Analisis komparatif model AI terkemuka: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 dan GPT-4.5 dari OpenAai

Munculnya mesin cerdas

Kami berada di era kemajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya di bidang kecerdasan buatan (AI). Pengembangan Model Suara Besar (LLM) telah mencapai kecepatan dalam beberapa tahun terakhir yang mengejutkan banyak ahli dan pengamat. Sistem AI yang sangat berkembang ini tidak lagi hanya alat untuk aplikasi khusus; Mereka menembus semakin banyak bidang kehidupan kita dan mengubah cara kita bekerja, berkomunikasi, dan memahami dunia di sekitar kita.

Di bagian atas revolusi teknologi ini adalah tiga model yang menyebabkan kegemparan di dunia profesional dan seterusnya: Gemini 2.0 oleh Google DeepMind, Deepseek dari Deepseek AI dan GPT-4.5 dari Openaai. Model -model ini mewakili keadaan saat ini dalam penelitian dan pengembangan AI. Mereka menunjukkan keterampilan yang mengesankan dalam berbagai disiplin ilmu, dari pemrosesan bahasa alami hingga generasi kode komputer hingga pemikiran logis yang kompleks dan pembuatan konten kreatif.

Laporan ini membuat analisis komprehensif dan komparatif dari ketiga model ini untuk memeriksa kekuatan, kelemahan, dan bidang aplikasi masing -masing secara rinci. Tujuannya adalah untuk menciptakan pemahaman yang mendalam tentang perbedaan dan persamaan dari sistem AI canggih ini dan untuk menawarkan dasar yang tepat untuk mengevaluasi potensi dan keterbatasan Anda. Kami tidak hanya akan memeriksa spesifikasi teknis dan data kinerja, tetapi juga pendekatan filosofis dan strategis yang mendasari pengembang yang telah membentuk model -model ini.

Cocok untuk:

• Cukup jelas model AI: pahami dasar -dasar AI, model suara dan penalaran

Dinamika kompetisi AI: Pertempuran tiga arah Giants

Persaingan untuk dominasi di bidang AI sangat intens dan didominasi oleh beberapa aktor yang sangat berpengaruh. Google DeepMind, Deepseek AI dan Openai bukan hanya perusahaan teknologi; Mereka juga lembaga penelitian yang berada di depan terpenting dari inovasi AI. Model Anda tidak hanya produk, tetapi juga manifestasi dari visi masing -masing dari masa depan AI dan perannya dalam masyarakat.

Google DeepMind, dengan akar yang mendalam dalam penelitian dan kekuatan komputasi yang sangat besar, mengikuti Gemini 2.0 pendekatan keserbagunaan dan multimodalitas. Perusahaan melihat masa depan AI dalam agen cerdas yang mampu mengatasi tugas -tugas rumit di dunia nyata dan untuk memproses dan menghasilkan berbagai jenis informasi yang mulus - teks, gambar, audio, video -.

Deepseek AI, sebuah perusahaan baru yang berbasis di Cina, telah membuat nama untuk dirinya sendiri dengan Deepseek, yang ditandai dengan efisiensinya yang luar biasa, keterampilan bantuannya yang kuat dan komitmennya terhadap open source. Deepseek memposisikan dirinya sebagai penantang di pasar AI, yang menawarkan alternatif yang kuat dan pada saat yang sama dapat diakses untuk model raksasa yang mapan.

Openaai, yang dikenal oleh ChatGPT dan keluarga model GPT, telah kembali menetapkan tonggak dalam pengembangan AI percakapan dengan GPT-4.5. Openai berfokus pada menciptakan model yang tidak hanya cerdas, tetapi juga intuitif, empati dan mampu berinteraksi dengan orang -orang pada tingkat yang lebih dalam. GPT-4.5 mewujudkan visi ini dan bertujuan untuk memindahkan batas-batas apa yang mungkin dalam komunikasi manusia-mesin.

Gemini 2.0: Keluarga Model AI untuk Zaman Agen

Gemini 2.0 bukan hanya model tunggal, tetapi seluruh keluarga sistem AI yang dikembangkan oleh Google DeepMind untuk memenuhi beragam persyaratan ekosistem AI modern. Keluarga ini mencakup berbagai varian, masing -masing disesuaikan dengan bidang spesifik aplikasi dan persyaratan kinerja.

Cocok untuk:

• Baru: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell upgrade-informasi tentang Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking dan Pro (Experimental)

Perkembangan dan Pengumuman Terbaru (per Maret 2025): Keluarga Gemini tumbuh

Pada tahun 2025, Google Deepmind terus menyajikan anggota baru keluarga Gemini 2.0 dan dengan demikian menggarisbawahi ambisinya di pasar AI. Terutama penting adalah ketersediaan umum Gemini 2.0 Flash dan Gemini 2.0 Flash-Lite, yang diposisikan sebagai opsi yang kuat dan hemat biaya untuk pengembang.

Gemini 2.0 Flash sendiri menggambarkan Google sebagai model "hewan kerja". Nama ini menunjukkan kekuatannya dalam hal kecepatan, keandalan, dan keserbagunaan. Ini dirancang untuk memberikan kinerja tinggi dengan latensi rendah, yang membuatnya ideal untuk aplikasi di mana waktu respons cepat menentukan, seperti: B. Chatbots, terjemahan waktu nyata atau aplikasi interaktif.

Gemini 2.0 Flash-Lite, di sisi lain, bertujuan untuk efisiensi biaya maksimum. Model ini dioptimalkan untuk aplikasi dengan throughput tinggi, di mana biaya operasi yang rendah per permintaan, mis. B. Dalam pemrosesan massal data teks, moderasi konten otomatis atau penyediaan layanan AI di lingkungan terbatas sumber daya.

Selain model yang umumnya tersedia ini, Google juga telah mengumumkan versi eksperimental seperti Gemini 2.0 Pro dan Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Model -model ini masih dalam pengembangan dan berfungsi untuk mengeksplorasi batas -batas yang mungkin dalam penelitian AI dan untuk mendapatkan umpan balik dari pengembang dan peneliti pada tahap awal.

Gemini 2.0 Pro disorot sebagai model keluarga yang paling kuat, terutama di bidang pengkodean dan pengetahuan dunia. Fitur yang luar biasa adalah jendela konteksnya yang sangat panjang dari 2 juta token. Ini berarti bahwa Gemini 2.0 Pro mampu memproses teks dalam jumlah yang sangat besar dan memahami apa yang dibuat ideal untuk tugas -tugas yang membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang hubungan yang kompleks, seperti: B. Analisis dokumentasi yang luas, menjawab pertanyaan kompleks atau pembuatan kode untuk proyek perangkat lunak besar.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, di sisi lain, berfokus pada peningkatan keterampilan penalaran. Model ini mampu secara eksplisit menyajikan proses berpikirnya untuk meningkatkan kinerja dan meningkatkan penjelasan keputusan AI. Fungsi ini sangat penting dalam bidang aplikasi di mana transparansi dan keterlacakan keputusan AI sangat penting, seperti: B. dalam kedokteran, keuangan atau dalam kasus hukum.

Aspek penting lainnya dari perkembangan terkini di Gemini 2.0 adalah pengaturan model yang lebih lama dari seri Gemini 1.x dan model Palm dan Codey oleh Google. Perusahaan sangat merekomendasikan agar pengguna model lama ini bermigrasi ke Flash Gemini 2.0 untuk menghindari gangguan layanan. Ukuran ini menunjukkan bahwa Google yakin akan kemajuan dalam arsitektur dan kinerja generasi Gemini 2.0 dan ingin memposisikannya sebagai platform masa depan untuk layanan AI -nya.

Rangkaian global Gemini 2.0 Flash digarisbawahi oleh ketersediaannya melalui aplikasi Web Gemini dalam lebih dari 40 bahasa dan lebih dari 230 negara dan wilayah. Ini ditunjukkan oleh komitmen Google untuk mendemokratisasi akses ke teknologi AI canggih dan visinya tentang AI yang dapat diakses dan dapat digunakan oleh orang -orang di seluruh dunia.

Tinjauan Arsitektur dan Yayasan Teknologi: Multimodality dan Fungsi Agen dalam Fokus

Keluarga Gemini 2.0 dirancang dari bawah ke atas untuk "usia agen". Ini berarti bahwa model tidak hanya dirancang untuk memahami dan menghasilkan teks, tetapi juga dapat berinteraksi dengan dunia nyata, menggunakan alat, untuk menghasilkan dan membuat dan menghasilkan gambar. Keterampilan multimodal dan fungsi agen ini adalah hasil dari fokus arsitektur yang mendalam pada kebutuhan aplikasi AI di masa depan.

Varian yang berbeda dari Gemini 2.0 diarahkan pada titik fokus yang berbeda untuk mencakup berbagai aplikasi. Gemini 2.0 Flash dirancang sebagai model serbaguna dengan latensi rendah, yang cocok untuk berbagai tugas. Gemini 2.0 Pro, di sisi lain, berspesialisasi dalam pengkodean, pengetahuan dunia dan konteks panjang dan ditujukan untuk pengguna yang membutuhkan kinerja tertinggi di bidang ini. Gemini 2.0 Flash-Lite dimaksudkan untuk aplikasi yang dioptimalkan biaya dan menawarkan keseimbangan antara kinerja dan ekonomi. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental Akhirnya bertujuan untuk meningkatkan keterampilan penalaran dan meneliti cara -cara baru untuk meningkatkan proses berpikir logis dari model AI.

Fitur sentral dari arsitektur Gemini 2.0 adalah dukungan dari input multimodal. Model dapat memproses teks, kode, gambar, audio dan video sebagai input dan dengan demikian mengintegrasikan informasi dari berbagai modalitas sensorik. Output juga dapat dilakukan multimodal, di mana Gemini 2.0 dapat menghasilkan teks, gambar, dan audio. Beberapa modalitas output, seperti B. Video, saat ini masih dalam fase pratinjau pribadi dan mungkin akan secara umum tersedia di masa depan.

Kinerja Gemini 2.0 yang mengesankan juga karena investasi Google dalam perangkat keras khusus. Perusahaan bergantung pada Trillium TPU sendiri (Tensor Processing Unit), yang secara khusus dikembangkan untuk percepatan perhitungan AI. Perangkat keras yang dibuat khusus ini memungkinkan Google untuk melatih dan mengoperasikan model AI-nya lebih efisien dan dengan demikian mencapai keunggulan kompetitif di pasar AI.

Orientasi arsitektur Gemini 2.0 ke multimodality dan memungkinkan agen AI yang dapat berinteraksi dengan dunia nyata adalah fitur perbedaan penting dibandingkan dengan model AI lainnya. Keberadaan varian yang berbeda dalam keluarga Gemini 2.0 menunjukkan pendekatan modular yang memungkinkan Google untuk mengadaptasi model secara fleksibel dengan persyaratan kinerja atau biaya tertentu. Penggunaan perangkat kerasnya sendiri menggarisbawahi komitmen jangka panjang Google untuk pengembangan lebih lanjut dari infrastruktur AI dan tekadnya untuk memainkan peran utama di zaman AI.

Data Pelatihan: Lingkup, Sumber dan Seni Pembelajaran

Meskipun informasi terperinci tentang ruang lingkup yang tepat dan komposisi data pelatihan untuk Gemini 2.0 tidak terbuka untuk umum, itu dapat diturunkan dari keterampilan model yang dilatih pada catatan data besar -besaran. Catatan data ini mungkin termasuk terabyte atau bahkan petabyte dari teks dan data kode serta data multimodal untuk versi 2.0 yang berisi gambar, audio dan video.

Google memiliki harta data yang tak ternilai yang berasal dari seluruh spektrum Internet, buku -buku digital, publikasi ilmiah, artikel berita, kontribusi media sosial dan banyak sumber lainnya. Sejumlah besar data ini membentuk dasar untuk melatih model Google AI. Dapat diasumsikan bahwa Google menggunakan metode canggih untuk memastikan kualitas dan relevansi data pelatihan dan untuk menyaring distorsi potensial atau konten yang tidak diinginkan.

Keterampilan multimodal Gemini 2.0 memerlukan dimasukkannya data gambar, audio dan video ke dalam proses pelatihan. Data ini mungkin berasal dari berbagai sumber, termasuk basis data gambar yang tersedia untuk umum, arsip audio, platform video dan mungkin juga catatan data hak milik dari Google. Tantangan akuisisi dan pemrosesan data multimodal adalah untuk mengintegrasikan berbagai modalitas data secara masuk akal dan untuk memastikan bahwa model mempelajari koneksi dan hubungan di antara mereka.

Proses pelatihan untuk model suara besar seperti Gemini 2.0 sangat dihitung dan membutuhkan penggunaan superkomputer yang kuat dan perangkat keras AI khusus. Ini adalah proses berulang di mana model ini berulang kali diberi makan dengan data pelatihan dan parameternya diadaptasi sehingga memenuhi tugas yang diinginkan. Proses ini dapat memakan waktu berminggu -minggu atau bahkan berbulan -bulan dan membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang algoritma yang mendasari dan seluk -beluk pembelajaran mesin.

Keterampilan Paling Penting dan Beragam Aplikasi: Gemini 2.0 Beraksi

Gemini 2.0 Flash, Pro dan Flash-Lite menawarkan berbagai keterampilan yang mengesankan yang membuat Anda cocok untuk berbagai aplikasi di berbagai industri dan area. Fungsi terpenting meliputi:

Insert dan output multimodal

Memproses dan menghasilkan kemampuan untuk memproses dan menghasilkan teks, kode, gambar, gambar, audio dan video, membuka peluang baru untuk interaksi mesin manusia dan pembuatan konten multimodal.

Penggunaan alat

Gemini 2.0 dapat menggunakan alat eksternal dan API untuk mengakses informasi, melakukan tindakan dan mengelola tugas yang kompleks. Ini memungkinkan model untuk melampaui keterampilannya sendiri dan beradaptasi di lingkungan yang dinamis.

Jendela konteks panjang

Secara khusus, Gemini 2.0 Pro dengan jendela konteks 2 juta tokennya dapat memproses dan memahami teks yang sangat panjang dan memahami tugas apa yang seperti analisis dokumen yang luas atau ringkasan predestines percakapan panjang.

Penalaran yang lebih baik

Versi eksperimental Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental bertujuan untuk meningkatkan proses berpikir logis model dan memungkinkannya untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks dan membuat keputusan rasional.

Pengkodean

Gemini 2.0 Pro sangat kuat dalam pengkodean dan dapat menghasilkan kode berkualitas tinggi dalam berbagai bahasa pemrograman, mengenali dan memperbaiki kesalahan dalam kode dan mendukungnya dalam pengembangan perangkat lunak.

Panggilan fungsi

Kemampuan untuk memanggil fungsi memungkinkan Gemini 2.0 untuk berinteraksi dengan sistem dan aplikasi lain dan untuk mengotomatiskan proses kerja yang kompleks.

Aplikasi potensial Gemini 2.0 hampir tidak terbatas. Beberapa contoh meliputi:

Pembuatan konten

Generasi teks, artikel, posting blog, skrip, puisi, musik, dan konten kreatif lainnya dalam berbagai format dan gaya.

otomatisasi

Otomatisasi tugas rutin, analisis data, optimasi proses, layanan pelanggan dan proses bisnis lainnya.

Dukungan pengkodean

Dukungan pengembang perangkat lunak dalam codegenisasi, koreksi kesalahan, dokumentasi kode dan mempelajari bahasa pemrograman baru.

Pengalaman jendela bidik yang ditingkatkan

Hasil pencarian yang lebih cerdas dan lebih terkait konteks yang melampaui pencarian kata kunci tradisional dan membantu pengguna untuk menjawab pertanyaan kompleks dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang informasi.

Aplikasi bisnis dan perusahaan

Gunakan di bidang -bidang seperti pemasaran, penjualan, sumber daya manusia, keuangan, hukum dan layanan kesehatan untuk meningkatkan efisiensi, pengambilan keputusan, dan kepuasan pelanggan.

Gemini 2.0: Agen AI Transformatif untuk Kehidupan dan Pekerjaan Sehari -hari

Proyek spesifik seperti Project Astra, yang meneliti keterampilan masa depan asisten AI universal, dan Project Mariner, sebuah prototipe untuk otomatisasi browser, menunjukkan kemungkinan penggunaan praktis Gemini 2.0. Proyek -proyek ini menunjukkan bahwa Google melihat teknologi Gemini tidak hanya sebagai alat untuk tugas individu, tetapi sebagai dasar untuk pengembangan solusi AI yang luas yang mampu mendukung orang dalam kehidupan sehari -hari dan dalam kegiatan profesional mereka.

Keserbagunaan keluarga model Gemini 2.0 memungkinkan penggunaannya dalam spektrum tugas yang luas, dari aplikasi umum hingga area khusus seperti pengkodean dan penalaran yang kompleks. Fokus pada fungsi agen menunjukkan tren ke arah sistem AI yang lebih proaktif dan bermanfaat, yang tidak hanya bereaksi terhadap perintah, tetapi juga dapat bertindak secara mandiri dan memecahkan masalah.

Cocok untuk:

• Google Gemini 2.0, Kecerdasan Buatan dan Robotika: Robotika Gemini dan Robotika Gemini-ER

Ketersediaan dan aksesibilitas untuk pengguna dan pengembang: AI untuk semua orang

Google secara aktif mencoba membuat Gemini 2.0 dapat diakses oleh pengembang dan pengguna akhir. Gemini 2.0 Flash dan Flash-Lite tersedia melalui Gemini API di Google AI Studio dan Vertex AI. Google AI Studio adalah lingkungan pengembangan berbasis web yang memungkinkan pengembang untuk bereksperimen dengan Gemini 2.0, membuat prototipe dan mengembangkan aplikasi AI. Vertex AI adalah platform cloud Google untuk Pembelajaran Mesin, yang menawarkan serangkaian alat dan layanan yang komprehensif untuk pelatihan, penyediaan dan manajemen model AI.

Versi eksperimental Gemini 2.0 Pro juga dapat diakses di Vertex AI, tetapi lebih ditujukan untuk pengguna dan peneliti tingkat lanjut yang ingin mengeksplorasi fungsi dan kemungkinan model terbaru.

Versi eksperimental Gemini 2.0 Flash yang dioptimalkan untuk obrolan tersedia di aplikasi web Gemini dan aplikasi seluler. Ini juga memungkinkan pengguna akhir untuk mengalami keterampilan Gemini 2.0 dalam konteks percakapan dan untuk memberikan umpan balik yang berkontribusi pada pengembangan lebih lanjut dari model.

Gemini juga diintegrasikan ke dalam aplikasi Google Workspace seperti Gmail, Documents, Sheets dan Slide. Integrasi ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan fungsi AI Gemini 2.0 secara langsung dalam proses kerja harian mereka, mis. B. Saat menulis email, membuat dokumen, menganalisis data dalam spreadsheet atau membuat presentasi.

Ketersediaan Gemini 2.0 yang terhuyung -huyung, dari versi eksperimental hingga model yang tersedia secara umum, memungkinkan pengantar yang terkontrol dan pengumpulan umpan balik pengguna. Ini adalah aspek penting dari strategi Google untuk memastikan bahwa model stabil, andal dan ramah pengguna sebelum mereka dapat diakses oleh audiens yang luas. Integrasi ke dalam platform luas seperti Google Workspace memfasilitasi penggunaan keterampilan model melalui basis pengguna yang luas dan berkontribusi untuk mengintegrasikan AI ke dalam kehidupan sehari -hari orang.

Kekuatan dan kelemahan yang diketahui dengan baik: pandangan jujur ​​tentang Gemini 2.0

Gemini 2.0 menerima banyak pujian atas keterampilannya yang mengesankan di komunitas AI dan dalam tes pengguna pertama. Kekuatan yang dilaporkan meliputi:

Peningkatan keterampilan multimodal

Gemini 2.0 melebihi pendahulunya dan banyak model lain dalam pemrosesan dan pembuatan data multimodal, yang mendestestarinya untuk berbagai aplikasi di bidang media, komunikasi, dan industri kreatif.

Pengerjaan yang lebih cepat

Gemini 2.0 Flash dan Flash-Lite dioptimalkan untuk kecepatan dan menawarkan latensi rendah, yang membuatnya ideal untuk aplikasi real-time dan sistem interaktif.

Penalaran yang lebih baik dan pemahaman konteks

Gemini 2.0 menunjukkan kemajuan dalam pemikiran logis dan dalam pemahaman konteks yang kompleks, yang mengarah pada jawaban dan hasil yang lebih tepat dan relevan.

Kinerja yang kuat dalam pengkodean dan pemrosesan konteks panjang

Secara khusus, Gemini 2.0 Pro mengesankan dengan keterampilannya dalam codegenisasi dan analisis serta jendela konteksnya yang sangat panjang, yang memungkinkannya untuk memproses teks yang luas.

Terlepas dari kekuatan yang mengesankan ini, ada juga area di mana Gemini 2.0 masih memiliki potensi peningkatan. Kelemahan yang dilaporkan meliputi:

Distorsi potensial

Seperti banyak model suara besar, Gemini 2.0 dapat mencerminkan distorsi dalam data pelatihannya, yang dapat menyebabkan hasil yang bias atau diskriminatif. Google secara aktif bekerja untuk mengenali dan meminimalkan distorsi ini.

Pembatasan pemecahan masalah yang kompleks secara real time

Meskipun Gemini 2.0 menunjukkan kemajuan dalam penalaran, ia masih dapat mencapai batasnya dengan masalah yang sangat kompleks secara real time, terutama dibandingkan dengan model khusus yang dioptimalkan untuk jenis tugas penalaran tertentu.

Ada kebutuhan untuk perbaikan dalam alat komposisi di gmail

Beberapa pengguna telah melaporkan bahwa alat komposisi di Gmail, yang didasarkan pada Gemini 2.0, belum sempurna dalam semua aspek dan memiliki potensi untuk perbaikan, mis. B. Berkenaan dengan konsistensi gaya atau pertimbangan preferensi pengguna tertentu.

Dibandingkan dengan pesaing seperti Grok dan GPT-4, Gemini 2.0 menunjukkan kekuatan dalam tugas multimoda, tetapi bisa tertinggal dalam tolok ukur penalaran tertentu. Penting untuk menekankan bahwa pasar AI sangat dinamis dan kinerja relatif dari model yang berbeda terus berubah.

Secara keseluruhan, Gemini 2.0 menawarkan keterampilan yang mengesankan dan mewakili kemajuan yang signifikan dalam pengembangan model bahasa besar. Namun, seperti LLM lainnya, ia juga menghadapi tantangan dalam kaitannya dengan distorsi dan penalaran yang konsisten di semua tugas. Namun, pengembangan lebih lanjut dan peningkatan Gemini 2.0 yang berkelanjutan oleh Google DeepMind mungkin akan terus meminimalkan kelemahan ini di masa depan dan memperluas kekuatannya.

Hasil dari tolok ukur yang relevan dan perbandingan kinerja: Angka berbicara volume

Data benchmark menunjukkan bahwa Gemini 2.0 Flash dan Pro dalam berbagai tolok ukur yang ditetapkan seperti MMLU (pemahaman bahasa multitask besar), LiveCodebech, Burung-SQL, GPQA (Tanya Jawaban Google-Level-Tanya Jalan Tingkat), MMLU Global), MMLU, MMLU-LEVEL TREADEGED (MMLU KOMPOOP) untuk MUGIVED-MULKOPOGING MULKOPOGING MULDOCEPLE) GLOBAL-MULDOCEATICE, MMMU (MMMU CONVERSIVE DISKOPLE, MMLO-TAGACIONAL DAN MUGIVED GLOBER-DISKOPLE (MMMU Global MMMU) Egososkema memiliki peningkatan kinerja yang signifikan terhadap pendahulunya.

Varian yang berbeda dari Gemini 2.0 menunjukkan kekuatan yang berbeda, di mana Pro biasanya berkinerja lebih baik untuk tugas yang lebih kompleks, sementara flash dan flash lite dioptimalkan untuk kecepatan dan efisiensi biaya.

Dibandingkan dengan model perusahaan lain seperti GPT-4O dan Deepseek, kinerja relatif bervariasi tergantung pada tolok ukur spesifik dan model yang dibandingkan. Misalnya, Gemini 2.0 melebihi Flash 1.5 Pro dalam tolok ukur penting dan dua kali lebih cepat pada saat yang sama. Ini menggarisbawahi peningkatan efisiensi yang telah dicapai Google melalui pengembangan lebih lanjut dari arsitektur Gemini.

Gemini 2.0 Pro mencapai nilai yang lebih tinggi daripada Gemini 1.5 Pro perbaikan ini sangat relevan untuk pengembang perangkat lunak dan perusahaan yang menggunakan AI untuk codegenisasi dan analisis.

Dalam tolok ukur matematika seperti Matematika dan Hiddenmath, model 2.0 juga menunjukkan peningkatan yang signifikan bagi pendahulunya. Ini menunjukkan bahwa Google telah membuat kemajuan dalam meningkatkan keterampilan penalaran Gemini 2.0, terutama di bidang -bidang yang membutuhkan pemikiran logis dan pemahaman matematika.

Namun, penting untuk dicatat bahwa hasil benchmark hanyalah bagian dari keseluruhan gambaran. Kinerja aktual model AI dalam aplikasi nyata dapat bervariasi tergantung pada persyaratan spesifik dan konteksnya. Namun demikian, data benchmark memberikan wawasan yang berharga tentang kekuatan dan kelemahan relatif dari model yang berbeda dan memungkinkan perbandingan objektif dari kinerja mereka.

Mesin Rendering 3D AI & XR: Keahlian lima kali lipat dari Xpert.Digital dalam paket layanan komprehensif, R&D XR, PR & SEM - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Pemimpin AI Murah: Deepseek vs. AI Giant-Image Alternatif yang Kuat: Xpert.Digital

Deepseek: Penantang yang efisien dengan fokus pada penalaran dan open source

Deepseek adalah model AI yang dikembangkan oleh Deepseek AI dan ditandai dengan efisiensinya yang luar biasa, keterampilan penalaran yang kuat dan komitmennya terhadap open source. Deepseek memposisikan dirinya sebagai alternatif yang kuat dan murah untuk model raksasa AI yang mapan dan telah menarik banyak perhatian di komunitas AI.

Kerangka kerja arsitektur dan spesifikasi teknis: efisiensi melalui inovasi

Deepseek menggunakan arsitektur transformator yang dimodifikasi yang bergantung pada efisiensi melalui Pengelola Perhatian (GQA) yang dikelompokkan dan aktivasi tabungan dinamis (campuran para ahli-moe). Inovasi arsitektur ini memungkinkan Deepseek untuk mencapai kinerja tinggi dengan sumber daya aritmatika yang relatif rendah.

Model Deepseek-R1, versi Deepseek yang tersedia untuk umum, memiliki 671 miliar parameter, tetapi hanya 37 miliar per token yang diaktifkan. Pendekatan "aktivasi jarang" ini secara signifikan mengurangi biaya komputasi selama inferensi, karena hanya sebagian kecil dari model yang aktif untuk setiap input.

Fitur arsitektur penting lainnya dari Deepseek adalah mekanisme Multi-Head Latent Attention (MLA). MLA mengoptimalkan mekanisme perhatian, yang merupakan komponen sentral dari arsitektur transformator, dan meningkatkan efisiensi pemrosesan informasi dalam model.

Fokus Deepseek adalah keseimbangan antara kinerja dan pembatasan praktis pada pembatasan operasional, terutama di bidang codegenisasi dan dukungan multibahasa. Model ini dirancang untuk memberikan hasil yang sangat baik di area ini dan pada saat yang sama menjadi murah dan sumber daya.

Arsitektur MOE, yang digunakan Deepseek, membagi model AI menjadi subnetwork yang terpisah, yang masing -masing berspesialisasi dalam subset dari data input. Selama pelatihan dan inferensi, hanya sebagian dari subnetworks yang diaktifkan untuk setiap input, yang secara signifikan mengurangi biaya komputasi. Pendekatan ini memungkinkan Deepseek untuk melatih dan mengoperasikan model yang sangat besar dengan banyak parameter tanpa secara berlebihan meningkatkan kecepatan atau biaya inferensi.

Temuan Data Pelatihan: Kualitas Sebelum Kuantitas dan Nilai Spesialisasi

Deepseek sangat penting untuk data pelatihan khusus domain, terutama untuk pengkodean dan bahasa Cina. Perusahaan yakin bahwa kualitas dan relevansi data pelatihan lebih penting untuk kinerja model AI daripada kuantitas murni.

Badan pelatihan Deepseek-V3 terdiri dari 14,8 triliun token. Bagian penting dari data ini berasal dari sumber -sumber spesifik domain yang berfokus pada pengkodean dan bahasa Cina. Ini memungkinkan Deepseek untuk melakukan layanan yang sangat kuat di bidang ini.

Metode pelatihan dari Deepseek termasuk Penguatan Penguatan (RL), termasuk pendekatan Pure-RL yang unik untuk Deepseek-R1-Zero dan penggunaan data start dingin untuk Deepseek-R1. Pembelajaran penguatan adalah metode pembelajaran mesin, di mana agen belajar untuk bertindak dalam lingkungan dengan menerima hadiah untuk tindakan dan hukuman yang diinginkan untuk tindakan yang tidak diinginkan.

Deepseek-R1-Zero dilatih tanpa penyetelan sirip yang diawasi awal (SFT) untuk mempromosikan keterampilan penalaran murni melalui RL. Fine-tuning yang diawasi adalah teknologi yang biasa di mana model bahasa pra-terlatih dengan set data yang lebih kecil dan beranotasi selesai untuk meningkatkan kinerjanya dalam tugas-tugas tertentu. Namun, Deepseek telah menunjukkan bahwa adalah mungkin untuk mencapai keterampilan kekambuhan yang kuat bahkan tanpa SFT dengan pembelajaran penguatan.

Deepseek-R1, di sisi lain, mengintegrasikan data awal yang dingin di depan RL untuk menciptakan fondasi yang kuat untuk tugas-tugas membaca dan tidak membaca. Data awal dingin adalah data yang digunakan pada awal pelatihan untuk menyampaikan pemahaman mendasar tentang bahasa dan dunia untuk model. Dengan kombinasi data awal yang dingin dengan pembelajaran penguatan, Deepseek dapat melatih model yang memiliki keterampilan penalaran yang kuat dan pengetahuan umum yang luas.

Teknik canggih seperti optimasi kebijakan relatif kelompok (GRPO) juga digunakan untuk mengoptimalkan proses pelatihan RL dan untuk meningkatkan stabilitas dan efisiensi pelatihan.

Cocok untuk:

• Ekonomi Turbo Deepseek: Harapan AI baru China sebagai mesin ekonomi?

Keterampilan inti dan aplikasi potensial: Deepseek sedang beraksi

Deepseek-R1 ditandai oleh sejumlah keterampilan inti yang menentukannya untuk berbagai aplikasi:

Kemampuan penalaran yang kuat

Deepseek-R1 sangat kuat dalam pemikiran logis dan pemecahan masalah, terutama di bidang-bidang seperti matematika dan pengkodean.

Kinerja yang unggul dalam pengkodean dan matematika

Data benchmark menunjukkan bahwa Deepseek-R1 sering memotong lebih baik dalam pengkodean dan tolok ukur matematika daripada banyak model lain, termasuk beberapa model dari OpenAai.

Dukungan multibahasa

Deepseek-R1 menawarkan dukungan untuk beberapa bahasa, yang membuatnya menarik untuk aplikasi global dan pengguna multibahasa.

Penghematan biaya

Arsitektur yang efisien dari Deepseek-R1 memungkinkan model untuk beroperasi dengan biaya komputasi yang relatif kecil, yang menjadikannya pilihan yang murah bagi perusahaan dan pengembang.

Ketersediaan Sumber Terbuka

Deepseek AI berkomitmen pada ide open source dan menyediakan banyak modelnya, termasuk Deepseek LLM dan Deepseek Code, sebagai open source. Ini mempromosikan transparansi, kerja sama, dan pengembangan lebih lanjut dari teknologi AI oleh masyarakat.

Aplikasi potensial untuk Deepseek-R1 meliputi:

Pembuatan konten

Generasi teks teknis, dokumentasi, laporan, dan konten lain yang membutuhkan tingkat akurasi dan detail yang tinggi.

AI Tutor

Gunakan sebagai tutor cerdas di bidang matematika, ilmu komputer dan disiplin teknis lainnya untuk mendukung pelajar dalam pemecahan masalah dan memahami konsep -konsep kompleks.

Alat pengembangan

Integrasi dalam lingkungan pengembangan dan alat untuk mendukung pengembang perangkat lunak dalam codegen, pemecahan masalah, analisis kode dan optimasi.

Arsitektur dan Perencanaan Perkotaan

Deepseek AI juga digunakan dalam arsitektur dan perencanaan kota, termasuk pemrosesan data GIS dan kode kodenisasi untuk visualisasi. Ini menunjukkan potensi Deepseek untuk menciptakan nilai tambah bahkan di bidang aplikasi khusus dan kompleks.

Deepseek-R1 dapat memecahkan masalah kompleks dengan membongkar mereka dalam langkah-langkah individu dan membuat proses berpikir transparan. Kemampuan ini sangat berharga di bidang aplikasi di mana keterlacakan dan penjelasan keputusan AI adalah penting.

Opsi ketersediaan dan lisensi: open source untuk inovasi dan aksesibilitas

Deepseek sangat bergantung pada open source dan telah menerbitkan beberapa model di bawah lisensi open source. Deepseek LLM dan kode Deepseek tersedia sebagai open source dan dapat digunakan secara bebas, dimodifikasi dan dikembangkan oleh masyarakat.

Deepseek-R1 diterbitkan di bawah lisensi bersama, lisensi open source yang sangat liberal yang memungkinkan penggunaan komersial dan non-komersial, modifikasi dan distribusi model lebih lanjut. Strategi open source ini membedakan Deepseek dari banyak perusahaan AI lain yang biasanya mempertahankan model mereka.

Deepseek-R1 tersedia di berbagai platform, termasuk memeluk Wajah, Azure AI Foundry, Amazon Dark dan IBM Watsonx.ai. Hugging Face adalah platform populer untuk publikasi dan pertukaran model AI dan catatan data. Azure AI Foundry, Amazon Dark dan IBM Watsonx.ai adalah platform cloud yang memungkinkan akses ke Deepseek-R1 dan model AI lainnya melalui API.

Model -model dari Deepseek dikenal sebagai murah dibandingkan dengan pesaing, baik dalam hal pelatihan dan biaya inferensi. Ini adalah keuntungan penting bagi perusahaan dan pengembang yang ingin mengintegrasikan teknologi AI ke dalam produk dan layanan mereka, tetapi harus memperhatikan anggaran mereka.

Keterlibatan Deepseek untuk open source dan efisiensi biaya menjadikannya pilihan yang menarik untuk berbagai pengguna, dari peneliti dan pengembang hingga perusahaan dan organisasi. Ketersediaan open source mempromosikan transparansi, kerja sama, dan lebih cepat pengembangan teknologi Deepseek lebih lanjut oleh komunitas AI.

Cocok untuk:

• Deepseek R2: Model AI China Turbo menyala lebih awal dari deepseek R2 harus menjadi pengembang ahli kode!

Kekuatan dan kelemahan yang dilaporkan: Pandangan kritis di Deepseek

Deepseek telah menerima banyak pengakuan di komunitas AI atas kekuatannya di bidang pengkodean, matematika, dan penalaran. Kekuatan yang dilaporkan meliputi:

Kinerja yang unggul dalam pengkodean dan matematika

Data benchmark dan ulasan independen mengkonfirmasi kinerja luar biasa dari Deepseek-R1 dalam tolok ukur pengkodean dan matematika, seringkali lebih baik daripada model OpenAI.

Penghematan biaya

Arsitektur yang efisien dari Deepseek-R1 memungkinkan model untuk beroperasi dengan biaya komputasi yang lebih rendah daripada banyak model yang sebanding lainnya.

Ketersediaan Sumber Terbuka

Lisensi open source dari model Deepseek mempromosikan transparansi, kolaborasi, dan inovasi di komunitas AI.

Kemampuan penalaran yang kuat

Deepseek-R1 menunjukkan keterampilan yang mengesankan dalam pemikiran logis dan pemecahan masalah, terutama di domain teknis.

Terlepas dari kekuatan ini, ada juga area di mana Deepseek masih memiliki potensi peningkatan. Kelemahan yang dilaporkan meliputi:

Distorsi potensial

Seperti semua model suara utama, Deepseek dapat mencerminkan distorsi dalam data pelatihannya, meskipun Deepseek Ani mencoba meminimalkannya.

Ekosistem yang lebih kecil dibandingkan dengan penyedia mapan

Deepseek adalah perusahaan yang relatif muda dan belum memiliki ekosistem alat, layanan, dan sumber daya masyarakat yang luas seperti penyedia mapan seperti Google atau OpenAai.

Dukungan multimodal terbatas di luar teks dan kode

Deepseek terutama berfokus pada pemrosesan teks dan kode dan saat ini tidak menawarkan dukungan multimoda yang komprehensif untuk gambar, audio dan video seperti Gemini 2.0.

Terus membutuhkan pengawasan manusia

Meskipun Deepseek-R1 melakukan kinerja yang mengesankan di banyak bidang, pengawasan dan validasi manusia masih diperlukan dalam kasus penggunaan kritis untuk menghindari kesalahan atau hasil yang tidak diinginkan.

Halusinasi sesekali

Seperti semua model bahasa utama, Deepseek kadang -kadang dapat menghasilkan halusinasi, yaitu menghasilkan informasi yang salah atau tidak relevan.

Ketergantungan pada sumber daya aritmatika besar

Pelatihan dan pengoperasian Deepseek-R1 membutuhkan sumber daya aritmatika yang signifikan, meskipun arsitektur model yang efisien mengurangi persyaratan ini dibandingkan dengan model lain.

Secara keseluruhan, Deepseek adalah model AI yang menjanjikan dengan kekuatan khusus di bidang pengkodean, matematika dan penalaran. Efisiensi biaya dan ketersediaan sumber terbuka menjadikannya pilihan yang menarik bagi banyak pengguna. Pengembangan lebih lanjut dari Deepseek oleh Deepseek AI diperkirakan akan terus meminimalkan kelemahannya di masa depan dan memperluas kekuatannya.

Hasil dari tolok ukur yang relevan dan perbandingan kinerja: Deepseek sebagai perbandingan

Data benchmark menunjukkan bahwa Deepseek-R1 dapat mengikuti openai-O1 dalam banyak tolok ukur penalaran atau bahkan melampaui mereka, terutama dalam matematika dan pengkodean. OpenAI-O1 mengacu pada model sebelumnya dari Openai, yang diterbitkan sebelum GPT-4.5 dan di bidang-bidang tertentu, seperti: B. Penalaran, mungkin masih kompetitif.

Dalam tolok ukur matematika seperti AIME 2024 (Ujian Matematika Undangan Amerika) dan Math-500, Deepseek-R1 mencapai nilai-nilai tinggi dan sering melebihi model OpenAI. Ini menggarisbawahi kekuatan Deepseek dalam penalaran matematika dan pemecahan masalah.

Di bidang pengkodean, Deepseek-R1 juga menunjukkan layanan yang kuat dalam tolok ukur seperti LiveCodeBech dan Codeforces. LiveCodeBench adalah tolok ukur untuk furnitur kode, sedangkan codeforces adalah platform untuk kompetisi pemrograman. Hasil yang baik dari Deepseek-R1 dalam tolok ukur ini menunjukkan kemampuannya untuk menghasilkan kode berkualitas tinggi dan menyelesaikan tugas pemrograman yang kompleks.

Secara umum tolok ukur pengetahuan seperti GPQA Diamond (Tingkat Pascasarjana Google Proof Q&A), Deepseek-R1 sering berada pada tingkat mata atau sedikit di bawah OpenAi-O1. GPQA Diamond adalah tolok ukur yang menuntut yang menguji pengetahuan umum dan penalaran aset model AI. Hasilnya menunjukkan bahwa Deepseek-R1 juga kompetitif di bidang ini, meskipun mungkin tidak cukup mencapai kinerja yang sama dengan model khusus.

Versi suling Deepseek-R1, yang didasarkan pada model yang lebih kecil seperti Llama dan Qwen, juga menunjukkan hasil yang mengesankan dalam berbagai tolok ukur dan dalam beberapa kasus bahkan melampaui OpenAi-O1-Mini. Distilasi adalah teknik di mana model yang lebih kecil dilatih untuk meniru perilaku model yang lebih besar. Versi suling Deepseek-R1 menunjukkan bahwa teknologi inti Deepseek juga dapat digunakan secara efektif dalam model yang lebih kecil, yang menggarisbawahi keserbagunaan dan skalabilitasnya.

Dari lokal ke global: UKM menaklukkan pasar global dengan strategi cerdas - Gambar: Xpert.Digital

Di saat kehadiran digital sebuah perusahaan menentukan keberhasilannya, tantangannya adalah bagaimana menjadikan kehadiran ini autentik, individual, dan berjangkauan luas. Xpert.Digital menawarkan solusi inovatif yang memposisikan dirinya sebagai persimpangan antara pusat industri, blog, dan duta merek. Ini menggabungkan keunggulan saluran komunikasi dan penjualan dalam satu platform dan memungkinkan publikasi dalam 18 bahasa berbeda. Kerja sama dengan portal mitra dan kemungkinan penerbitan artikel di Google Berita serta daftar distribusi pers dengan sekitar 8.000 jurnalis dan pembaca memaksimalkan jangkauan dan visibilitas konten. Ini merupakan faktor penting dalam penjualan & pemasaran eksternal (SMarketing).

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Autentik. Secara individu. Global: Strategi Xpert.Digital untuk perusahaan Anda

GPT-4.5: Keunggulan percakapan dan fokus pada interaksi-interaksi alami: xpert.digital

GPT-4.5: Keunggulan percakapan dan fokus pada interaksi alami

GPT-4.5, dengan nama kode "Orion", adalah model andalan terbaru dari OpenAai dan mewujudkan visi perusahaan tentang AI yang tidak hanya cerdas, tetapi juga intuitif, empatik dan mampu berinteraksi dengan orang-orang pada tingkat yang dalam. GPT-4.5 terutama berfokus pada peningkatan pengalaman percakapan, meningkatkan koreksi fakta dan mengurangi halusinasi.

Spesifikasi saat ini dan fitur utama (per Maret 2025): GPT-4.5 diluncurkan

GPT-4.5 diterbitkan sebagai pratinjau penelitian pada bulan Februari 2025 dan disebut "model terbesar dan terbaik untuk obrolan" sejauh ini. Pernyataan ini menggarisbawahi fokus utama model pada keterampilan percakapan dan optimalisasi interaksi manusia-mesin.

Model ini memiliki jendela konteks 128.000 token dan panjang output maksimum 16.384 token. Jendela konteks lebih kecil dari pada Gemini 2.0 Pro, tetapi masih sangat besar dan memungkinkan GPT-4.5 untuk melakukan diskusi yang lebih lama dan untuk memproses pertanyaan yang lebih kompleks. Panjang output maksimum membatasi panjang jawaban yang dapat dihasilkan oleh model.

Keadaan pengetahuan GPT-4.5 berkisar hingga September 2023. Ini berarti bahwa model ini memiliki informasi dan peristiwa hingga saat ini, tetapi tidak memiliki pengetahuan tentang perkembangan selanjutnya. Ini adalah batasan penting yang harus diperhitungkan saat menggunakan GPT-4.5 untuk informasi yang sangat penting atau saat ini.

GPT-4.5 mengintegrasikan fungsi seperti pencarian web, file dan unggahan gambar serta alat kanvas di chatgpt. Model ini memungkinkan model untuk mengakses informasi saat ini dari Internet dan untuk memperkaya jawabannya dengan pengetahuan saat ini. Unggahan file dan gambar memungkinkan pengguna untuk memberikan informasi model tambahan dalam bentuk file atau gambar. Alat Canvas adalah papan gambar interaktif yang memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan elemen visual ke dalam percakapan mereka dengan GPT-4.5.

Tidak seperti model seperti O1 dan O3-Mini, yang berkonsentrasi pada penalaran langkah demi langkah, GPT-4.5 meningkatkan pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran tanpa pengawasan adalah metode pembelajaran mesin, di mana model belajar dari data yang tidak dicantumkan, tanpa instruksi atau label eksplisit. Pendekatan ini bertujuan untuk membuat model lebih intuitif dan lebih banyak bicara, tetapi mungkin dapat membayar kinerja dengan tugas -tugas pemecahan masalah yang kompleks.

Desain dan inovasi arsitektur: penskalaan dan penyelarasan untuk percakapan

GPT-4.5 didasarkan pada arsitektur transformator, yang telah memantapkan dirinya sebagai dasar bagi sebagian besar model bahasa besar modern. OpenAI menggunakan daya komputasi yang sangat besar dari superkomputer Microsoft Azure AI untuk melatih dan mengoperasikan GPT-4.5. Penskalaan daya komputasi dan data merupakan faktor penentu untuk kinerja model suara besar.

Salah satu fokus dalam pengembangan GPT-4.5 adalah pada penskalaan pembelajaran tanpa pengawasan untuk meningkatkan keakuratan model dan intuisi dunia. Openai yakin bahwa pemahaman yang lebih dalam tentang dunia dan intuisi yang lebih baik sangat menentukan untuk penciptaan model AI yang dapat berinteraksi dengan orang -orang dengan cara alami dan manusia.

Teknik penyelarasan baru yang dapat diskalakan telah dikembangkan untuk meningkatkan kerja sama dengan orang -orang dan memahami nuansa. Penyelarasan mengacu pada proses menyelaraskan model AI sedemikian rupa sehingga mencerminkan nilai -nilai, tujuan, dan preferensi orang. Teknik perataan yang dapat diskalakan diperlukan untuk memastikan bahwa model suara besar aman, bermanfaat dan dapat dibenarkan secara etis jika digunakan dalam skala besar.

Openaai mengklaim bahwa GPT-4.5 memiliki efisiensi pemrosesan lebih dari 10 kali lebih tinggi dibandingkan dengan GPT-4O. GPT-4O adalah model sebelumnya dari Openai, yang juga dikenal karena keterampilan percakapannya. Peningkatan efisiensi GPT-4.5 dapat memungkinkan untuk mengoperasikan model lebih cepat dan lebih murah dan mungkin juga membuka area aplikasi baru.

Detail tentang Data Pelatihan: Lingkup, Cutoff dan Campuran Pengetahuan dan Intuisi

Meskipun ruang lingkup yang tepat dari data pelatihan untuk GPT-4.5 tidak diumumkan secara publik, dapat diasumsikan bahwa itu sangat besar karena keterampilan model dan sumber daya OpenAai. Diperkirakan bahwa data pelatihan petabytes atau bahkan exabytes termasuk data teks dan gambar.

Model model ini cukup hingga September 2023. Data pelatihan mungkin mencakup berbagai data teks dan gambar dari Internet, buku, publikasi ilmiah, artikel berita, kontribusi media sosial dan sumber lainnya. Openai mungkin menggunakan metode canggih untuk akuisisi data, persiapan dan penyaringan untuk memastikan kualitas dan relevansi data pelatihan.

Pelatihan GPT-4.5 membutuhkan penggunaan sumber daya aritmatika yang sangat besar dan mungkin membutuhkan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan. Proses pelatihan yang tepat adalah hak milik dan tidak dijelaskan secara rinci oleh Openai. Namun, dapat diasumsikan bahwa pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF) memainkan peran penting dalam proses pelatihan. RLHF adalah teknik di mana umpan balik manusia digunakan untuk mengendalikan perilaku model AI dan menyesuaikannya dengan preferensi manusia.

Cocok untuk:

• Agen ai | Perkembangan terbaru di ChatGPT dari Openai: Deep Research, GPT-4.5 / GPT-5, Kecerdasan Emosional dan Presisi

Keterampilan utama dan aplikasi target: GPT-4.5 yang sedang digunakan

GPT-4.5 ditandai dalam bidang-bidang seperti penulisan kreatif, pembelajaran, mengeksplorasi ide-ide baru dan percakapan umum. Model ini dirancang untuk melakukan percakapan alami, manusia dan menarik dan untuk mendukung pengguna dalam berbagai tugas.

Salah satu keterampilan terpenting dari GPT-4.5 adalah:

Peningkatan kepatuhan yang cepat

GPT-4.5 lebih baik untuk memahami dan mengimplementasikan instruksi dan keinginan pengguna dalam permintaan.

Pemrosesan konteks

Model dapat memproses percakapan yang lebih lama dan konteks yang lebih kompleks dan menyesuaikan jawabannya.

Akurasi data

GPT-4.5 telah meningkatkan fakta dan menghasilkan lebih sedikit halusinasi daripada model sebelumnya.

Kecerdasan emosional

GPT-4.5 mampu mengenali emosi dalam teks dan bereaksi dengan tepat terhadap apa yang mengarah pada percakapan yang lebih alami dan empatik.

Kinerja penulisan yang kuat

GPT-4.5 dapat menghasilkan teks berkualitas tinggi dalam berbagai gaya dan format, dari teks kreatif hingga dokumentasi teknis.

Model ini memiliki potensi untuk mengoptimalkan komunikasi, meningkatkan pembuatan konten dan dukungan untuk tugas pengkodean dan otomatisasi. GPT-4.5 sangat cocok untuk aplikasi di mana interaksi bahasa alami, generasi kreatif dan reproduksi faktor yang tepat ada di latar depan, lebih sedikit untuk penalaran logis yang kompleks.

Sertakan beberapa contoh aplikasi target dari GPT-4.5:

Chatbots dan asisten virtual

Pengembangan chatbots canggih dan asisten virtual untuk layanan pelanggan, pendidikan, hiburan dan bidang lainnya.

Menulis kreatif

Dukungan penulis, penulis skenario, teks dan kreatif lainnya dalam menemukan ide, menulis teks dan membuat konten kreatif.

Pendidikan dan pembelajaran

Gunakan sebagai tutor cerdas, mitra belajar atau asisten peneliti di berbagai bidang pendidikan.

Pembuatan konten

Generasi posting blog, artikel, posting media sosial, deskripsi produk dan jenis konten web lainnya.

Terjemahan dan lokalisasi

Peningkatan kualitas dan efisiensi terjemahan mesin dan proses lokalisasi.

Ketersediaan dan akses untuk berbagai grup pengguna

GPT-4.5 tersedia untuk pengguna dengan paket plus, pro, tim, perusahaan dan EDU. Struktur akses yang terhuyung -huyung ini memungkinkan OpenAI untuk memperkenalkan model dengan cara yang terkontrol dan untuk mengatasi berbagai kelompok pengguna dengan kebutuhan dan anggaran yang berbeda.

Pengembang dapat mengakses GPT-4.5 melalui API penyelesaian obrolan, API Asisten dan API Batch. API memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan keterampilan GPT-4.5 ke dalam aplikasi dan layanan mereka sendiri.

Biaya untuk GPT-4.5 lebih tinggi daripada untuk GPT-4O. Ini mencerminkan kinerja yang lebih tinggi dan fungsi tambahan GPT-4.5, tetapi dapat menjadi hambatan bagi beberapa pengguna.

GPT-4.5 saat ini merupakan pratinjau penelitian, dan ketersediaan API jangka panjang mungkin terbatas. Openai berhak untuk mengubah ketersediaan dan kondisi akses GPT-4.5 di masa depan.

Microsoft juga menguji GPT-4.5 di Copilot Studio dalam pratinjau terbatas. Copilot Studio adalah platform dari Microsoft untuk pengembangan dan penyediaan chatbots dan asisten virtual. Integrasi GPT-4.5 di Copilot Studio dapat memperluas potensi model untuk aplikasi perusahaan dan otomatisasi proses bisnis.

Kekuatan dan kelemahan yang dikenali: GPT-4.5 di bawah kaca pembesar

GPT-4.5 telah menerima banyak pujian atas keterampilan percakapannya yang lebih baik dan fakta yang lebih tinggi dalam tes dan peringkat pengguna pertama. Kekuatan yang diakui meliputi:

Aliran percakapan yang lebih baik

GPT-4.5 memimpin percakapan yang lebih alami, cairan dan menarik daripada model sebelumnya.

Korupsi yang lebih tinggi

Model ini menghasilkan lebih sedikit halusinasi dan memberikan informasi yang lebih tepat dan dapat diandalkan.

Mengurangi halusinasi

Meskipun halusinasi masih menjadi masalah dengan model suara besar, GPT-4.5 telah membuat kemajuan yang signifikan di bidang ini.

Kecerdasan emosional yang lebih baik

GPT-4.5 lebih baik untuk mengenali emosi dalam teks dan bereaksi dengan tepat terhadap apa yang mengarah pada percakapan empatik.

Kinerja penulisan yang kuat

Model ini dapat menghasilkan teks berkualitas tinggi dalam berbagai gaya dan format.

Terlepas dari kekuatan ini, ada juga area di mana GPT-4.5 memiliki batasannya. Kelemahan yang diakui meliputi:

Kesulitan dalam penalaran yang kompleks

GPT-4.5 tidak dirancang terutama untuk pembaca logis yang kompleks dan dapat tetap di belakang model khusus seperti Deepseek di daerah ini.

Kinerja yang berpotensi lebih buruk daripada GPT-4O dalam tes logis tertentu

Beberapa tes menunjukkan bahwa GPT-4.5 memotong kurang dari GPT-4O dalam tes logis tertentu, yang menunjukkan bahwa fokus mungkin telah mengorbankan keterampilan percakapan.

Biaya lebih tinggi dari GPT-4O

GPT-4.5 lebih mahal untuk digunakan sebagai GPT-4O, yang dapat menjadi faktor bagi beberapa pengguna.

Keadaan pengetahuan pada bulan September 2023

Tingkat pengetahuan model yang terbatas dapat menjadi kerugian jika diperlukan informasi saat ini.

Kesulitan dalam Koreksi Diri dan Penalaran Multi -Tahap

Beberapa tes menunjukkan bahwa GPT-4.5 mengalami kesulitan dalam koreksi diri dari kesalahan dan pemikiran logis multi-tahap.

Penting untuk menekankan bahwa GPT-4.5 tidak dirancang untuk melampaui model yang telah dikembangkan untuk penalaran yang kompleks. Fokus utamanya adalah meningkatkan pengalaman percakapan dan menciptakan model AI yang dapat berinteraksi dengan orang secara alami.

Hasil dari tolok ukur yang relevan dan perbandingan kinerja: GPT-4.5 dibandingkan dengan pendahulunya

Data benchmark menunjukkan bahwa perbaikan GPT-4.5 dibandingkan dengan GPT-4O di bidang-bidang seperti hak untuk melakukannya dan pemahaman multibahasa, tetapi mungkin tertinggal dalam matematika dan tolok ukur pengkodean tertentu.

Dalam tolok ukur seperti SimpleQA (menjawab pertanyaan sederhana), GPT-4.5 mencapai akurasi yang lebih tinggi dan tingkat halusinasi yang lebih rendah daripada GPT-4O, O1 dan O3-Mini. Ini menggarisbawahi kemajuan yang telah dicapai Openai ketika meningkatkan koreksi dan pengurangan halusinasi.

Dalam tolok ukur penalaran seperti GPQA, GPT-4.5 menunjukkan peningkatan dibandingkan dengan GPT-4O, tetapi tetap di belakang O3-Mini. Ini menegaskan kekuatan O3-mini di bidang penalaran dan kecenderungan GPT-4.5 untuk lebih fokus pada keterampilan percakapan.

Dalam tugas matematika (AIME), pemotongan GPT-4.5 secara signifikan lebih buruk daripada O3-Mini. Ini menunjukkan bahwa GPT-4.5 tidak sekuat dalam penalaran matematika seperti model khusus seperti O3-Mini.

Dalam pengkodean tolok ukur seperti Swe-Lancer Diamond, GPT-4.5 menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada GPT-4O. Ini menunjukkan bahwa GPT-4.5 juga telah membuat kemajuan dalam codegen dan analisis, meskipun mungkin tidak sekuat model pengkodean khusus seperti kode Deepseek.

Evaluasi manusia menunjukkan bahwa GPT-4.5 lebih disukai dalam banyak kasus, terutama untuk pertanyaan profesional. Ini menunjukkan bahwa GPT-4.5 dalam praktiknya menawarkan pengalaman percakapan yang lebih meyakinkan dan bermanfaat daripada pendahulunya, bahkan jika itu mungkin tidak selalu mencapai hasil terbaik dalam tolok ukur khusus tertentu.

Cocok untuk:

• Perkembangan saat ini di Chatgpt von Openaai (Maret 2025)

Evaluasi Komparatif: Memilih model AI yang tepat

Analisis komparatif atribut paling penting dari Gemini 2.0, Deepseek dan GPT-4.5 menunjukkan perbedaan dan kesamaan yang signifikan antara model. Gemini 2.0 (Flash) adalah model transformator dengan fokus pada fungsi multimodality dan agen, sedangkan Gemini 2.0 (per) menggunakan arsitektur yang sama, tetapi dioptimalkan untuk pengkodean dan konteks yang panjang. Deepseek (R1) didasarkan pada transformator yang dimodifikasi dengan teknologi seperti MOE, GQA dan MLA, dan GPT-4.5 bergantung pada penskalaan dengan pembelajaran tanpa pengawasan. Berkenaan dengan data pelatihan, ini menunjukkan bahwa baik model Gemini dan GPT-4.5 didasarkan pada sejumlah besar data seperti teks, kode, gambar, audio dan video, sementara Deepseek menonjol dengan 14,8 triliun token dan fokus pada data khusus domain serta pembelajaran penguatan (RL). Keterampilan terpenting dari model bervariasi: Gemini 2.0 menawarkan insert dan output multimodal dengan penggunaan alat dan latensi rendah, sementara versi Pro juga mendukung konteks hingga 2 juta token. Deepseek, di sisi lain, meyakinkan dengan penalaran yang kuat, pengkodean, matematika dan multibahasa, ditambah dengan ketersediaan sumber terbuka. GPT-4.5 bersinar khususnya di bidang percakapan, kecerdasan emosional dan korupsi.

Ketersediaan model juga berbeda: Gemini menawarkan API dan aplikasi web dan seluler, sedangkan versi Pro dapat diakses secara eksperimental melalui Vertex AI. Deepseek tersedia sebagai sumber terbuka di platform seperti memeluk wajah, Azure AI, Amazon Donsion dan IBM Watsonx.ai. GPT-4.5, di sisi lain, menawarkan berbagai opsi seperti ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, EDU) dan Openai API. Kekuatan model termasuk multimodality dan kecepatan di Gemini 2.0 (Flash) serta pengkodean, pengetahuan dunia dan konteks panjang di Gemini 2.0 (Pro). Skor Deepseek melalui efisiensi biaya, pengkodean yang sangat baik dan keterampilan matematika dan penalaran yang kuat. GPT-4.5 meyakinkan dengan koreksi faktual tinggi dan kecerdasan emosional. Namun, kelemahan juga dapat dilihat bagaimana distorsi atau masalah dengan solusi masalah real-time untuk Gemini 2.0 (Flash), pembatasan eksperimental dan batas angsuran dalam versi Pro, multimodality terbatas dan ekosistem yang lebih kecil di Deepseek serta kesulitan dalam penalaran yang kompleks, matematika dan pengetahuan terbatas di GPT-4.5.

The benchmark results provide further insights: Gemini 2.0 (Flash) reaches 77.6 % in MMLU, 34.5 % in Livecodebech and 90.9 % in Math, while Gemini 2.0 (per) with 79.1 % (MMLU), 36.0 % (LiveCodebech) and 91.8 % (Math) performed slightly better. Deepseek melebihi dengan jelas dengan 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matematika) dan 79,8 % (AIME), sedangkan GPT-4.5 menetapkan prioritas lain: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) dan 62.5 % (SimpleQA).

Analisis perbedaan dan persamaan terpenting

Tiga model Gemini 2.0, Deepseek dan GPT-4.5 memiliki kesamaan dan perbedaan yang jelas yang menentukan predestinnya untuk berbagai bidang aplikasi dan kebutuhan pengguna.

Kesamaan

Arsitektur Transformer

Ketiga model didasarkan pada arsitektur transformator, yang telah memantapkan dirinya sebagai arsitektur dominan untuk model suara besar.

Keterampilan lanjutan

Ketiga model menunjukkan keterampilan lanjutan dalam pemrosesan bahasa alami, codegen, penalaran dan bidang AI lainnya.

Multimodality (diucapkan secara berbeda):

Ketiga model mengenali pentingnya multimodality, meskipun tingkat dukungan dan fokus bervariasi.

perbedaan

Fokus dan fokus

• Gemini 2.0: Fleksibilitas, multimodality, fungsi agen, berbagai aplikasi.
• Deepseek: Efisiensi, penalaran, pengkodean, matematika, open source, efisiensi biaya.
• GPT-4.5: Percakapan, interaksi bahasa alami, koreksi, kecerdasan emosional.

Inovasi arsitektur

Deepseek ditandai oleh inovasi arsitektur seperti MOE, GQA dan MLA, yang bertujuan meningkatkan efisiensi. GPT-4.5 berfokus pada penskalaan teknik pembelajaran dan penyelarasan yang tidak diawasi untuk peningkatan keterampilan percakapan.

Data pelatihan

Deepseek melekat pada data pelatihan khusus domain untuk pengkodean dan bahasa Cina, sementara Gemini 2.0 dan GPT-4.5 mungkin menggunakan set data yang lebih luas dan lebih beragam.

Ketersediaan dan aksesibilitas

Deepseek sangat bergantung pada open source dan menawarkan modelnya melalui berbagai platform. GPT-4.5 terutama tersedia melalui platform dan API milik OpenAi, dengan model akses yang terhuyung-huyung. Gemini 2.0 menawarkan ketersediaan luas melalui Google Services dan API.

Kekuatan dan kelemahan

Setiap model memiliki kekuatan dan kelemahannya sendiri, yang membuatnya lebih baik atau kurang cocok untuk aplikasi tertentu.

Investigasi Publikasi Resmi dan Ulasan Independen: Perspektif para ahli

Publikasi resmi dan ulasan independen pada dasarnya mengkonfirmasi kekuatan dan kelemahan dari tiga model yang ditunjukkan dalam laporan ini.

Publikasi resmi

Google, AI Deepseek dan OpenAai secara teratur menerbitkan posting blog, laporan teknis dan hasil tolok ukur di mana Anda menyajikan model Anda dan membandingkan dengan pesaing. Publikasi ini menawarkan wawasan yang berharga tentang detail teknis dan kinerja model, tetapi secara alami sering berorientasi pemasaran dan dapat memiliki bias tertentu.

Tes dan ulasan independen

Berbagai organisasi independen, lembaga penelitian dan pakar AI melakukan tes dan ulasan mereka sendiri tentang model dan mempublikasikan hasil mereka dalam bentuk posting blog, artikel, publikasi ilmiah, dan perbandingan benchmark. Ulasan independen ini menawarkan perspektif yang lebih objektif tentang kekuatan dan kelemahan relatif dari model dan membantu pengguna membuat keputusan yang tepat ketika memilih model yang tepat untuk kebutuhan Anda.

Secara khusus, ulasan independen mengkonfirmasi kekuatan Deepseek dalam matematika dan tolok ukur pengkodean dan efisiensi biayanya dibandingkan dengan Openai. GPT-4.5 dipuji karena keterampilan percakapannya yang lebih baik dan tingkat halusinasi berkurang, tetapi kelemahannya dalam penalaran yang kompleks juga disorot. Gemini 2.0 dihargai karena keserbagunaan dan keterampilan multimodalnya, tetapi kinerjanya dapat bervariasi tergantung pada tolok ukur spesifik.

Masa depan AI beragam

Analisis komparatif Gemini 2.0, Deepseek dan GPT-4.5 jelas menunjukkan bahwa setiap model memiliki kekuatan dan optimisasi unik yang membuatnya lebih cocok untuk aplikasi tertentu. Tidak ada model AI "terbaik" par excellence, melainkan berbagai model, masing -masing dengan keunggulan dan keterbatasan Anda sendiri.

Gemini 2.0

Gemini 2.0 menampilkan dirinya sebagai keluarga serbaguna yang berfokus pada fungsi multimodality dan agen, dengan varian berbeda yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik. Ini adalah pilihan ideal untuk aplikasi yang membutuhkan dukungan multimoda komprehensif dan dapat mengambil manfaat dari kecepatan dan keserbagunaan keluarga Gemini 2.0.

Deepseek

Deepseek ditandai dengan arsitekturnya, efisiensi biaya dan ketersediaan sumber terbuka yang ditujukan untuk penalaran. Ini sangat kuat dalam bidang teknis seperti pengkodean dan matematika dan merupakan pilihan yang menarik bagi pengembang dan peneliti yang menghargai kinerja, efisiensi, dan transparansi.

GPT-4.5

GPT-4.5 berfokus pada peningkatan pengalaman pengguna ke dalam percakapan melalui peningkatan korupsi faktual, mengurangi halusinasi dan peningkatan kecerdasan emosional. Ini adalah pilihan terbaik untuk aplikasi yang membutuhkan pengalaman percakapan alami dan menarik, seperti: B. Chatbots, asisten virtual dan penulisan kreatif.

Multimodality dan Open Source: Tren generasi AI yang akan datang

Pilihan model terbaik sangat tergantung pada aplikasi spesifik dan prioritas pengguna. Perusahaan dan pengembang harus dengan cermat menganalisis kebutuhan dan persyaratan mereka dan menimbang kekuatan dan kelemahan berbagai model untuk membuat pilihan yang optimal.

Perkembangan cepat di bidang model AI menunjukkan bahwa model ini akan terus meningkat dan berkembang dengan cepat. Tren masa depan dapat mencakup integrasi multimodalitas yang lebih besar, keterampilan rekurensi yang lebih baik, aksesibilitas yang lebih besar melalui inisiatif sumber terbuka dan ketersediaan yang lebih luas pada berbagai platform. Upaya berkelanjutan untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi akan terus memajukan penerimaan luas dan penggunaan teknologi ini di berbagai industri.

Masa depan AI bukan monolitik, tetapi beragam dan dinamis. Gemini 2.0, Deepseek dan GPT-4.5 hanyalah tiga contoh keragaman dan semangat inovasi yang membentuk pasar AI saat ini. Di masa depan, model -model ini diharapkan menjadi lebih kuat, lebih fleksibel dan dapat diakses dan cara kita berinteraksi dengan teknologi dan memahami dunia di sekitar kita. Perjalanan kecerdasan buatan baru saja dimulai, dan beberapa tahun ke depan akan menjanjikan perkembangan dan terobosan yang lebih menarik.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus