Analisi comparativa dei principali modelli AI: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 e GPT-4.5 da OpenAai
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Pubblicato il: 24 marzo 2025 / Aggiornamento dal: 24 marzo 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Analisi comparativa dei principali modelli AI: Gemini 2.0, DeepSeek e GPT-4.5-Image: Xpert.Digital
Una visione dettagliata dell'attuale panorama dell'intelligenza artificiale generativa (tempo di lettura: 39 min / nessuna pubblicità / nessuna paywall)
L'ascesa delle macchine intelligenti
Siamo in un'era di progressi senza precedenti nel campo dell'intelligenza artificiale (AI). Lo sviluppo di grandi modelli vocali (LLM) ha raggiunto una velocità negli ultimi anni che ha sorpreso molti esperti e osservatori. Questi sistemi AI altamente sviluppati non sono più solo strumenti per applicazioni specializzate; Penetrano sempre più aree della nostra vita e cambiano il modo in cui lavoriamo, comuniciamo e comprendiamo il mondo che ci circonda.
In cima a questa rivoluzione tecnologica ci sono tre modelli che suscitano scalpore nel mondo professionale e oltre: Gemini 2.0 di Google DeepMind, Deepseek di Deepseek AI e GPT-4.5 di OpenAai. Questi modelli rappresentano l'attuale stato dell'arte nella ricerca e nello sviluppo dell'IA. Dimostrano abilità impressionanti in una varietà di discipline, dall'elaborazione del linguaggio naturale alla generazione di codice informatico al pensiero logico complesso e alla creazione di contenuti creativi.
Questo rapporto effettua un'analisi completa e comparativa di questi tre modelli al fine di esaminare i rispettivi punti di forza, punti deboli e aree di applicazione in dettaglio. L'obiettivo è quello di creare una profonda comprensione delle differenze e delle somiglianze di questi sistemi AI all'avanguardia e di offrire una base informata per valutare il potenziale e le limitazioni. Non solo esamineremo le specifiche tecniche e i dati sulle prestazioni, ma anche gli approcci filosofici e strategici sottostanti degli sviluppatori che hanno modellato questi modelli.
Adatto a:
Le dinamiche della competizione AI: una battaglia a tre vie dei giganti
La competizione per il dominio nel campo dell'IA è intensa ed è dominata da alcuni ma attori molto influenti. Google DeepMind, Deepseek AI e Openai non sono solo società tecnologiche; Sono anche istituti di ricerca che si trovano sul fronte principale dell'innovazione AI. I tuoi modelli non sono solo prodotti, ma anche manifestazioni delle rispettive visioni dal futuro dell'IA e del suo ruolo nella società.
Google DeepMind, con le sue radici profonde nella ricerca e la sua immensa potenza di calcolo, segue Gemini 2.0 un approccio di versatilità e multimodalità. La società vede il futuro dell'IA in agenti intelligenti che sono in grado di far fronte a compiti complessi nel mondo reale e di elaborare e generare perfettamente vari tipi di informazioni - testo, immagini, audio, video -.
Deepseek AI, una società emergente con sede in Cina, si è fatta un nome con DeepSeek, che è caratterizzato dalla sua notevole efficienza, dalle sue forti capacità di ricorso e dal suo impegno per l'open source. DeepEek si posiziona come uno sfidante nel mercato dell'IA, che offre un'alternativa potente e allo stesso tempo accessibile ai modelli dei giganti affermati.
OpenAai, noto da Chatgpt e la famiglia Model GPT, ha nuovamente creato una pietra miliare nello sviluppo dell'IA conversazionale con GPT-4.5. Openi si concentra sulla creazione di modelli non solo intelligenti, ma anche intuitivi, empatici e in grado di interagire con le persone a un livello più profondo. GPT-4.5 incarna questa visione e mira a spostare i limiti di ciò che è possibile nella comunicazione umana-macchina.
Gemelli 2.0: una famiglia di AI modelli per l'età degli agenti
Gemini 2.0 non è solo un singolo modello, ma un'intera famiglia di sistemi di intelligenza artificiale sviluppata da Google DeepMind per soddisfare i diversi requisiti del moderno ecosistema AI. Questa famiglia include varie varianti, ciascuna su misura per aree specifiche di applicazione e requisiti di prestazione.
Adatto a:
Recenti sviluppi e annunci (a partire dal marzo 2025): la famiglia Gemini sta crescendo
Nel corso del 2025, Google DeepMind presentò continuamente nuovi membri della famiglia Gemini 2.0 e quindi sottolineava le sue ambizioni nel mercato dell'intelligenza artificiale. Particolarmente degno di nota è la disponibilità generale di Flash e Gemini 2.0 Flash-lite Gemini 2.0, che sono posizionati come opzioni potenti ed economiche per gli sviluppatori.
Gemini 2.0 Flash stesso descrive Google come un modello di "animale da lavoro". Questo nome indica i suoi punti di forza in termini di velocità, affidabilità e versatilità. È progettato per offrire prestazioni elevate con bassa latenza, il che lo rende ideale per le applicazioni in cui i tempi di risposta rapidi sono decisivi, come ad esempio: B. Chatbot, traduzioni in tempo reale o applicazioni interattive.
Gemini 2.0 Flash-Lite, d'altra parte, mira alla massima efficienza dei costi. Questo modello è ottimizzato per applicazioni con un throughput elevato, in cui bassi costi operativi per richiesta, ad es. B. Nell'elaborazione di massa dei dati di testo, la moderazione automatica dei contenuti o la fornitura di servizi di intelligenza artificiale in ambienti limitati dalle risorse.
Oltre a questi modelli generalmente disponibili, Google ha anche annunciato versioni sperimentali come Gemini 2.0 Pro e Gemini 2.0 Flash Thinking Thinking Experimental. Questi modelli sono ancora in fase di sviluppo e servono a esplorare i limiti del possibile nella ricerca AI e per ottenere feedback da sviluppatori e ricercatori in una fase iniziale.
Gemini 2.0 Pro è evidenziato come il modello più potente della famiglia, specialmente nei settori della codifica e della conoscenza mondiale. Una caratteristica notevole è la sua finestra di contesto estremamente lunga di 2 milioni di token. Ciò significa che Gemini 2.0 Pro è in grado di elaborare quantità estremamente grandi di testo e comprendere cosa rende ideale per compiti che richiedono una profonda comprensione di relazioni complesse, come: ad esempio: B. L'analisi di una vasta documentazione, rispondendo a domande complesse o generazione di codice per grandi progetti software.
Gemini 2.0 Flash Thinking Experiment, d'altra parte, si concentra sul miglioramento delle capacità di ragionamento. Questo modello è in grado di presentare esplicitamente il suo processo di pensiero per migliorare le prestazioni e aumentare la spiegabilità delle decisioni AI. Questa funzione è particolarmente importante nelle aree di applicazione in cui la trasparenza e la tracciabilità delle decisioni AI sono di importanza cruciale, come: ad esempio: B. in medicina, finanza o in giurisprudenza.
Un altro aspetto importante dei recenti sviluppi in Gemini 2.0 è l'impostazione di modelli più vecchi della serie Gemini 1.x e dei modelli Palm e Codey di Google. La società raccomanda vivamente agli utenti di questi modelli più vecchi di migrare a Gemini 2.0 Flash per evitare interruzioni del servizio. Questa misura indica che Google è convinto dei progressi nell'architettura e nelle prestazioni della generazione Gemini 2.0 e vuole posizionarla come piattaforma futura per i suoi servizi di intelligenza artificiale.
La gamma globale di Gemini 2.0 Flash è sottolineata dalla sua disponibilità tramite l'applicazione Web Gemini in oltre 40 lingue e oltre 230 paesi e aree. Ciò è dimostrato dall'impegno di Google a democratizzare l'accesso alla tecnologia AI avanzata e alla sua visione di un'intelligenza artificiale accessibile e utilizzabile per le persone di tutto il mondo.
Panoramica architettonica e fondazioni tecnologiche: funzioni multimodali e agenti a fuoco
La famiglia Gemelli 2.0 è stata progettata da zero per "Age Age". Ciò significa che i modelli non sono progettati solo per comprendere e generare testo, ma sono anche in grado di interagire con il mondo reale, utilizzare strumenti, generare e creare e generare immagini. Queste capacità multimodali e funzioni degli agenti sono il risultato di una profonda attenzione architettonica sulle esigenze delle future applicazioni di intelligenza artificiale.
Le diverse varianti di Gemini 2.0 sono orientate verso diversi punti focali al fine di coprire una vasta gamma di applicazioni. Gemini 2.0 Flash è progettato come un modello versatile con bassa latenza, adatto a una vasta gamma di attività. Gemini 2.0 Pro, d'altra parte, è specializzato in codifica, conoscenza mondiale e contesti lunghi ed è rivolto agli utenti che hanno bisogno delle più alte prestazioni in queste aree. Gemini 2.0 Flash-Lite è destinato a applicazioni ottimizzate in termini di costi e offre un equilibrio tra prestazioni ed economia. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental mira finalmente a migliorare le capacità di ragionamento e ricerca nuovi modi per migliorare i processi di pensiero logico dei modelli di intelligenza artificiale.
Una caratteristica centrale dell'architettura Gemini 2.0 è il supporto di input multimodali. I modelli possono elaborare testo, codice, immagini, audio e video come input e quindi integrare le informazioni da diverse modalità sensoriali. L'output può anche essere eseguito multimodale, per cui Gemini 2.0 può generare testo, immagini e audio. Alcune modalità di output, come B. Video, sono attualmente ancora nella fase di anteprima privata e sarà probabilmente generalmente disponibile in futuro.
L'impressionante prestazione di Gemini 2.0 è anche dovuta agli investimenti di Google in hardware speciale. La società si basa sui suoi TPU Trillium (unità di elaborazione del tensore), che sono state appositamente sviluppate per l'accelerazione dei calcoli dell'IA. Questo hardware su misura consente a Google di addestrare e gestire i suoi modelli di intelligenza artificiale in modo più efficiente e quindi ottenere un vantaggio competitivo nel mercato dell'intelligenza artificiale.
L'orientamento architettonico di Gemini 2.0 alla multimodalità e l'abilitazione di agenti di intelligenza artificiale che possono interagire con il mondo reale è una caratteristica di distinzione essenziale rispetto ad altri modelli di intelligenza artificiale. L'esistenza di diverse varianti all'interno della famiglia Gemini 2.0 indica un approccio modulare che consente a Google di adattare i modelli in modo flessibile a prestazioni specifiche o requisiti di costo. L'uso del proprio hardware sottolinea l'impegno a lungo termine di Google per l'ulteriore sviluppo dell'infrastruttura AI e la sua determinazione a svolgere un ruolo da protagonista nell'era dell'IA.
Dati di formazione: portata, fonti e arte dell'apprendimento
Sebbene le informazioni dettagliate sull'ambito esatto e sulla composizione dei dati di addestramento per Gemini 2.0 non siano aperti al pubblico, possono essere derivate dalle capacità del modello che è stata addestrata su enormi record di dati. Questi record di dati probabilmente includono terabyte o persino petabyte di testo e dati codificati, nonché dati multimodali per le versioni 2.0 che contengono immagini, audio e video.
Google ha un prezioso tesoro di dati che proviene dall'intero spettro di Internet, libri digitalizzati, pubblicazioni scientifiche, articoli di notizie, contributi sui social media e innumerevoli altre fonti. Questa enorme quantità di dati costituisce la base per la formazione dei modelli di AI Google. Si può presumere che Google utilizzi metodi sofisticati per garantire la qualità e la pertinenza dei dati di formazione e per filtrare potenziali distorsioni o contenuti indesiderati.
Le capacità multimodali di Gemini 2.0 richiedono l'inclusione di dati di immagine, audio e video nel processo di formazione. Questi dati provengono probabilmente da varie fonti, tra cui database di immagini disponibili al pubblico, archivi audio, piattaforme video e possibilmente anche record di dati proprietari di Google. La sfida dell'acquisizione e dell'elaborazione dei dati multimodale è integrare in modo ragionevole le diverse modalità di dati e garantire che il modello apprenda le connessioni e le relazioni tra loro.
Il processo di addestramento per modelli vocali di grandi dimensioni come Gemini 2.0 è estremamente calcolato e richiede l'uso di potenti supercomputer e hardware di intelligenza artificiale specializzato. È un processo iterativo in cui il modello viene ripetutamente alimentato con i dati di addestramento e i suoi parametri sono adattati in modo da svolgere le attività desiderate. Questo processo può richiedere settimane o addirittura mesi e richiede una profonda comprensione degli algoritmi sottostanti e delle sottigliezze dell'apprendimento automatico.
Competenze più importanti e diverse applicazioni: Gemini 2.0 in azione
Gemini 2.0 Flash, Pro e Flash-Lite offrono una gamma impressionante di competenze che ti rendono adatto per una varietà di applicazioni in vari settori e aree. Le funzioni più importanti includono:
Inserto e output multimodale
Elaborazione e generazione della capacità di elaborare e generare testo, codice, immagini, immagini, audio e video, apre nuove opportunità per l'interazione umana-macchina e la creazione di contenuti multimodali.
Uso dello strumento
Gemini 2.0 può utilizzare strumenti esterni e API per accedere alle informazioni, svolgere azioni e gestire attività complesse. Ciò consente al modello di andare oltre le proprie capacità e di adattarsi in ambienti dinamici.
Finestra a lungo contesto
In particolare, Gemini 2.0 Pro con la sua finestra di contesto token di 2 milioni di token può elaborare e comprendere testi estremamente lunghi e comprendere quali compiti come l'analisi di ampi documenti o il riepilogo delle lunghe conversazioni predestine.
Ragionamento migliorato
La versione sperimentale Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental mira a migliorare i processi di pensiero logico del modello e consentirgli di risolvere problemi più complessi e prendere decisioni razionali.
Coding
Gemini 2.0 Pro è particolarmente forte nella codifica e può generare codice di alta qualità in vari linguaggi di programmazione, riconoscere e correggere errori nel codice e supportarli nello sviluppo del software.
Chiamata funzione
La possibilità di richiamare le funzioni consente a Gemini 2.0 di interagire con altri sistemi e applicazioni e di automatizzare i processi di lavoro complessi.
Le potenziali applicazioni di Gemini 2.0 sono quasi illimitate. Alcuni esempi includono:
Creazione di contenuti
Generazione di testi, articoli, post sul blog, sceneggiature, poesie, musica e altri contenuti creativi in vari formati e stili.
automazione
Automazione di attività di routine, analisi dei dati, ottimizzazione del processo, servizio clienti e altri processi aziendali.
Supporto di codifica
Supporto degli sviluppatori di software in Codegenization, Correction, Documentation del codice e apprendimento di nuovi linguaggi di programmazione.
Esperienze migliorate del mirino
Risultati di ricerca più intelligenti e più legati al contesto che vanno oltre la tradizionale ricerca di parole chiave e aiutano gli utenti a rispondere a domande complesse e ottenere approfondimenti più profondi sulle informazioni.
Applicazioni aziendali e aziendali
Utilizzare in settori come marketing, vendite, risorse umane, finanza, assistenza legale e sanitaria per migliorare l'efficienza, il processo decisionale e la soddisfazione del cliente.
Gemini 2.0: Agente AI trasformativo per la vita e il lavoro di tutti i giorni
Progetti specifici come Project Astra, che ricercano le capacità future di un assistente di AI universale, e Project Mariner, un prototipo per l'automazione del browser, dimostrano i possibili usi pratici di Gemini 2.0. Questi progetti mostrano che Google vede la tecnologia Gemini non solo come strumento per i compiti individuali, ma come base per lo sviluppo di ampie soluzioni di intelligenza artificiale che sono in grado di supportare le persone nella loro vita quotidiana e nelle loro attività professionali.
La versatilità della famiglia modello Gemini 2.0 consente il loro utilizzo in un ampio spettro di compiti, da applicazioni generali a aree specializzate come codifica e ragionamento complesso. L'attenzione alle funzioni degli agenti indica una tendenza verso sistemi di intelligenza artificiale più proattivi e utili, che non solo reagiscono ai comandi, ma sono anche in grado di agire in modo indipendente e risolvere i problemi.
Adatto a:
Disponibilità e accessibilità per utenti e sviluppatori: AI per tutti
Google sta cercando attivamente di rendere Gemini 2.0 accessibile sia agli sviluppatori che agli utenti finali. Gemini 2.0 Flash e Flash-Lite sono disponibili tramite l'API Gemini in Google AI Studio e Vertex AI. Google AI Studio è un ambiente di sviluppo basato sul Web che consente agli sviluppatori di sperimentare Gemini 2.0, creare prototipi e sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale. Vertex AI è la piattaforma cloud di Google per l'apprendimento automatico, che offre una suite completa di strumenti e servizi per la formazione, la fornitura e la gestione dei modelli di intelligenza artificiale.
La versione sperimentale Gemini 2.0 Pro è anche accessibile in Vertex AI, ma è più mirata a utenti e ricercatori avanzati che vogliono esplorare le ultime funzioni e possibilità del modello.
Una versione di Gemini 2.0 Flash Experimental ottimizzata per la chat è disponibile nell'applicazione Web Gemini e nell'app mobile. Ciò consente inoltre agli utenti finali di sperimentare le competenze di Gemini 2.0 in un contesto conversazionale e di fornire feedback che contribuiscano all'ulteriore sviluppo del modello.
Gemini è anche integrato in applicazioni di Google Workspace come Gmail, documenti, fogli e scivoli. Questa integrazione consente agli utenti di utilizzare le funzioni AI di Gemini 2.0 direttamente nei loro processi di lavoro quotidiani, ad es. B. Quando si scrivono e -mail, creazione di documenti, analizzando i dati in fogli di calcolo o creazione di presentazioni.
La disponibilità sfalsata di Gemini 2.0, dalle versioni sperimentali ai modelli generalmente disponibili, consente un'introduzione controllata e la raccolta di feedback degli utenti. Questo è un aspetto importante della strategia di Google per garantire che i modelli siano stabili, affidabili e intuitivi prima di essere resi accessibili a un vasto pubblico. L'integrazione in piattaforme diffuse come Google Workspace facilita l'uso delle competenze del modello attraverso un'ampia base di utenti e contribuisce a integrare l'IA nella vita quotidiana delle persone.
Forzazioni e punti deboli ben noti: una visione onesta di Gemini 2.0
Gemini 2.0 ha ricevuto molti elogi per le sue impressionanti abilità nella comunità AI e nei primi test degli utenti. I punti di forza riportati includono:
Capacità multimodali migliorate
Gemini 2.0 supera i suoi predecessori e molti altri modelli nell'elaborazione e nella generazione di dati multimodali, che lo predestinano per una varietà di applicazioni nei settori dei media, della comunicazione e delle industrie creative.
Lavorazione più veloce
Gemini 2.0 Flash e Flash-Lite sono ottimizzati per la velocità e offrono la bassa latenza, il che lo rende ideale per applicazioni in tempo reale e sistemi interattivi.
Miglioramento del ragionamento e comprensione del contesto
Gemini 2.0 mostra progressi nel pensiero logico e nella comprensione di contesti complessi, il che porta a risposte e risultati più precisi e pertinenti.
Forte prestazioni nella codifica e nell'elaborazione di contesti lunghi
In particolare, Gemini 2.0 Pro colpisce con le sue capacità in codegenizzazione e analisi, nonché nella sua finestra di contesto estremamente lunga, che gli consente di elaborare ampie quantità di testo.
Nonostante questi punti di forza impressionanti, ci sono anche aree in cui Gemini 2.0 ha ancora un potenziale di miglioramento. Le debolezze riportate includono:
Potenziali distorsioni
Come molti grandi modelli vocali, Gemini 2.0 può riflettere distorsioni nei suoi dati di allenamento, che possono portare a risultati distorti o discriminatori. Google sta lavorando attivamente al riconoscimento e al minimo di queste distorsioni.
Restrizioni al complesso risoluzione dei problemi in tempo reale
Sebbene Gemini 2.0 mostri progressi nel ragionamento, può comunque raggiungere i suoi limiti con problemi molto complessi in tempo reale, soprattutto rispetto ai modelli specializzati che sono ottimizzati per alcuni tipi di compiti di ragionamento.
È necessario migliorare lo strumento di composizione in Gmail
Alcuni utenti hanno riferito che lo strumento di composizione in Gmail, che si basa su Gemini 2.0, non è ancora perfetto in tutti gli aspetti e ha un potenziale di miglioramento, ad es. B. per quanto riguarda la coerenza stilistica o la considerazione di specifiche preferenze dell'utente.
Rispetto a concorrenti come Grok e GPT-4, Gemini 2.0 mostra punti di forza in compiti multimodali, ma potrebbero essere in ritardo in alcuni benchmark di ragionamento. È importante sottolineare che il mercato dell'IA è molto dinamico e le prestazioni relative dei diversi modelli sono in costante cambiamento.
Nel complesso, Gemini 2.0 offre abilità impressionanti e rappresenta progressi significativi nello sviluppo di modelli di grandi dimensioni. Tuttavia, il continuo ulteriore sviluppo e miglioramento di Gemini 2.0 di Google DeepMind probabilmente continuerà a ridurre al minimo questi punti deboli in futuro ed espanderne i suoi punti di forza.
Risultati di parametri di riferimento pertinenti e confronti delle prestazioni: i numeri parlano volumi
I dati di riferimento mostrano che Gemini 2.0 Flash e Pro in vari benchmark consolidati come MMLU (enorme comprensione del linguaggio multitasking), LivecodeBech, Bird-SQL, GPQA (Q&A a prova di Google a livello laureato), matematica, Hiddenmath, Global MMLU, MMMU (massiccio multi-discipline Muldodal Comprensione), Covost2 (voce conversazionale alla traduzione del linguaggio) ed egososchema hanno un aumento significativo delle prestazioni nei confronti dei loro predecessori.
Le diverse varianti di Gemini 2.0 mostrano diversi punti di forza, per cui Pro di solito funziona meglio per attività più complesse, mentre Flash e Flash Lite sono ottimizzati per la velocità e l'efficienza dei costi.
Rispetto a modelli di altre aziende come GPT-4O e DeepSeek, le prestazioni relative variano a seconda del benchmark specifico e dei modelli confrontati. Ad esempio, Gemini 2.0 supera Flash 1.5 Pro in importanti benchmark ed è due volte più veloce allo stesso tempo. Ciò sottolinea gli aumenti dell'efficienza che Google ha raggiunto attraverso l'ulteriore sviluppo dell'architettura Gemelli.
Gemini 2.0 Pro raggiunge valori più alti rispetto a Gemini 1.5 Pro Questi miglioramenti sono particolarmente rilevanti per gli sviluppatori di software e le aziende che utilizzano AI per la codegenizzazione e l'analisi.
Nei benchmark matematici come Math e Hiddenmath, i modelli 2.0 mostrano anche miglioramenti significativi ai loro predecessori. Ciò indica che Google ha fatto progressi nel migliorare le capacità di ragionamento di Gemini 2.0, specialmente nelle aree che richiedono pensiero logico e comprensione matematica.
Tuttavia, è importante notare che i risultati del benchmark sono solo una parte del quadro generale. Le prestazioni effettive di un modello AI in applicazioni reali possono variare a seconda dei requisiti specifici e del contesto. Tuttavia, i dati di riferimento forniscono preziose informazioni sui punti di forza e di debolezza dei diversi modelli e consentono un confronto obiettivo delle loro prestazioni.
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Leader AI economici: DeepSeek R2 vs. una potente alternativa
Leader AI economici: DeepSeek vs. AI Giant-una potente immagine alternativa: xpert.digital
DeepSeek: lo sfidante efficiente con particolare attenzione al ragionamento e all'open source
DeepSeek è un modello AI sviluppato da DeepSeek AI ed è caratterizzato dalla sua notevole efficienza, dalle sue forti capacità di ragionamento e dal suo impegno per l'open source. Deepseek si posiziona come un'alternativa potente ed economica ai modelli degli AI Giants stabiliti e ha già attirato molta attenzione nella comunità dell'IA.
Quadro architettonico e specifiche tecniche: efficienza attraverso l'innovazione
DeepSeek utilizza un'architettura di trasformatore modificata che si basa sull'efficienza attraverso l'attenzione di query raggruppata (GQA) e l'attivazione di risparmio dinamico (miscela di MOE ESPERTS). Queste innovazioni architettoniche consentono a DeepEek di ottenere alte prestazioni con risorse aritmetiche relativamente basse.
Il modello DeepSeek-R1, la prima versione pubblicamente disponibile di DeepSeek, ha 671 miliardi di parametri, ma vengono attivati solo 37 miliardi per token. Questo approccio dell '"attivazione sparsa" riduce significativamente i costi di calcolo durante l'inferenza, poiché solo una piccola parte del modello è attiva per ogni input.
Un'altra importante caratteristica architettonica di DeepSeek è il meccanismo di attenzione latente a più testa (MLA). MLA ottimizza il meccanismo di attenzione, che è una componente centrale dell'architettura del trasformatore e migliora l'efficienza dell'elaborazione delle informazioni nel modello.
Il focus di DeepSeek è sull'equilibrio tra prestazioni e restrizioni pratiche sulle restrizioni operative, in particolare nelle aree di codegenizzazione e supporto multilingue. Il modello è progettato per offrire risultati eccellenti in queste aree e allo stesso tempo essere economico e salvando le risorse.
L'architettura MoE, che DeepEek utilizza, divide il modello AI in sottorete separate, ognuna delle quali è specializzata in un sottoinsieme dei dati di input. Durante la formazione e l'inferenza, viene attivata solo una parte della sottorete per ciascun input, il che riduce significativamente i costi di calcolo. Questo approccio consente a DeepEek di formare e gestire un modello molto grande con molti parametri senza aumentare eccessivamente la velocità o i costi di inferenza.
Risultati sui dati di formazione: qualità prima della quantità e del valore della specializzazione
DeepSeek attribuisce grande importanza ai dati di formazione specifici del dominio, in particolare per la codifica e la lingua cinese. La società è convinta che la qualità e la rilevanza dei dati di formazione siano più importanti per le prestazioni di un modello AI rispetto alla quantità pura.
Il corpo di allenamento DeepSeek-V3 comprende 14,8 trilioni di token. Una parte significativa di questi dati proviene da fonti specifiche del dominio che si concentrano sulla codifica e sulla lingua cinese. Ciò consente a DeepSeek di eseguire servizi particolarmente forti in queste aree.
I metodi di addestramento di DeepSeek includono il rinforzo (RL), incluso l'esclusivo approccio Pure-RL per DeepSeek-R1-Zero e l'uso dei dati di avvio a freddo per DeepSeek-R1. L'apprendimento del rinforzo è un metodo di apprendimento automatico, in cui un agente impara ad agire in un ambiente ricevendo premi per azioni desiderate e punizioni per azioni indesiderate.
DeepSeek-R1-Zero è stato addestrato senza una sintonizzazione delle pinne supervisionata iniziale (SFT) per promuovere le capacità di ragionamento esclusivamente tramite RL. La messa a duratura supervisionata è una tecnologia abituale in cui un modello di lingua pre-addestrato con un set di dati più piccolo e annotato è terminato al fine di migliorare le sue prestazioni in determinate attività. Tuttavia, DeepSeek ha dimostrato che è possibile ottenere forti capacità di ricorrenza anche senza SFT con l'apprendimento del rinforzo.
DeepSeek-R1, d'altra parte, integra i dati di avvio a freddo davanti alla RL per creare una solida base per le attività di lettura e non lettura. I dati di avvio a freddo sono i dati utilizzati all'inizio della formazione per trasmettere una comprensione fondamentale della lingua e del mondo al modello. Con la combinazione di dati di avvio a freddo con l'apprendimento del rinforzo, DeepSeek può formare un modello che ha forti capacità di ragionamento e una vasta conoscenza generale.
Le tecniche avanzate come l'ottimizzazione delle politiche relative di gruppo (GRPO) vengono anche utilizzate per ottimizzare il processo di formazione RL e per migliorare la stabilità e l'efficienza della formazione.
Adatto a:
Competenze fondamentali e potenziali applicazioni: DeepSeek in azione
DeepSeek-R1 è caratterizzato da una serie di abilità fondamentali che lo predestinano per varie applicazioni:
Forti capacità di ragionamento
DeepSeek-R1 è particolarmente forte nel pensiero logico e nella risoluzione dei problemi, specialmente in settori come la matematica e la codifica.
Prestazioni superiori in codifica e matematica
I dati di riferimento mostrano che DeepSeek-R1 spesso taglia meglio nei benchmark di codifica e matematica rispetto a molti altri modelli, tra cui alcuni modelli di OpenAai.
Supporto multilingue
DeepSeek-R1 offre supporto per diverse lingue, il che lo rende attraente per applicazioni globali e utenti multilingue.
Efficienza dei costi
L'architettura efficiente di DeepSeek-R1 consente al modello di operare con costi di calcolo relativamente piccoli, il che lo rende un'opzione economica per aziende e sviluppatori.
Disponibilità open source
DeepSeek AI è impegnata nell'idea open source e fornisce molti dei suoi modelli, tra cui DeepSeek LLM e DeepSeek Code, come open source. Ciò promuove la trasparenza, la cooperazione e l'ulteriore sviluppo della tecnologia AI da parte della comunità.
Le potenziali applicazioni per DeepSeek-R1 includono:
Creazione di contenuti
Generazione di testi tecnici, documentazione, report e altri contenuti che richiedono un alto grado di precisione e dettagli.
AI Tutor
Utilizzare come tutor intelligente nelle aree di matematica, informatica e altre discipline tecniche per supportare gli studenti nella risoluzione dei problemi e comprendere concetti complessi.
Strumenti di sviluppo
Integrazione negli ambienti e strumenti di sviluppo per supportare gli sviluppatori di software in CodeGen, risoluzione dei problemi, analisi del codice e ottimizzazione.
Architettura e pianificazione urbana
DeepSeek AI è anche utilizzato nell'architettura e nella pianificazione urbana, compresa l'elaborazione dei dati GIS e il codice di codizzazione per le visualizzazioni. Ciò dimostra il potenziale di DeepSeek per creare un valore aggiunto anche in aree di applicazione specializzate e complesse.
DeepSeek-R1 può risolvere problemi complessi smontali nei singoli passi e rendendo trasparente il processo di pensiero. Questa capacità è particolarmente preziosa nelle aree di applicazione in cui la tracciabilità e la spiegabilità delle decisioni AI sono importanti.
Opzioni di disponibilità e licenze: open source per innovazione e accessibilità
DeepSeek si basa fortemente sull'open source e ha pubblicato molti dei suoi modelli sotto licenze open source. DeepSeek LLM e DeepSeek Code sono disponibili come open source e possono essere usati, modificati e sviluppati liberamente dalla comunità.
DeepSeek-R1 è pubblicato sotto la co-License, una licenza open source molto liberale che consente l'uso commerciale e non commerciale, la modifica e l'ulteriore distribuzione del modello. Questa strategia open source distingue DeepSeek da molte altre aziende di intelligenza artificiale che di solito mantengono proprietari dei loro modelli.
DeepSeek-R1 è disponibile su varie piattaforme, tra cui abbraccio, Azure Ai Foundry, Amazon Dark e IBM Watsonx.ai. Abbracciare Face è una piattaforma popolare per la pubblicazione e lo scambio di modelli di intelligenza artificiale e record di dati. Azure AI Foundry, Amazon Dark e IBM Watsonx.ai sono piattaforme cloud che consentono l'accesso a DeepSeek-R1 e altri modelli AI tramite API.
I modelli di DeepSeek sono noti come economici rispetto ai concorrenti, sia in termini di formazione e costi di inferenza. Questo è un vantaggio importante per le aziende e gli sviluppatori che vogliono integrare la tecnologia AI nei loro prodotti e servizi, ma devono prestare attenzione ai loro budget.
Il coinvolgimento di DeepSeek per open source ed efficienza dei costi lo rende un'opzione interessante per una vasta gamma di utenti, dai ricercatori e dagli sviluppatori alle aziende e alle organizzazioni. La disponibilità open source promuove trasparenza, cooperazione e ulteriore sviluppo più rapido della tecnologia DeepSeek da parte della comunità AI.
Adatto a:
Punti di forza e di debolezza segnalati: uno sguardo critico a DeepSeek
DeepSeek ha ricevuto molti riconoscimenti nella comunità dell'IA per i suoi punti di forza nelle aree di programmazione, matematica e ragionamento. I punti di forza riportati includono:
Prestazioni superiori in codifica e matematica
I dati di riferimento e le revisioni indipendenti confermano le prestazioni eccezionali di DeepSeek-R1 nei benchmark di codifica e matematica, spesso migliori di quelli dei modelli OpenAI.
Efficienza dei costi
L'architettura efficiente di DeepSeek-R1 consente al modello di operare con costi di calcolo inferiori rispetto a molti altri modelli comparabili.
Disponibilità open source
La licenza open source dei modelli DeepSeek promuove trasparenza, collaborazione e innovazione nella comunità dell'IA.
Forti capacità di ragionamento
DeepSeek-R1 mostra abilità impressionanti nel pensiero logico e nella risoluzione dei problemi, specialmente nei settori tecnici.
Nonostante questi punti di forza, ci sono anche aree in cui DeepSeek ha ancora un potenziale di miglioramento. Le debolezze riportate includono:
Potenziali distorsioni
Come tutti i principali modelli vocali, DeepSeek può riflettere le distorsioni nei suoi dati di allenamento, anche se Deepseek Ani cerca di minimizzarli.
Ecosistema più piccolo rispetto ai fornitori stabiliti
DeepSeek è un'azienda relativamente giovane e non ha ancora lo stesso ampio ecosistema di strumenti, servizi e risorse della comunità come fornitori affermati come Google o OpenAai.
Supporto multimodale limitato oltre il testo e il codice
DeepSeek si concentra principalmente sull'elaborazione del testo e del codice e attualmente non offre un supporto multimodale completo per immagini, audio e video come Gemini 2.0.
Continua a aver bisogno di supervisione umana
Sebbene DeepSeek-R1 abbia prestazioni impressionanti in molte aree, la supervisione e la convalida umana sono ancora necessarie in casi d'uso critici per evitare errori o risultati indesiderati.
Allucinazioni occasionali
Come tutti i principali modelli linguistici, DeepSeek può occasionalmente produrre allucinazioni, ovvero generare informazioni errate o irrilevanti.
Dipendenza da grandi risorse aritmetiche
La formazione e il funzionamento di DeepSeek-R1 richiedono risorse aritmetiche significative, sebbene l'architettura efficiente del modello riduca questi requisiti rispetto ad altri modelli.
Nel complesso, DeepSeek è un modello di intelligenza artificiale promettente con punti di forza speciali nelle aree di codifica, matematica e ragionamento. La sua efficienza in termini di costi e disponibilità open source lo rendono un'opzione interessante per molti utenti. Si prevede che l'ulteriore sviluppo di Deepseek da parte dell'IA Deepseek continuerà a minimizzare i suoi punti deboli in futuro ed espandere i suoi punti di forza.
Risultati di parametri di riferimento pertinenti e confronti delle prestazioni: DeepSeek in confronto
I dati di riferimento mostrano che DeepSeek-R1 può tenere il passo con OpenAI-O1 in molti benchmark di ragionamento o addirittura superarli, specialmente in matematica e codifica. Openai-O1 si riferisce ai modelli precedenti di Openai, che sono stati pubblicati prima di GPT-4.5 e in alcune aree, come: ad esempio: B. Ragionamento, forse ancora competitivo.
In benchmark di matematica come Aime 2024 (American Invitational Mathematics Examination) e Math-500, DeepSeek-R1 raggiunge valori elevati e spesso supera i modelli OpenAI. Ciò sottolinea i punti di forza di Deep -Week nel ragionamento matematico e nella risoluzione dei problemi.
Nell'area della codifica, DeepSeek-R1 mostra anche forti servizi in parametri di riferimento come LiveCodeBech e Codeforces. LiveCodeBench è un punto di riferimento per i mobili in codice, mentre Codeforces è una piattaforma per le competizioni di programmazione. I buoni risultati di DeepSeek-R1 in questi benchmark indicano la sua capacità di generare codice di alta qualità e di risolvere compiti di programmazione complessi.
In generale, benchmark di conoscenza come GPQA Diamond (Livello Domande e risposte di Google Proof), DeepSeek-R1 è spesso a livello degli occhi o leggermente sotto OpenAI-O1. GPQA Diamond è un punto di riferimento impegnativo che mette alla prova le conoscenze generali e le attività di ragionamento dei modelli di intelligenza artificiale. I risultati indicano che DeepSeek-R1 è anche competitivo in questo settore, sebbene potrebbe non raggiungere le stesse prestazioni dei modelli specializzati.
Le versioni distillate di DeepSeek-R1, che si basano su modelli più piccoli come Llama e Qwen, mostrano anche risultati impressionanti in vari parametri di riferimento e in alcuni casi anche superano Openai-O1-Mini. La distillazione è una tecnica in cui un modello più piccolo è addestrato per imitare il comportamento di un modello più ampio. Le versioni distillate di DeepSeek-R1 mostrano che la tecnologia principale di DeepSeek può anche essere utilizzata in modo efficace in modelli più piccoli, che ne sottolinea la versatilità e la scalabilità.
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Fatti, intuizione, empatia: questo rende GPT-4.5 così speciale
GPT-4.5: Eccellenza conversazionale e attenzione all'immagine naturale di interazione: Xpert.Digital
GPT-4.5: Eccellenza conversazionale e attenzione all'interazione naturale
GPT-4.5, con il nome in codice "Orion", è l'ultimo modello di punta di OpenAai e incarna la visione dell'azienda di un'intelligenza artificiale che non è solo intelligente, ma anche intuitiva, empatica e in grado di interagire con le persone a un livello profondo. GPT-4.5 si concentra principalmente sul miglioramento dell'esperienza di conversazione, aumentando la correzione dei fatti e riducendo le allucinazioni.
Specifiche attuali e caratteristiche principali (a partire dal marzo 2025): GPT-4.5 svelato
GPT-4.5 è stato pubblicato come anteprima di ricerca nel febbraio 2025 e finora è stato chiamato il "modello più grande e migliore per la chat". Questa affermazione sottolinea il focus principale del modello sulle capacità conversazionali e l'ottimizzazione dell'interazione umana-macchina.
Il modello ha una finestra di contesto di 128.000 token e una lunghezza massima di uscita di 16.384 token. La finestra di contesto è inferiore a quella di Gemini 2.0 Pro, ma è ancora molto grande e consente a GPT-4.5 di avere discussioni più lunghe e di elaborare indagini più complesse. La lunghezza massima di uscita limita la lunghezza delle risposte che il modello può generare.
Lo stato della conoscenza di GPT-4.5 varia fino a settembre 2023. Ciò significa che il modello ha informazioni ed eventi fino a questo punto, ma non ha conoscenza degli sviluppi successivi. Questa è una restrizione importante che deve essere presa in considerazione quando si utilizza GPT-4.5 per informazioni critiche o attuali.
GPT-4.5 integra funzioni come ricerca Web, carichi di file e immagini e lo strumento Canvas in CHATGPT. Il modello consente al modello di accedere alle informazioni correnti da Internet e di arricchire le sue risposte con le conoscenze attuali. I caricamenti di file e immagini consentono agli utenti di fornire al modello ulteriori informazioni sotto forma di file o immagini. Lo strumento Canvas è un tavolo da disegno interattivo che consente agli utenti di integrare elementi visivi nelle loro conversazioni con GPT-4.5.
A differenza di modelli come O1 e O3-Mini, che si concentrano sul ragionamento passo-passo, GPT-4.5 ridimensiona l'apprendimento senza supervisione. L'apprendimento senza supervisione è un metodo di apprendimento automatico, in cui il modello impara da dati non annotati, senza istruzioni o etichette esplicite. Questo approccio mira a rendere il modello più intuitivo e più discusso, ma potrebbe essere in grado di pagare le prestazioni con compiti complessi di risoluzione di problemi.
Design e innovazioni architettoniche: ridimensionamento e allineamento per la conversazione
GPT-4.5 si basa sull'architettura del trasformatore, che si è affermata come base per la maggior parte dei moderni modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Openi utilizza l'immensa potenza di calcolo dei supercomputer Microsoft Azure AI per formare e gestire GPT-4.5. Il ridimensionamento della potenza di calcolo e dei dati è un fattore decisivo per le prestazioni di modelli vocali di grandi dimensioni.
Un focus nello sviluppo di GPT-4.5 è sul ridimensionamento dell'apprendimento non supervisionato per migliorare l'accuratezza del modello mondiale e dell'intuizione. Openi è convinto che una comprensione più profonda del mondo e un'intuizione migliorata siano decisive per la creazione di modelli di intelligenza artificiale che possono interagire con le persone in modo naturale e umano.
Sono state sviluppate nuove tecniche di allineamento scalabili per migliorare la cooperazione con le persone e comprendere le sfumature. L'allineamento si riferisce al processo di allineamento di un modello di intelligenza artificiale in modo tale da riflettere i valori, gli obiettivi e le preferenze delle persone. Sono necessarie tecniche di allineamento scalabili per garantire che i modelli vocali di grandi dimensioni siano sicuri, utili ed eticamente giustificabili se vengono utilizzati su larga scala.
OpenAai afferma che GPT-4.5 ha oltre 10 volte maggiore efficienza di elaborazione rispetto a GPT-4O. GPT-4o è un modello precedente di Openi, noto anche per le sue capacità di conversazione. L'aumento dell'efficienza di GPT-4.5 potrebbe consentire di gestire il modello più velocemente ed economico e possibilmente anche aprire nuove aree di applicazione.
Dettagli sui dati di formazione: portata, taglio e miscela di conoscenza e intuizione
Sebbene l'ambito esatto dei dati di formazione per GPT-4.5 non sia annunciato pubblicamente, si può presumere che sia molto grande a causa delle capacità del modello e delle risorse di OpenAai. Si stima che i petabyte dei dati di formazione o addirittura gli exabyte includano dati di testo e immagine.
Il modello del modello è sufficiente fino a settembre 2023. I dati di formazione probabilmente includono una vasta gamma di dati di testo e immagini da Internet, libri, pubblicazioni scientifiche, articoli di notizie, contributi sui social media e altre fonti. Openi probabilmente utilizza metodi sofisticati per l'acquisizione, la preparazione e il filtraggio dei dati per garantire la qualità e la pertinenza dei dati di formazione.
La formazione di GPT-4.5 richiede l'uso di enormi risorse aritmetiche e probabilmente richiede settimane o mesi. L'esatto processo di formazione è proprietario e non è descritto in dettaglio da OpenAI. Tuttavia, si può presumere che l'apprendimento di rinforzo dal feedback umano (RLHF) svolga un ruolo importante nel processo di formazione. RLHF è una tecnica in cui viene utilizzato il feedback umano per controllare il comportamento di un modello AI e adattarlo alle preferenze umane.
Adatto a:
Abilità primarie e applicazioni target: GPT-4.5 in uso
GPT-4.5 è caratterizzato in aree come la scrittura creativa, l'apprendimento, l'esplorazione di nuove idee e una conversazione generale. Il modello è progettato per condurre conversazioni naturali, umane e coinvolgenti e per supportare gli utenti in varie attività.
Una delle abilità più importanti di GPT-4.5 sono:
Adesione pronta migliorata
GPT-4.5 è meglio comprendere e implementare le istruzioni e i desideri degli utenti nelle prompt.
Elaborazione del contesto
Il modello può elaborare conversazioni più lunghe e contesti più complessi e adattare le sue risposte di conseguenza.
Accuratezza dei dati
GPT-4.5 ha migliorato i fatti e produce meno allucinazioni rispetto ai modelli precedenti.
Intelligenza emotiva
GPT-4.5 è in grado di riconoscere le emozioni nei testi e di reagire in modo appropriato a ciò che porta a conversazioni più naturali ed empatiche.
Forte performance di scrittura
GPT-4.5 può generare testi di alta qualità in diversi stili e formati, dai testi creativi alla documentazione tecnica.
Il modello ha il potenziale per ottimizzare la comunicazione, migliorare la creazione e il supporto dei contenuti per le attività di codifica e automazione. GPT-4.5 è particolarmente adatto per applicazioni in cui l'interazione del linguaggio naturale, la generazione creativa e la riproduzione precisa dei fattori sono in primo piano, meno per un ragionamento logico complesso.
Includi alcuni esempi di applicazioni target da GPT-4.5:
Chatbot e assistenti virtuali
Sviluppo di chatbot avanzati e assistenti virtuali per il servizio clienti, l'istruzione, l'intrattenimento e altre aree.
Scrittura creativa
Supporto di autori, sceneggiatori, testo e altri creativi nella ricerca di idee, nella scrittura di testi e nella creazione di contenuti creativi.
Educazione e apprendimento
Utilizzare come tutor intelligente, partner di apprendimento o assistente di ricerca in vari settori dell'educazione.
Creazione di contenuti
Generazione di post sul blog, articoli, post sui social media, descrizioni dei prodotti e altri tipi di contenuti web.
Traduzione e localizzazione
Miglioramento della qualità e dell'efficienza delle traduzioni di macchine e dei processi di localizzazione.
Disponibilità e accesso per diversi gruppi di utenti
GPT-4.5 è disponibile per gli utenti con piani Plus, Pro, Team, Enterprise ed EDU. Questa struttura di accesso sfalsata consente a Openi di introdurre il modello in modo controllato e di affrontare diversi gruppi di utenti con esigenze e budget diversi.
Gli sviluppatori possono accedere a GPT-4.5 tramite l'API di completamento della chat, API ASSISTANTI e API batch. Le API consentono agli sviluppatori di integrare le competenze di GPT-4.5 nelle proprie applicazioni e servizi.
I costi per GPT-4,5 sono superiori a GPT-4O. Ciò riflette le prestazioni più elevate e le funzioni aggiuntive di GPT-4.5, ma può essere un ostacolo per alcuni utenti.
GPT-4.5 è attualmente un'anteprima di ricerca e la disponibilità a lungo termine dell'API può essere limitata. Openi si riserva il diritto di modificare le condizioni di disponibilità e accesso di GPT-4.5 in futuro.
Microsoft testa anche GPT-4.5 in Copilot Studio in un'anteprima limitata. Copilot Studio è una piattaforma di Microsoft per lo sviluppo e la fornitura di chatbot e assistenti virtuali. L'integrazione di GPT-4.5 in Copilot Studio potrebbe espandere ulteriormente il potenziale del modello per le applicazioni aziendali e l'automazione dei processi aziendali.
Punti di forza e di debolezza riconosciuti: GPT-4.5 sotto la lente d'ingrandimento
GPT-4.5 ha ricevuto molti elogi per le sue capacità di conversazione migliorate e fatti più alti nei primi test e valutazioni degli utenti. I punti di forza riconosciuti includono:
Flusso di conversazione migliorato
GPT-4.5 conduce conversazioni più naturali, fluide e coinvolgenti rispetto ai modelli precedenti.
Maggiore corruzione
Il modello produce meno allucinazioni e fornisce informazioni più precise e affidabili.
Allucinazioni ridotte
Sebbene le allucinazioni siano ancora un problema con grandi modelli vocali, GPT-4.5 ha fatto progressi significativi in questo settore.
Migliore intelligenza emotiva
GPT-4.5 è meglio riconoscere le emozioni nei testi e reagire in modo appropriato a ciò che porta a conversazioni empatiche.
Forte performance di scrittura
Il modello può generare testi di alta qualità in diversi stili e formati.
Nonostante questi punti di forza, ci sono anche aree in cui GPT-4.5 ha i suoi limiti. Le debolezze riconosciute includono:
Difficoltà nel ragionamento complesso
GPT-4.5 non è progettato principalmente per letture logiche complesse e può rimanere dietro modelli specializzati come DeepSeek in quest'area.
Prestazioni potenzialmente più povere di GPT-4O in alcuni test logici
Alcuni test indicano che GPT-4.5 taglia meno di GPT-4O in alcuni test logici, il che indica che l'attenzione potrebbe essere stata a scapito delle capacità conversazionali.
Costi più elevati di GPT-4O
GPT-4.5 è più costoso da utilizzare come GPT-4O, che può essere un fattore per alcuni utenti.
Stato della conoscenza entro settembre 2023
Il livello limitato di conoscenza del modello può essere uno svantaggio se sono necessarie informazioni correnti.
Difficoltà nell'auto -correzione e nel ragionamento multipla
Alcuni test indicano che GPT-4.5 ha difficoltà nell'auto-correzione degli errori e del pensiero logico in più stadi.
È importante sottolineare che GPT-4.5 non è progettato per superare i modelli che sono stati sviluppati per ragionamenti complessi. Il suo obiettivo principale è il miglioramento dell'esperienza di conversazione e la creazione di modelli di intelligenza artificiale in grado di interagire con le persone in modo naturale.
Risultati di parametri di riferimento pertinenti e confronti delle prestazioni: GPT-4.5 rispetto ai suoi predecessori
I dati di riferimento mostrano che i miglioramenti di GPT-4.5 rispetto a GPT-4O in aree come il diritto di farlo e una comprensione multilingue, ma possono essere in ritardo nella matematica e alcuni parametri di riferimento della codifica.
In parametri di riferimento come Simpleqa (semplice risposta alla domanda), GPT-4.5 raggiunge una precisione più elevata e un tasso di allucinazione inferiore rispetto a GPT-4O, O1 e O3-Mini. Ciò sottolinea i progressi che OpenAI ha raggiunto quando si migliora la correzione e la riduzione delle allucinazioni.
In benchmark di ragionamento come GPQA, GPT-4.5 mostra miglioramenti rispetto a GPT-4O, ma rimane dietro O3-Mini. Ciò conferma i punti di forza di O3-Mini nell'area del ragionamento e la tendenza di GPT-4.5 a concentrarsi maggiormente sulle capacità conversazionali.
Nei compiti matematici (AIME), GPT-4.5 riduce significativamente peggio di O3-Mini. Ciò indica che GPT-4.5 non è forte nel ragionamento matematico come modelli specializzati come O3-Mini.
Nelle benchmark di codifica come SWE-Lancer Diamond, GPT-4.5 mostra prestazioni migliori di GPT-4O. Ciò indica che anche GPT-4.5 ha fatto progressi in Codegen e analisi, sebbene potrebbe non essere forte come modelli di codifica specializzati come DeepSeek Code.
Le valutazioni umane indicano che la GPT-4.5 è preferita nella maggior parte dei casi, in particolare per le indagini professionali. Ciò indica che GPT-4.5 in pratica offre un'esperienza di conversazione più convincente e utile rispetto ai suoi predecessori, anche se potrebbe non raggiungere sempre i migliori risultati in alcuni parametri di riferimento specializzati.
Adatto a:
Valutazione comparativa: scelta del giusto modello AI
L'analisi comparativa degli attributi più importanti di Gemini 2.0, DeepSeek e GPT-4.5 mostra differenze e somiglianze significative tra i modelli. Gemini 2.0 (Flash) è un modello di trasformatore con particolare attenzione alle funzioni multimodali e agenti, mentre Gemini 2.0 (per) utilizza la stessa architettura, ma è ottimizzato per la codifica e i contesti lunghi. DeepSeek (R1) si basa su un trasformatore modificato con tecnologie come MOE, GQA e MLA e GPT-4.5 si basa sul ridimensionamento mediante apprendimento non supervisionato. Per quanto riguarda i dati di addestramento, mostra che sia i modelli Gemini che GPT-4.5 si basano su grandi quantità di dati come testo, codice, immagini, audio e video, mentre DeepSeek si distingue con 14,8 trilioni di token e un focus sui dati specifici del dominio, nonché l'apprendimento di rinforzi (RL). Le abilità più importanti dei modelli variano: Gemini 2.0 offre inserto e output multimodale con uso di utensili e bassa latenza, mentre la versione Pro supporta anche un contesto fino a 2 milioni di token. DeepSeek, d'altra parte, si convince con forti ragionamenti, codifica, matematica e multilinguismo, integrati dalla sua disponibilità open source. GPT-4.5 brilla in particolare nelle aree di conversazione, intelligenza emotiva e corruzione.
La disponibilità dei modelli è anche diversa: Gemini offre API e un'app Web e mobile, mentre la versione Pro è sperimentalmente accessibile tramite Vertex AI. DeepSeek è disponibile come open source su piattaforme come Huging Face, Azure AI, Amazon Dontion e IBM Watsonx.ai. GPT-4.5, d'altra parte, offre varie opzioni come Chatgpt (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) e API Openi. I punti di forza dei modelli includono multimodalità e velocità su Gemini 2.0 (Flash), nonché la codifica, la conoscenza mondiale e i lunghi contesti a Gemini 2.0 (PRO). DeepSeek segna l'efficienza dei costi, l'eccellente codifica e le capacità matematiche e il ragionamento forte. GPT-4.5 convince con un'alta correzione fattuale e intelligenza emotiva. Tuttavia, si possono anche vedere i punti deboli come distorsioni o problemi con soluzioni di problemi in tempo reale per Gemini 2.0 (Flash), restrizioni sperimentali e limiti di rate nella versione pro, multimodalità limitata e un ecosistema più piccolo a DeepSeek, nonché difficoltà nel ragionamento complesso, matematica e conoscenze limitate in GPT-4.5.
I risultati del benchmark forniscono ulteriori approfondimenti: Gemini 2.0 (Flash) raggiunge il 77,6 % in MMLU, il 34,5 % in Livecodebech e il 90,9 % in matematica, mentre Gemini 2,0 (per) con 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodebech) e 91,8 % (matematica) meglio meglio. DeepSeek supera chiaramente con il 90,8 % (MMLU), il 71,5 % (GPQA), il 97,3 % (matematica) e il 79,8 % (AIME), mentre GPT-4.5 fissa altre priorità: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) e 62,5 % (Simpleqa).
Analisi delle differenze e delle somiglianze più importanti
I tre modelli Gemini 2.0, DeepSeek e GPT-4.5 hanno sia somiglianze che chiare differenze che le predestinano per diverse aree di applicazione e esigenze dell'utente.
Punti in comune
Architettura del trasformatore
Tutti e tre i modelli si basano sull'architettura del trasformatore, che si è affermata come architettura dominante per modelli vocali di grandi dimensioni.
Abilità avanzate
Tutti e tre i modelli dimostrano abilità avanzate nell'elaborazione di linguaggio naturale, codegen, ragionamento e altre aree dell'IA.
Multimodalità (diversamente pronunciato):
Tutti e tre i modelli riconoscono l'importanza della multimodalità, sebbene il grado di supporto e concentrazione variano.
differenze
Concentrarsi e concentrarsi
- Gemini 2.0: versatilità, multimodalità, funzioni degli agenti, ampia gamma di applicazioni.
- DeepSeek: efficienza, ragionamento, codifica, matematica, open source, efficienza dei costi.
- GPT-4.5: conversazione, interazione in linguaggio naturale, correzione, intelligenza emotiva.
Innovazioni architettoniche
DeepSeek è caratterizzato da innovazioni architettoniche come MoE, GQA e MLA, che mirano ad aumentare l'efficienza. GPT-4.5 si concentra sul ridimensionamento delle tecniche di apprendimento e allineamento non supervisionato per migliorare le capacità di conversazione.
Dati di formazione
DeepSeek attribuisce importanza ai dati di formazione specifici del dominio per la codifica e la lingua cinese, mentre Gemini 2.0 e GPT-4.5 probabilmente utilizzano set di dati più ampi e diversi.
Disponibilità e accessibilità
DeepSeek si basa fortemente sull'open source e offre i suoi modelli tramite varie piattaforme. GPT-4.5 è principalmente disponibile tramite piattaforme e API di proprietà di Openai, con un modello di accesso sfaldato. Gemini 2.0 offre un'ampia disponibilità tramite Google Services e API.
Punti di forza e di debolezza
Ogni modello ha i suoi punti di forza e di debolezza, che lo rendono migliore o meno adatto a determinate applicazioni.
Indagine su pubblicazioni ufficiali e revisioni indipendenti: la prospettiva degli esperti
Le pubblicazioni ufficiali e le revisioni indipendenti confermano essenzialmente i punti di forza e di debolezza dei tre modelli mostrati in questo rapporto.
Pubblicazioni ufficiali
Google, DeepSeek AI e OpenAai pubblicano regolarmente post di blog, report tecnici e risultati di riferimento in cui presenti i tuoi modelli e confrontarti con i concorrenti. Queste pubblicazioni offrono preziose approfondimenti sui dettagli tecnici e sulle prestazioni dei modelli, ma sono naturalmente spesso orientate al marketing e possono avere un certo pregiudizio.
Test e recensioni indipendenti
Varie organizzazioni indipendenti, istituti di ricerca ed esperti di intelligenza artificiale effettuano i propri test e recensioni dei modelli e pubblicano i loro risultati sotto forma di post sul blog, articoli, pubblicazioni scientifiche e confronti di riferimento. Queste revisioni indipendenti offrono una prospettiva più obiettiva sui punti di forza e di debolezza dei modelli e aiutano gli utenti a prendere una decisione informata quando si sceglie il modello giusto per le tue esigenze.
In particolare, le revisioni indipendenti confermano i punti di forza di DeepSeek nei benchmark matematici e di codifica e la sua efficienza in termini di costi rispetto a OpenAI. GPT-4.5 è elogiato per le sue migliori capacità di conversazione e il tasso di allucinazione ridotto, ma sono anche evidenziate i suoi punti deboli nel ragionamento complesso. Gemini 2.0 è apprezzato per la sua versatilità e le capacità multimodali, ma le sue prestazioni possono variare a seconda del punto di riferimento specifico.
Il futuro dell'IA è diversificato
L'analisi comparativa di Gemini 2.0, DeepSeek e GPT-4.5 mostra chiaramente che ogni modello ha punti di forza e ottimizzazioni unici che lo rendono più adatto a determinate applicazioni. Non esiste un modello di intelligenza artificiale "migliore" per eccellenza, ma piuttosto una varietà di modelli, ognuno con i tuoi vantaggi e limiti.
Gemelli 2.0
Gemini 2.0 si presenta come una famiglia versatile che si concentra su funzioni di multimodalità e agente, con diverse varianti che sono adattate a esigenze specifiche. È la scelta ideale per le applicazioni che richiedono un supporto multimodale completo e possono beneficiare della velocità e della versatilità della famiglia Gemini 2.0.
Deep -Week
DeepSeek è caratterizzato dalla sua architettura, efficienza dei costi e disponibilità open source orientata al ragionamento. È particolarmente forte nelle aree tecniche come la codifica e la matematica ed è un'opzione interessante per sviluppatori e ricercatori che apprezzano prestazioni, efficienza e trasparenza.
GPT-4.5
GPT-4.5 si concentra sul miglioramento dell'esperienza dell'utente in conversazioni attraverso un aumento della corruzione fattuale, una riduzione delle allucinazioni e un miglioramento dell'intelligenza emotiva. È la scelta migliore per le applicazioni che richiedono un'esperienza di conversazione naturale e coinvolgente, come: B. Chatbot, assistenti virtuali e scrittura creativa.
Multimodalità e open source: le tendenze della prossima generazione di AI
La scelta del modello migliore dipende fortemente dall'applicazione specifica e dalle priorità dell'utente. Le aziende e gli sviluppatori dovrebbero analizzare attentamente le loro esigenze e requisiti e valutare i punti di forza e di debolezza dei vari modelli al fine di fare la scelta ottimale.
Il rapido sviluppo nel campo dei modelli AI indica che questi modelli continueranno a migliorare e svilupparsi rapidamente. Le tendenze future potrebbero includere un'integrazione ancora maggiore della multimodalità, una migliore capacità di ricorrenza, una maggiore accessibilità attraverso iniziative open source e una più ampia disponibilità su varie piattaforme. Gli sforzi in corso per ridurre i costi e aumentare l'efficienza continueranno a far avanzare l'ampia accettazione e l'uso di queste tecnologie in vari settori.
Il futuro dell'IA non è monolitico, ma diversificato e dinamico. Gemini 2.0, DeepSeek e GPT-4.5 sono solo tre esempi della diversità e dello spirito di innovazione che modella l'attuale mercato dell'IA. In futuro, questi modelli dovrebbero diventare ancora più potenti, più versatili e accessibili e il modo in cui interagiamo con la tecnologia e comprendiamo il mondo che ci circonda. Il viaggio dell'intelligenza artificiale è appena iniziato e i prossimi anni prometteranno sviluppi e scoperte ancora più interessanti.
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