Tiongkok vs. AS dalam AI: Apakah DeepSeek R1 (R1 Zero) dan OpenAI o1 (o1 mini) benar-benar berbeda?

Tiongkok vs. AS dalam AI: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – Peniruan strategis atau inovasi teknologi?

Di dunia kecerdasan buatan (AI) yang semakin mengglobal, persaingan antara Tiongkok dan Amerika Serikat sangat ketat. Startup Tiongkok DeepSeek baru-baru ini memperkenalkan dua model inovatif: DeepSeek R1 Zero dan DeepSeek R1. Model-model ini menciptakan kegemparan di komunitas AI karena mereka mencapai kinerja yang sebanding dengan model o1 mini dan o1 OpenAI dalam pengujian benchmark. Namun seberapa mirip atau berbedanya sistem-sistem ini, dan apa pengaruhnya bagi masa depan AI?

Deepseek R1 Zero: Revolusi Melalui Pembelajaran Penguatan

Model Deepseek R1 Zero sangat inovatif karena dilatih secara eksklusif melalui Penguatan Penguatan (RL). Itu benar -benar mengeluarkan umpan balik manusia atau penyempurnaan klasik yang diawasi. Ini menjadikannya pelopor dalam penggunaan pembelajaran penguatan di AI. Ini menunjukkan kemajuan yang mengesankan dalam pengembangan keterampilan penalaran, termasuk:

• Self -Check: Model menganalisis jawabannya secara mandiri dan mengakui kesalahan.
• Refleksi: Ini mengembangkan strategi untuk meningkatkan pemecahan masalahnya.
• Penciptaan Pikiran Panjang: Hubungan kompleks ditampilkan dalam langkah -langkah logis dan koheren.

Aspek yang luar biasa adalah kemampuan model untuk mencurahkan masalah tertentu lebih banyak. Dengan pensiun dan meningkatkan pendekatannya, itu menunjukkan potensi pembelajaran penguatan untuk menciptakan sistem pembelajaran yang mandiri.

Deepseek R1: Kombinasi RL dan fine tuning

Sebaliknya, pembelajaran penguatan Deepseek R1 bergabung dengan penyetelan selesai yang diawasi klasik untuk lebih cocok dengan model jawaban dengan harapan manusia. Metode pelatihan hibrida ini memungkinkan Deepseek R1 untuk mencapai hasil yang sangat baik di berbagai bidang aplikasi:

• Matematika: Ini mencapai akurasi 79,8 % di AIME 2024 (Ujian Matematika Undangan Amerika) dan 97,3 % yang mengesankan dalam tes Math-500.
• Pemrograman: Dengan keunggulan 96,3 % dari peserta manusia di Codeforces, ia menetapkan tolok ukur baru.
• Pengetahuan Umum: Dengan 90,8 % di MMLU (pemahaman long -long multitask besar) dan 71,5 % dalam berlian GPQA, ini menunjukkan pemahaman yang mendalam tentang pengetahuan faktual.

Tantangan dan fitur khusus dari model Deepseek

Terlepas dari kinerja mereka yang mengesankan, model menunjukkan beberapa kelemahan dan kekhasan:

• Perubahan bahasa yang tidak disengaja: Deepseek R1 dan R1 Zero cenderung beralih di antara berbagai bahasa, yang dapat menyebabkan masalah dalam aplikasi multibahasa.
• Fungsionalitas Terbatas: Kedua model saat ini tidak mendukung panggilan fungsi atau dialog yang diperluas atau edisi JSON.
• Ketersediaan terbuka: Deepseek R1 adalah open source dan dapat diakses secara bebas di bawah lisensi bersama. Ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan bobot dan output model tanpa batasan.
• Model yang lebih kecil: Deepseek juga telah merilis enam model kecil yang dilatih dengan data dari Deepseek R1. Model -model ini menawarkan kemungkinan penggunaan yang lebih fleksibel.

Perbandingan: Deepseek R1 vs Openai O1

Baik Deepseek R1 dan OpenAI O1 adalah model AI yang sangat berkembang yang berspesialisasi dalam hazel kompleks. Perbandingan langsung mengungkapkan kesamaan, tetapi juga beberapa perbedaan yang mencolok.

1. Kinerja dalam tolok ukur

Deepseek R1 mencapai sebanding dalam banyak tolok ukur, dalam beberapa hasil yang bahkan lebih baik daripada Openai O1:

• Matematika: Deepseek R1 mencapai 79,8 % di AIME 2024, sementara Openaai O1 mencapai 79,2 %. Dalam tes Math-500, Deepseek R1 jelas di depan OpenAai O1 dengan 96,4 %.
• Pemrograman: Deepseek R1 mencapai 96,3 %dalam tes Codeforces, tepat di belakang OpenAai O1 dengan 96,6 %.
• Pengetahuan Umum: Deepseek R1 mencapai 90,8 % di MMLU, sementara Openaai O1 mencapai 91,8 %.

2. Metode pelatihan

Perbedaan utama adalah dalam metode pelatihan:

• Deepseek R1: Gunakan pembelajaran penguatan murni tanpa fine tuning yang diawasi.
• Openai O1: Menggabungkan pembelajaran penguatan dengan umpan balik manusia (RLHF), yang memungkinkan lebih banyak adaptasi terhadap harapan manusia.

3. Biaya dan aksesibilitas

Deepseek R1 jauh lebih murah dan lebih mudah diakses daripada Openai O1:

• Biaya API: Untuk satu juta token, Deepseek R1 hanya menghitung $ 0,55 untuk input dan $ 2,19 untuk output, sementara biaya OpenAai O1 $ 15 atau $ 60.
• Lisensi: Deepseek R1 adalah open source dan menawarkan fleksibilitas penuh dalam penggunaan dan adaptasi.

4. Keterampilan Khusus

Kedua model dicirikan oleh keterampilan penalaran lanjutan:

• Deepseek R1: Dikembangkan dengan keterampilan belajar penguatan seperti memeriksa diri sendiri, refleksi dan generasi rantai panjang.
• Openaai O1: secara eksplisit dilatih untuk rantai-of-thoughtrean, yang berarti dapat menyelesaikan masalah kompleks selangkah demi selangkah.

Cocok untuk:

• Pengembangan AI: o1 dari ChatGPT – model AI baru: berita, latar belakang, kemungkinan penggunaan dan batasan
• Content AI o1 baru dari OpenAI: Kemajuan signifikan dalam teknologi AI – Model AI “berpikir”.

Transparansi dan Kontrol: Deepseek R1 keuntungan

Keuntungan luar biasa dari Deepseek R1 adalah transparansi dari proses berpikir. Ini menawarkan kepada pengguna wawasan yang lebih dalam tentang "monolog dalam". Ini memungkinkan untuk memahami dan memahami rantai argumen di mana model membuat kesalahan. Openai O1 menunjukkan keterampilan yang sama, tetapi tidak dalam kedalaman yang sama.

Aplikasi Praktis: Deepseek R1 sebagai alternatif yang terjangkau

Harga yang dapat diakses dan sifat open source dari Deepseek R1 menjadikannya alternatif yang menjanjikan bagi pengembang, perusahaan, dan lembaga pendidikan. Sertakan kemungkinan bidang aplikasi:

• Penelitian ilmiah: Solusi masalah matematika dan ilmiah yang kompleks.
• Pemrograman: Optimalisasi dan Peningkatan Kode.
• Brainstorming Kreatif: Generasi Ide dan Konsep Inovatif.
• Aplikasi Pendidikan: Dukungan untuk belajar dan memahami topik yang kompleks.

Demokratisasi Teknologi AI

Deepseek R1 dan R1 Zero secara mengesankan menunjukkan bagaimana pembelajaran penguatan dapat memajukan pengembangan AI. Layanan mereka adalah bukti bahwa perusahaan Cina semakin beroperasi dengan pesaing Amerika di tingkat mata. Dengan kombinasi inovasi, aksesibilitas, dan biaya rendah, Deepseek memiliki potensi untuk memiliki pengaruh berkelanjutan pada lanskap AI.

Pada saat yang sama, masih harus dilihat bagaimana kedua sistem membuktikan diri dalam skenario aplikasi nyata. Persaingan antara Cina dan Amerika Serikat dalam Pengembangan AI tidak diragukan lagi akan terus menghasilkan inovasi yang menarik. Namun, satu hal yang jelas: demokratisasi teknologi AI canggih telah dimulai.

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

AI Giants sebagai perbandingan: Deepseek Against Openaai-A Ras untuk bagian atas Kecerdasan Buatan

Dunia Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang yang dinamis dan terus berkembang yang ditandai oleh persaingan yang konstan untuk inovasi dan keunggulan. Di pusat kompetisi ini ada dua raksasa: di satu sisi, perusahaan Amerika Openai, yang dikenal karena model-modelnya yang inovatif seperti GPT dan seri "O1", dan di sisi lain, dan di sisi lain, startup China yang sedang naik daun dalam dengan model yang mengesankan seperti Deepseek R1 dan R1 Zero. Pertanyaan apakah perkembangan terbaru di Deepseek adalah konvergensi acak atau imitasi strategis adalah subjek dari diskusi yang hidup dan menyoroti sorotan dinamika kompleks kompetisi AI global.

Deepseek R1 Zero: Pergeseran paradigma melalui pembelajaran penguatan murni

Deepseek R1 Zero adalah model luar biasa yang menghancurkan pendekatan tradisional pengembangan AI. Berbeda dengan sebagian besar model suara besar berdasarkan kombinasi pembelajaran yang dipantau (pembelajaran yang diawasi) dan penguatan pembelajaran dengan umpan balik manusia (pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia, RLHF), R1 Zero hanya dilatih dengan Penguatan Penguatan (RL). Ini berarti bahwa model telah mengembangkan keterampilannya tanpa input manusia langsung tanpa mengadaptasi preferensi manusia. Ini adalah perbedaan penting yang menjadikan R1 nol kasus yang menarik untuk meneliti kemungkinan RL murni.

Hasilnya adalah model yang mampu mengembangkan keterampilan kognitif luar biasa yang sebelumnya hanya dicapai dengan menggabungkan umpan balik manusia dan pembelajaran yang diawasi. R1 Zero menunjukkan:

Diri -Review

Model ini mampu mempertanyakan secara kritis kesimpulan dan perhitungannya sendiri dan untuk memeriksa kesalahan, yang mengarah pada akurasi dan keandalan yang lebih besar. Ini bukan lagi hanya "generator jawaban", tetapi pemecah masalah aktif yang menyadari proses kognitifnya sendiri.

cerminan

R1 Zero dapat memikirkan proses berpikirnya sendiri dan belajar darinya. Ini berarti bahwa model tidak hanya dapat beradaptasi dengan data baru, tetapi juga untuk menyelesaikan masalah dengan caranya sendiri. Ini adalah langkah menuju AI "metakognitif".

Generasi rantai pemikiran yang panjang

Model ini dapat memecah masalah kompleks menjadi sejumlah langkah logis dan menyajikan langkah -langkah ini dengan cara yang dapat dipahami dan transparan. Kemampuan untuk menciptakan "pikiran" yang panjang ini sangat penting untuk menyelesaikan tugas -tugas yang menuntut yang membutuhkan penalaran yang kompleks.

Waktu berpikir adaptif

Bergantung pada kompleksitas tugas, R1 Zero dapat memutuskan kapan harus menginvestasikan lebih banyak "waktu berpikir" untuk menyelesaikan masalah. Ini adalah penyesuaian dinamis dari upaya perhitungan yang menunjukkan bahwa model tidak hanya melakukan algoritma dengan keras kepala, tetapi juga mengembangkan rasa kesulitan tugas.

Keterampilan ini secara mengesankan menunjukkan potensi pembelajaran penguatan sebagai dasar untuk pengembangan sistem yang sangat cerdas. R1 Zero adalah bukti bahwa dimungkinkan untuk mengembangkan keterampilan kognitif yang kompleks tanpa mengandalkan pembatasan umpan balik manusia. Implikasi dari pendekatan ini untuk masa depan penelitian AI sangat besar.

Deepseek R1: Asosiasi Pembelajaran Penguatan dan Penyelamatan Baik -Baik

Sementara Deepseek R1 Zero mengeksplorasi batas-batas pembelajaran penguatan murni, Deepseek R1 memiliki jalur yang berbeda yang mewakili sintesis pembelajaran pengulangan dan penyesuaian yang diawasi. Model ini menggunakan kekuatan kedua metode untuk menciptakan sistem yang memiliki keterampilan cracking canggih dan adaptasi yang lebih baik terhadap harapan manusia.

Kinerja yang mengesankan dari Deepseek R1 di bidang yang berbeda adalah bukti efektivitas pendekatan ini:

matematika

Dalam AIME 2024 (Ujian Matematika Undangan Amerika), Deepseek R1 mencapai akurasi 79,8 % dan bahkan 97,3 % untuk Math-500. Angka -angka ini menunjukkan bahwa model tidak hanya dapat menyelesaikan masalah matematika sederhana, tetapi juga dapat memahami dan menerapkan konsep matematika yang kompleks. Ini melebihi sebagian besar matematikawan manusia dalam tes standar.

pemrograman

Dalam kompetisi Codeforces, kompetisi pemrograman terkenal, Deepseek R1 melebihi 96,3 % dari peserta manusia. Model ini dapat menyelesaikan tugas pemrograman yang menuntut, memahami kode kompleks dan menulis algoritma yang efisien.

Pengetahuan Umum

Dalam tes yang menuntut MMLU (pemahaman bahasa multitask besar -besaran) dan GPQA Diamond, Deepseek R1 mencapai nilai yang mengesankan sebesar 90,8 % dan 71,5 %. Hasil ini menggarisbawahi kemampuan model untuk memahami dan menerapkan berbagai pengetahuan, dan menunjukkan bahwa ia dapat beroperasi dengan kecerdasan manusia pada tingkat mata.

Layanan ini menjadikan Deepseek R1 alat serba guna yang dapat digunakan di berbagai bidang aplikasi, dari penelitian ilmiah hingga pengembangan perangkat lunak.

Fitur dan Tantangan Khusus dalam perjalanan ke AI yang sempurna

Terlepas dari kemajuan mengesankan yang dibuat oleh Deepseek dengan R1 dan R1 Zero, ada juga beberapa tantangan dan pembatasan yang perlu diatasi:

Perubahan Pidato

Baik R1 dan R1 Zero terkadang menunjukkan kecenderungan untuk beralih antara berbagai bahasa secara tidak sengaja. Ketidakkonsistenan ini dapat memengaruhi pengalaman pengguna dan membuat perbaikan lebih lanjut dalam bidang pemrosesan bahasa yang diperlukan.

Pembatasan fungsional

Model saat ini tidak mendukung panggilan fungsi, dialog yang diperluas atau output dalam format JSON. Pembatasan ini membuat sulit untuk menggunakan model dalam aplikasi kompleks yang membutuhkan fungsi -fungsi ini.

Ketersediaan terbuka

Sementara ketersediaan gratis Deepseek R1 di bawah co -license adalah keuntungan besar dan penggunaan bebas dari bobot dan output model memungkinkan, ini juga berarti bahwa model berpotensi dapat disalahgunakan untuk tujuan berbahaya. Adalah penting bahwa masyarakat dan pengembang bertanggung jawab dan menggunakan teknologi secara etis.

Model open source yang lebih kecil

Publikasi enam model open source yang lebih kecil yang dilatih dengan data dari Deepseek-R1 adalah langkah penting menuju demokratisasi teknologi AI. Ini memungkinkan para peneliti dan pengembang di seluruh dunia untuk mengakses dan mengembangkannya lebih lanjut ke teknologi AI tingkat lanjut.

Pengembangan Deepseek R1 dan R1 Zero tidak hanya menunjukkan kemungkinan pembelajaran penguatan, tetapi juga tantangan yang dapat diatasi dalam penciptaan sistem yang benar -benar cerdas.

Deepseek R1 vs Openai O1: Perbandingan Langsung dari Giants

Perbandingan Deepseek R1 dengan model OpenAis O1 tidak dapat dihindari, karena kedua sistem bertujuan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan menunjukkan keterampilan rekurensi lanjutan. Meskipun kedua model memberikan layanan serupa di banyak bidang, ada beberapa perbedaan penting yang patut dilihat lebih dekat:

Kinerja dalam perbandingan langsung

Dalam banyak tes benchmark, Deepseek R1 dan O1 menunjukkan layanan yang sangat mirip. Di bidang matematika, Deepseek R1 mencapai 79,8 % di AIME 2024, sementara O1 mencapai 79,2 %. Di area pemrograman, Deepseek R1 mencapai 96,3 % dalam tes Codeforces, sementara O1 mencapai 96,6 %. Dalam Tes Pengetahuan Umum MMLU, Deepseek R1 mencapai 90,8 %, sementara O1 mencapai 91,8 %. Hasil ini menunjukkan bahwa kedua model bersaing di banyak bidang di tingkat yang sangat tinggi.

Tetapi ada juga area di mana Deepseek melebihi R1 O1. Dalam tes Math-500, Deepseek R1 mencapai akurasi yang mengesankan sebesar 97,3 %, sementara O1 mencapai 96,4 %. Hasil ini menunjukkan bahwa Deepseek R1 dapat lebih unggul di beberapa bidang tertentu.

Metode pelatihan

Fokus Pembelajaran Penguatan: Kedua model menggunakan pembelajaran penguatan sebagai metode pelatihan dasar. Namun, sementara Deepseek R1 bergantung pada pembelajaran penguatan murni tanpa penyetelan selesai yang diawasi sebelumnya, O1 RL bergabung dengan umpan balik manusia (RLHF). Perbedaan dalam metode pelatihan ini dapat berkontribusi pada perbedaan kinerja yang diamati antara model dan menunjukkan berbagai filosofi dalam pengembangan AI. Sementara Deepseek mengejar jalur kecerdasan algoritmik murni, Openai bergantung pada penyempurnaan model melalui keahlian manusia.

Biaya dan aksesibilitas

Perbedaan yang signifikan antara kedua model adalah biaya dan ketersediaan. Deepseek R1 secara signifikan lebih murah daripada O1, dengan biaya API $ 0,55 untuk input dan $ 2,19 untuk output per juta token, dibandingkan dengan $ 15 dan $ 60 di O1. Selain itu, open source Deepseek R1 dan di bawah lisensi bersama, sedangkan O1 adalah teknologi berpemilik. Perbedaan biaya dan aksesibilitas ini menjadikan Deepseek R1 pilihan yang menarik bagi pengembang dan peneliti yang ingin menggunakan teknologi AI canggih tanpa biaya keuangan besar.

Keterampilan khusus

Kekuatan secara rinci: Deepseek R1 telah mengembangkan keterampilan seperti memeriksa diri sendiri, refleksi dan generasi rantai pemikiran yang panjang melalui RL murni. O1, di sisi lain, secara khusus dilatih untuk penalaran rantai dan dapat memecahkan masalah kompleks selangkah demi selangkah. Meskipun kedua model berspesialisasi dalam cracking canggih, mereka berbeda dalam fokus metodologis mereka, yang mengarah pada kekuatan yang berbeda di berbagai bidang aplikasi.

Area aplikasi

Persamaan dan Perbedaan: Kedua model cocok untuk berbagai tugas yang menuntut seperti penelitian ilmiah, perhitungan matematika yang kompleks, pemrograman lanjutan dan brainstorming kreatif. Anda dapat berfungsi sebagai dasar untuk aplikasi AI canggih di berbagai bidang, tetapi berbagai bidang prioritas Anda dapat menyebabkannya lebih cocok dalam aplikasi tertentu daripada yang lain.

Secara keseluruhan, Deepseek R1 merupakan alternatif serius untuk OpenAis O1, yang menawarkan biaya yang jauh lebih rendah dan aksesibilitas yang lebih besar dengan kinerja yang sebanding. Ini adalah langkah penting menuju demokratisasi teknologi AI, yang berpotensi, cara AI dikembangkan dan digunakan secara fundamental. Namun, masa percobaan jangka panjang dari kedua model dalam skenario aplikasi nyata masih harus dilihat.

Cocok untuk:

• Apakah model bahasa AI digunakan dalam industri, misalnya robotika, proses otomasi, pabrik pintar, atau sistem kontrol lalu lintas?
• Tingkat kecerdasan buatan berikutnya: Agen AI otonom menaklukkan dunia digital – agen AI versus model AI

Kekuatan spesifik Deepseek R1 secara rinci

Sementara kinerja keseluruhan Deepseek R1 dan OpenAI O1 sangat mirip di banyak bidang, ada beberapa bidang khusus di mana Deepseek R1 menunjukkan layanan yang unggul:

Kompetensi matematika di level tertinggi

Deepseek R1 melebihi O1 dalam tes matematika seperti AIMe (79,8 % vs 79,2 %) dan Math-500 (97,3 % vs 96,4 %). Hasil ini tidak hanya nilai numerik, tetapi juga menunjukkan bahwa model ini dapat memahami dan menggunakan konsep dan masalah matematika yang kompleks. Ini adalah bukti kompetensi matematika yang mendalam dari Deepseek R1.

Pengetahuan umum yang lebih dalam

Dalam uji GPQA Diamond, tes untuk pengetahuan umum, Deepseek R1 mencapai 71,5 %, yang merupakan kinerja yang signifikan. Model ini menunjukkan pemahaman yang mendalam tentang fakta, konsep, dan hubungan, yang menjadikannya alat yang serba guna untuk aplikasi yang membutuhkan berbagai pengetahuan.

Transparansi dalam proses berpikir

The Inner Monologue: Deepseek R1 menawarkan wawasan yang lebih rinci tentang proses berpikir internalnya dibandingkan dengan O1. Ini menunjukkan "monolog dalam" yang lebih transparan yang memungkinkan pengguna untuk lebih memahami argumen di balik jawaban. Transparansi ini sangat berharga untuk memahami bagaimana model sampai pada kesimpulannya dan untuk mengidentifikasi kemungkinan sumber kesalahan. Ini membuatnya lebih mudah untuk mengontrol model dalam pertanyaan mendatang.

Eksekusi kode secara real time

Deepseek R1 menawarkan kemampuan unik untuk menguji dan membuat kode yang dibuat langsung di antarmuka obrolan. Ini sebanding dengan "Artefak Claude" dan memungkinkan iterasi dan peningkatan cepat saat pemrograman. Kemampuan untuk melakukan kode secara real time adalah keuntungan besar bagi pengembang dan pemrogram.

Terlepas dari kekuatan ini, penting untuk menekankan bahwa ulasan independen dan analisis jangka panjang diperlukan untuk sepenuhnya memvalidasi perbedaan kinerja antara kedua model.

Masa depan AI: Persaingan global dengan hasil yang tidak pasti

Perkembangan Deepseek dan Openai menunjukkan bahwa dunia AI terus berubah. Persaingan antara kedua raksasa akan secara signifikan membentuk pengembangan AI di tahun -tahun mendatang dan mengarah pada inovasi lebih lanjut.

Pertanyaan apakah kesamaan antara Deepseek R1 dan OpenAI O1 disebabkan oleh kebetulan atau imitasi strategis tetap tidak terjawab. Tetapi jelas bahwa persaingan global untuk supremasi dalam AI mendorong pengembangan teknologi dan menggeser batas -batas yang mungkin. Belum dapat diperkirakan apakah Deepseek atau Openai akan memiliki keunggulan dalam kompetisi ini. Namun, sudah pasti bahwa masa depan AI akan tergantung pada kemampuan untuk membuat keputusan yang inovatif dan bertanggung jawab. Demokratisasi teknologi AI menggunakan model open source seperti Deepseek R1 tidak diragukan lagi akan memainkan peran yang menentukan dalam proses ini. Ini adalah bidang yang menarik dan kompleks yang tentunya akan memiliki banyak kejutan yang siap.

☑️ 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

 

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