य क्षेत्रों के लिए उन्नत चैटबॉट और आभासी सहायकों का विकास।

रचनात्मक लेखन

विचारों को खोजने, ग्रंथों को लिखने और रचनात्मक सामग्री बनाने में लेखकों, पटकथा लेखक, पाठकों और अन्य क्रिएटिव का समर्थन।

शिक्षा और सीखना

शिक्षा के विभिन्न क्षेत्रों में एक बुद्धिमान ट्यूटर, लर्निंग पार्टनर या अनुसंधान सहायक के रूप में उपयोग करें।

सामग्री निर्माण

ब्लॉग पोस्ट, लेख, सोशल मीडिया पोस्ट, उत्पाद विवरण और अन्य प्रकार की वेब सामग्री की पीढ़ी।

अनुवाद और स्थानीयकरण

मशीन अनुवादों और स्थानीयकरण प्रक्रियाओं की गुणवत्ता और दक्षता में सुधार।

विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों के लिए उपलब्धता और पहुंच

GPT-4.5 प्लस, प्रो, टीम, एंटरप्राइज और ईडीयू योजनाओं के साथ उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। यह कंपित एक्सेस स्ट्रक्चर OpenAI को नियंत्रित तरीके से मॉडल को पेश करने और विभिन्न उपयोगकर्ताओं को विभिन्न आवश्यकताओं और बजटों के साथ संबोधित करने में सक्षम बनाता है।

डेवलपर्स GPT-4.5 का उपयोग चैट कम्प्लीशन API, असिस्टेंट API और बैच API के माध्यम से कर सकते हैं। API डेवलपर्स को GPT-4.5 के कौशल को अपने स्वयं के अनुप्रयोगों और सेवाओं में एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।

GPT-4.5 की लागत GPT-4O की तुलना में अधिक है। यह GPT-4.5 के उच्च प्रदर्शन और अतिरिक्त कार्यों को दर्शाता है, लेकिन कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए एक बाधा हो सकती है।

GPT-4.5 वर्तमान में एक शोध पूर्वावलोकन है, और एपीआई की दीर्घकालिक उपलब्धता सीमित हो सकती है। Openai भविष्य में GPT-4.5 की उपलब्धता और पहुंच की स्थिति को बदलने का अधिकार रखता है।

Microsoft एक सीमित पूर्वावलोकन में कोपिलॉट स्टूडियो में GPT-4.5 का परीक्षण करता है। Copilot Studio Microsoft का एक मंच है, जो चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट के विकास और प्रावधान के लिए है। कोपिलॉट स्टूडियो में GPT-4.5 का एकीकरण कॉर्पोरेट अनुप्रयोगों और व्यावसायिक प्रक्रियाओं के स्वचालन के लिए मॉडल की क्षमता का विस्तार कर सकता है।

मान्यता प्राप्त ताकत और कमजोरियां: GPT-4.5 आवर्धक कांच के नीचे

GPT-4.5 को अपने बेहतर संवादी कौशल और पहले उपयोगकर्ता परीक्षणों और रेटिंग में उच्च तथ्यों के लिए बहुत प्रशंसा मिली है। मान्यता प्राप्त ताकत में शामिल हैं:

बातचीत का बेहतर प्रवाह

GPT-4.5 पिछले मॉडल की तुलना में अधिक प्राकृतिक, द्रव और आकर्षक बातचीत का नेतृत्व करता है।

उच्च भ्रष्टाचार

मॉडल कम मतिभ्रम पैदा करता है और अधिक सटीक और विश्वसनीय जानकारी प्रदान करता है।

मतिभ्रम कम कर दिया

हालांकि मतिभ्रम अभी भी बड़े वॉयस मॉडल के साथ एक समस्या है, जीपीटी -4.5 ने इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है।

बेहतर भावनात्मक बुद्धिमत्ता

GPT-4.5 ग्रंथों में भावनाओं को पहचानने और उचित रूप से प्रतिक्रिया करने के लिए बेहतर है कि क्या सहानुभूतिपूर्ण बातचीत की ओर जाता है।

मजबूत लेखन प्रदर्शन

मॉडल विभिन्न शैलियों और प्रारूपों में उच्च -गुणवत्ता वाले ग्रंथों को उत्पन्न कर सकता है।

इन शक्तियों के बावजूद, ऐसे क्षेत्र भी हैं जिनमें GPT-4.5 की सीमाएं हैं। मान्यता प्राप्त कमजोरियों में शामिल हैं:

जटिल तर्क में कठिनाइयाँ

GPT-4.5 मुख्य रूप से जटिल तार्किक रीडियरिंग के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है और इस क्षेत्र में दीपसेक जैसे विशेष मॉडल के पीछे रह सकता है।

कुछ तार्किक परीक्षणों में GPT-4O की तुलना में संभावित रूप से खराब प्रदर्शन

कुछ परीक्षणों से संकेत मिलता है कि GPT-4.5 कुछ तार्किक परीक्षणों में GPT-4O से कम कटौती करता है, जो इंगित करता है कि ध्यान संवादात्मक कौशल की कीमत पर हो सकता है।

GPT-4O की तुलना में उच्च लागत

GPT-4.5 GPT-4O के रूप में उपयोग करने के लिए अधिक महंगा है, जो कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए एक कारक हो सकता है।

सितंबर 2023 तक ज्ञान की स्थिति

वर्तमान जानकारी की आवश्यकता होने पर मॉडल के ज्ञान का सीमित स्तर एक नुकसान हो सकता है।

आत्म -संक्रांति और बहु ​​-स्टेज तर्क में कठिनाइयाँ

कुछ परीक्षणों से संकेत मिलता है कि GPT-4.5 को गलतियों और बहु-चरण तार्किक सोच के आत्म-सुधार में कठिनाइयाँ हैं।

यह जोर देना महत्वपूर्ण है कि GPT-4.5 को उन मॉडलों को पार करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है जो जटिल तर्क के लिए विकसित किए गए हैं। उनका प्राथमिक ध्यान बातचीत के अनुभव में सुधार करने और एआई मॉडल बनाने पर है जो स्वाभाविक रूप से लोगों के साथ बातचीत कर सकते हैं।

प्रासंगिक बेंचमार्क और प्रदर्शन तुलना के परिणाम: जीपीटी -4.5 इसके पूर्ववर्तियों की तुलना में

बेंचमार्क डेटा से पता चलता है कि जीपीटी -4.5 में जीपीटी -4 ओ की तुलना में सुधार जैसे कि ऐसा करने का अधिकार और बहुभाषी समझ, लेकिन गणित और कुछ कोडिंग बेंचमार्क में पिछड़ सकता है।

SimpleQA (सिंपल प्रश्न उत्तर) जैसे बेंचमार्क में, GPT-4.5 GPT-4O, O1 और O3-Mini की तुलना में एक उच्च सटीकता और कम मतिभ्रम दर प्राप्त करता है। यह उस प्रगति को रेखांकित करता है जो ओपनआईएआई ने मतिभ्रम में सुधार और कमी में सुधार करते समय हासिल की है।

GPQA जैसे तर्क बेंचमार्क में, GPT-4.5 GPT-4O की तुलना में सुधार दिखाता है, लेकिन O3-Mini के पीछे रहता है। यह तर्क के क्षेत्र में O3-Mini की ताकत और GPT-4.5 की प्रवृत्ति की पुष्टि करता है ताकि संवादी कौशल पर अधिक ध्यान केंद्रित किया जा सके।

गणित के कार्यों (Aime) में, GPT-4.5 O3-Mini की तुलना में काफी खराब है। यह इंगित करता है कि GPT-4.5 गणितीय तर्क में O3-Mini जैसे विशेष मॉडल के रूप में मजबूत नहीं है।

SWE-Lancer Diamond जैसे कोडिंग बेंचमार्क में, GPT-4.5 GPT-4O की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दिखाता है। यह इंगित करता है कि GPT-4.5 ने भी कोडेगेन और विश्लेषण में प्रगति की है, हालांकि यह विशेष कोडिंग मॉडल जैसे कि डीपसेक कोड के रूप में मजबूत नहीं हो सकता है।

मानव मूल्यांकन से संकेत मिलता है कि जीपीटी -4.5 को ज्यादातर मामलों में पसंद किया जाता है, विशेष रूप से पेशेवर पूछताछ के लिए। यह इंगित करता है कि व्यवहार में GPT-4.5 अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में अधिक ठोस और उपयोगी वार्तालाप अनुभव प्रदान करता है, भले ही यह हमेशा कुछ विशेष बेंचमार्क में सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त नहीं कर सकता है।

के लिए उपयुक्त:

• CHATGPT वॉन Openaai में वर्तमान घटनाक्रम (मार्च 2025)

तुलनात्मक मूल्यांकन: सही एआई मॉडल चुनना

मिथुन 2.0, डीपसेक और जीपीटी -4.5 के सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं का तुलनात्मक विश्लेषण मॉडल के बीच महत्वपूर्ण अंतर और समानता को दर्शाता है। GEMINI 2.0 (FLASH) एक ट्रांसफार्मर मॉडल है जिसमें मल्टीमॉडलिटी और एजेंट फ़ंक्शंस पर ध्यान केंद्रित किया गया है, जबकि मिथुन 2.0 (प्रति) एक ही आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, लेकिन कोडिंग और लंबे संदर्भों के लिए अनुकूलित है। दीपसेक (आर 1) एमओई, जीक्यूए और एमएलए जैसी प्रौद्योगिकियों के साथ एक संशोधित ट्रांसफार्मर पर आधारित है, और जीपीटी -4.5 असुरक्षित सीखने द्वारा स्केलिंग पर निर्भर करता है। प्रशिक्षण डेटा के संबंध में, यह दर्शाता है कि मिथुन मॉडल और GPT-4.5 दोनों बड़ी मात्रा में डेटा, कोड, चित्र, ऑडियो और वीडियो जैसे डेटा पर आधारित हैं, जबकि दीपसेक 14.8 ट्रिलियन टोकन के साथ बाहर खड़ा है और डोमेन-विशिष्ट डेटा के साथ-साथ सुदृढीकरण सीखने (आरएल) पर ध्यान केंद्रित करता है। मॉडल का सबसे महत्वपूर्ण कौशल भिन्न होता है: मिथुन 2.0 टूल के उपयोग और कम विलंबता के साथ मल्टीमॉडल सम्मिलित और आउटपुट प्रदान करता है, जबकि प्रो संस्करण 2 मिलियन टोकन तक के संदर्भ का भी समर्थन करता है। दूसरी ओर, डीपसेक, मजबूत तर्क, कोडिंग, गणित और बहुभाषावाद के साथ आश्वस्त करता है, इसके खुले स्रोत उपलब्धता से पूरक है। GPT-4.5 विशेष रूप से बातचीत, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और भ्रष्टाचार के क्षेत्रों में चमकता है।

मॉडलों की उपलब्धता भी अलग है: मिथुन एपीआई और एक वेब और मोबाइल ऐप प्रदान करता है, जबकि प्रो संस्करण प्रयोगात्मक रूप से वर्टेक्स एआई के माध्यम से सुलभ है। दीपसेक हगिंग फेस, एज़्योर एआई, अमेज़ॅन डोनेशन और आईबीएम वॉटसनएक्स.एआई जैसे प्लेटफार्मों पर एक खुले स्रोत के रूप में उपलब्ध है। दूसरी ओर, GPT-4.5, विभिन्न विकल्प प्रदान करता है जैसे कि CHATGPT (प्लस, प्रो, टीम, एंटरप्राइज, ईडीयू) और ओपनई एपीआई। मॉडलों की ताकत में मिथुन 2.0 (फ्लैश) में मल्टीमॉडलिटी और स्पीड और साथ ही कोडिंग, विश्व ज्ञान और मिथुन 2.0 (प्रो) में लंबे संदर्भों में गति शामिल है। डीपसेक लागत दक्षता, उत्कृष्ट कोडिंग और गणित कौशल और मजबूत तर्क के माध्यम से स्कोर करता है। GPT-4.5 उच्च तथ्यात्मक सुधार और भावनात्मक बुद्धिमत्ता के साथ आश्वस्त करता है। हालांकि, कमजोरियों को यह भी देखा जा सकता है कि मिथुन 2.0 (फ्लैश) के लिए वास्तविक समय की समस्या समाधानों के साथ विकृतियां या समस्याएं, समर्थक संस्करण में प्रयोगात्मक प्रतिबंध और किस्त सीमा, सीमित मल्टीमॉडलिटी और दीपसेक में एक छोटे पारिस्थितिकी तंत्र के साथ-साथ जटिल तर्क, गणित और जीपीटी -4.5 में सीमित ज्ञान में कठिनाइयों के साथ।

बेंचमार्क परिणाम आगे की अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं: मिथुन 2.0 (फ्लैश) MMLU में 77.6 %, Livecodebech में 34.5 % और गणित में 90.9 % तक पहुंचता है, जबकि 79.1 % (MMLU), 36.0 % (Livecodebech) और 91.8 % (गणित) के साथ मिथुन 2.0 (प्रति) थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करता है। दीपसेक स्पष्ट रूप से 90.8 % (MMLU), 71.5 % (GPQA), 97.3 % (गणित) और 79.8 % (aime) के साथ स्पष्ट रूप से अधिक है, जबकि GPT-4.5 अन्य प्राथमिकताओं को निर्धारित करता है: 71.4 % (GPQA), 36.7 % (Aime) और 62.5 % (SimmQa)।

सबसे महत्वपूर्ण अंतर और समानता का विश्लेषण

तीन मॉडल मिथुन 2.0, दीपसेक और जीपीटी -4.5 में समानताएं और स्पष्ट अंतर दोनों हैं जो उन्हें आवेदन और उपयोगकर्ता की जरूरतों के विभिन्न क्षेत्रों के लिए पूर्वनिर्धारित करते हैं।

समानताएं

ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर

सभी तीन मॉडल ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर आधारित हैं, जिसने खुद को बड़े वॉयस मॉडल के लिए एक प्रमुख वास्तुकला के रूप में स्थापित किया है।

उन्नत कौशल

सभी तीन मॉडल प्राकृतिक भाषा, कोडेगेन, तर्क और एआई के अन्य क्षेत्रों के प्रसंस्करण में उन्नत कौशल प्रदर्शित करते हैं।

मल्टीमॉडलिटी (अलग -अलग उच्चारण):

सभी तीन मॉडल मल्टीमॉडलिटी के महत्व को पहचानते हैं, हालांकि समर्थन और फोकस की डिग्री भिन्न होती है।

मतभेद

फोकस और फोकस

• मिथुन 2.0: बहुमुखी प्रतिभा, बहुपत्नी, एजेंट फ़ंक्शन, अनुप्रयोगों की विस्तृत श्रृंखला।
• दीपसेक: दक्षता, तर्क, कोडिंग, गणित, खुला स्रोत, लागत दक्षता।
• GPT-4.5: वार्तालाप, प्राकृतिक भाषा बातचीत, सुधार, भावनात्मक बुद्धिमत्ता।

वास्तुशिल्प नवाचार

दीपसेक को एमओई, जीक्यूए और एमएलए जैसे वास्तुशिल्प नवाचारों की विशेषता है, जिसका उद्देश्य दक्षता बढ़ाना है। GPT-4.5 बेहतर संवादात्मक कौशल के लिए अनियंत्रित सीखने और संरेखण तकनीकों को स्केल करने पर केंद्रित है।

प्रशिक्षण आंकड़ा

डीपसेक कोडिंग और चीनी भाषा के लिए डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण डेटा के लिए महत्व संलग्न करता है, जबकि मिथुन 2.0 और जीपीटी -4.5 संभवतः अधिक व्यापक और अधिक विविध डेटा सेटों का उपयोग कर रहे हैं।

उपलब्धता और पहुंच

दीपसेक खुले स्रोत पर दृढ़ता से निर्भर करता है और विभिन्न प्लेटफार्मों के माध्यम से अपने मॉडल प्रदान करता है। GPT-4.5 मुख्य रूप से Openai- स्वामित्व वाले प्लेटफार्मों और API के माध्यम से उपलब्ध है, एक कंपित एक्सेस मॉडल के साथ। GEMINI 2.0 Google सेवाओं और API के माध्यम से व्यापक उपलब्धता प्रदान करता है।

शक्तियां और कमजोरियां

प्रत्येक मॉडल की अपनी ताकत और कमजोरियां होती हैं, जो इसे कुछ अनुप्रयोगों के लिए बेहतर या कम उपयुक्त बनाते हैं।

आधिकारिक प्रकाशनों और स्वतंत्र समीक्षाओं की जांच: विशेषज्ञों का परिप्रेक्ष्य

आधिकारिक प्रकाशन और स्वतंत्र समीक्षा अनिवार्य रूप से इस रिपोर्ट में दिखाए गए तीन मॉडलों की ताकत और कमजोरियों की पुष्टि करती है।

सरकारी प्रकाशन

Google, दीपसेक AI और Openaai नियमित रूप से ब्लॉग पोस्ट, तकनीकी रिपोर्ट और बेंचमार्क परिणाम प्रकाशित करते हैं जिसमें आप अपने मॉडल प्रस्तुत करते हैं और प्रतियोगियों के साथ तुलना करते हैं। ये प्रकाशन तकनीकी विवरण और मॉडलों के प्रदर्शन में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, लेकिन स्वाभाविक रूप से अक्सर विपणन होते हैं -और एक निश्चित पूर्वाग्रह हो सकते हैं।

स्वतंत्र परीक्षण और समीक्षाएँ

विभिन्न स्वतंत्र संगठन, अनुसंधान संस्थान और एआई विशेषज्ञ मॉडल के अपने स्वयं के परीक्षण और समीक्षा करते हैं और ब्लॉग पोस्ट, लेख, वैज्ञानिक प्रकाशनों और बेंचमार्क तुलनाओं के रूप में अपने परिणाम प्रकाशित करते हैं। ये स्वतंत्र समीक्षा मॉडल की सापेक्ष ताकत और कमजोरियों पर अधिक उद्देश्यपूर्ण परिप्रेक्ष्य प्रदान करती है और उपयोगकर्ताओं को आपकी आवश्यकताओं के लिए सही मॉडल चुनते समय एक सूचित निर्णय लेने में मदद करती है।

विशेष रूप से, स्वतंत्र समीक्षाएं गणित में दीपसेक की ताकत और कोडिंग बेंचमार्क की ताकत और ओपनईआई की तुलना में इसकी लागत दक्षता की पुष्टि करती हैं। GPT-4.5 को इसके बेहतर वार्तालाप कौशल और कम मतिभ्रम दर के लिए प्रशंसा की जाती है, लेकिन जटिल तर्क में इसकी कमजोरियों को भी हाइलाइट किया गया है। मिथुन 2.0 को इसकी बहुमुखी प्रतिभा और मल्टीमॉडल कौशल के लिए सराहा जाता है, लेकिन इसका प्रदर्शन विशिष्ट बेंचमार्क के आधार पर भिन्न हो सकता है।

एआई का भविष्य विविध है

मिथुन 2.0, डीपसेक और जीपीटी -4.5 का तुलनात्मक विश्लेषण स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि प्रत्येक मॉडल में अद्वितीय ताकत और अनुकूलन हैं जो इसे कुछ अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयुक्त बनाते हैं। कोई "सबसे अच्छा" एआई मॉडल बराबर उत्कृष्टता नहीं है, बल्कि विभिन्न प्रकार के मॉडल हैं, जिनमें से प्रत्येक आपके स्वयं के फायदे और सीमाओं के साथ है।

मिथुन 2.0

GEMINI 2.0 खुद को एक बहुमुखी परिवार के रूप में प्रस्तुत करता है जो मल्टीमॉडलिटी और एजेंट कार्यों पर ध्यान केंद्रित करता है, विभिन्न प्रकारों के साथ जो विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप होते हैं। यह उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श विकल्प है, जिन्हें व्यापक मल्टीमॉडल समर्थन की आवश्यकता होती है और यह मिथुन 2.0 परिवार की गति और बहुमुखी प्रतिभा से लाभान्वित हो सकता है।

दीपसेक

दीपसेक को इसकी वास्तुकला, लागत दक्षता और खुले स्रोत उपलब्धता की विशेषता है जो तर्क की ओर बढ़ी है। यह कोडिंग और गणित जैसे तकनीकी क्षेत्रों में विशेष रूप से मजबूत है और डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक आकर्षक विकल्प है जो प्रदर्शन, दक्षता और पारदर्शिता को महत्व देते हैं।

जीपीटी -4.5

GPT-4.5 बढ़े हुए तथ्यात्मक भ्रष्टाचार, कम मतिभ्रम को कम करने और भावनात्मक बुद्धिमत्ता में सुधार के माध्यम से बातचीत में उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार पर ध्यान केंद्रित करता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए सबसे अच्छा विकल्प है जिनके लिए प्राकृतिक और आकर्षक वार्तालाप अनुभव की आवश्यकता होती है, जैसे: बी। चैटबॉट्स, वर्चुअल असिस्टेंट और क्रिएटिव राइटिंग।

मल्टीमॉडलिटी और ओपन सोर्स: द ट्रेंड्स ऑफ़ द आगामी एआई पीढ़ी

सर्वश्रेष्ठ मॉडल की पसंद विशिष्ट अनुप्रयोग और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं पर बहुत अधिक निर्भर करती है। कंपनियों और डेवलपर्स को अपनी आवश्यकताओं और आवश्यकताओं का सावधानीपूर्वक विश्लेषण करना चाहिए और इष्टतम विकल्प बनाने के लिए विभिन्न मॉडलों की ताकत और कमजोरियों का वजन करना चाहिए।

एआई मॉडल के क्षेत्र में तेजी से विकास इंगित करता है कि ये मॉडल जल्दी से सुधार और विकसित करना जारी रखेंगे। भविष्य के रुझानों में मल्टीमॉडलिटी, बेहतर पुनरावृत्ति कौशल, ओपन सोर्स पहल के माध्यम से अधिक पहुंच और विभिन्न प्लेटफार्मों पर व्यापक उपलब्धता का अधिक एकीकरण शामिल हो सकता है। लागत को कम करने और दक्षता बढ़ाने के लिए चल रहे प्रयास विभिन्न उद्योगों में इन प्रौद्योगिकियों की व्यापक स्वीकृति और उपयोग को आगे बढ़ाते रहेंगे।

एआई का भविष्य अखंड नहीं है, बल्कि विविध और गतिशील है। मिथुन 2.0, दीपसेक और जीपीटी -4.5 विविधता और नवाचार भावना के सिर्फ तीन उदाहरण हैं जो वर्तमान एआई बाजार को आकार देते हैं। भविष्य में, इन मॉडलों को और भी अधिक शक्तिशाली, अधिक बहुमुखी और सुलभ होने की उम्मीद है और जिस तरह से हम प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करते हैं और हमारे आसपास की दुनिया को समझते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की यात्रा अभी शुरू हुई है, और अगले कुछ साल और भी रोमांचक घटनाक्रम और सफलताओं का वादा करेंगे।

☑️ 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

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