Openaaiの主要なAIモデルの比較分析：GoogleGemini 2.0、Deepseek R2、GPT-4.5
Xpert プレリリース
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公開：2025年3月24日 /更新：2025年3月24日 - 著者： Konrad Wolfenstein
主要なAIモデルの比較分析：Gemini 2.0、DeepseekおよびGPT-4.5-Image：Xpert.Digital
生成的人工知能の現在の風景の詳細なビュー（読み取り時間：39分 /広告なし /ペイウォールなし）
インテリジェントマシンの台頭
私たちは、人工知能（AI）の分野で前例のない進歩の時代にいます。大規模な音声モデル（LLMS）の開発は、近年多くの専門家やオブザーバーを驚かせた速度に達しました。これらの高度に開発されたAIシステムは、特殊なアプリケーションのための単なるツールではありません。彼らは私たちの生活のますます多くの領域に浸透し、私たちの仕事の方法を変え、私たちの周りの世界を伝え、理解しています。
この技術革命の一番上には、プロの世界とそれ以降の騒動を引き起こす3つのモデルがあります：Google DeepmindによるGemini 2.0、Deepseek AIのDeepseek、OpenaaiのGPT-4.5。これらのモデルは、AIの研究開発における現在の最先端を表しています。彼らは、自然言語の処理からコンピューターコードの生成、複雑な論理的思考や創造的なコンテンツの作成まで、さまざまな分野で印象的なスキルを示しています。
このレポートは、これらの3つのモデルの包括的かつ比較分析を行い、それぞれの強み、弱点、および適用領域を詳細に調べます。目的は、これらの最先端のAIシステムの違いと類似性を深く理解し、潜在的と制限を評価するための情報に基づいた基盤を提供することです。技術仕様とパフォーマンスデータだけでなく、これらのモデルを形作った開発者の根底にある哲学的および戦略的アプローチも検討します。
に適し：
AIコンペティションのダイナミクス：ジャイアンツの3方向の戦い
AIの分野での優位性の競争は激しく、少数のが非常に影響力のある俳優に支配されています。 Google Deepmind、Deepseek AI、およびOpenaiは、単なるテクノロジー企業ではありません。また、AIイノベーションの最前線にある研究機関でもあります。あなたのモデルは製品だけでなく、AIの未来と社会におけるその役割からのそれぞれのビジョンの現れでもあります。
Google Deepmindは、研究とその膨大なコンピューティングパワーの深いルーツを備えており、Gemini 2.0に汎用性とマルチモダリティのアプローチに従います。同社は、現実世界の複雑なタスクに対処し、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまな種類の情報をシームレスに処理して生成できるインテリジェントエージェントのAIの将来を見ています。
中国に拠点を置く新興企業であるDeepseek AIは、DeepSeekで名前を付けました。これは、その驚くべき効率、強力な頼みのスキル、およびオープンソースへのコミットメントを特徴としています。 Deepseekは、AI市場の挑戦者としての地位を獲得しています。これは、確立された巨人のモデルに代わる強力でアクセス可能な代替品を提供します。
ChatGPTとGPTモデルファミリーで知られるOpenaaiは、GPT-4.5で会話型AIの開発に再びマイルストーンを設定しました。 Openaiは、インテリジェントであるだけでなく、直感的で共感的で、より深いレベルで人々と対話できるモデルの作成に焦点を当てています。 GPT-4.5はこのビジョンを具体化し、ヒューマンマシンコミュニケーションで可能なことの限界を移動することを目指しています。
Gemini 2.0：エージェントの時代のAIモデルのファミリー
Gemini 2.0は、単一のモデルであるだけでなく、Google Deepmindが開発したAIシステムのファミリ全体で、最新のAIエコシステムの多様な要件を満たしています。このファミリには、アプリケーションとパフォーマンスの要件の特定の領域に合わせて調整されたさまざまなバリエーションが含まれています。
に適し：
最近の開発と発表（2025年3月現在）：ジェミニ家は成長しています
2025年の間に、Google DeepmindはGemini 2.0ファミリーの新しいメンバーを継続的に提示し、AI市場での野望を強調しました。特に注目に値するのは、Gemini 2.0 FlashとGemini 2.0 Flash-Liteの一般的な可用性であり、開発者にとって強力で費用効率の高いオプションとして位置付けられています。
Gemini 2.0 Flash自身は、Googleを「作業動物」モデルと表現しています。この名前は、速度、信頼性、汎用性の観点からの強みを示しています。低レイテンシで高性能を提供するように設計されているため、次のような高速応答時間が決定的なアプリケーションに最適です。 B.チャットボット、リアルタイム翻訳、またはインタラクティブアプリケーション。
一方、Gemini 2.0フラッシュライトは、最大のコスト効率を目指しています。このモデルは、リクエストごとに低いスループットの高いアプリケーションに最適化されています。 B.テキストデータの質量処理では、リソース制限環境での自動コンテンツモデレーションまたはAIサービスの提供。
これらの一般的に利用可能なモデルに加えて、GoogleはGemini 2.0 ProやGemini 2.0 Flash Thinking Experimentalなどの実験バージョンも発表しました。これらのモデルはまだ開発中であり、AIの研究における可能性の限界を調査し、初期段階で開発者と研究者からフィードバックを得るのに役立ちます。
Gemini 2.0 Proは、特にコーディングと世界知識の分野で、家族の最も強力なモデルとして強調されています。注目すべき機能は、200万トークンの非常に長いコンテキストウィンドウです。これは、Gemini 2.0 Proが非常に大量のテキストを処理し、次のような複雑な関係を深く理解する必要があるタスクに理想的なものを理解できることを意味します。 B.広範なドキュメントの分析、複雑な質問への回答、または大規模なソフトウェアプロジェクトのコードの生成。
一方、Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentalは、推論スキルの向上に焦点を当てています。このモデルは、パフォーマンスを改善し、AIの決定の説明可能性を向上させるための思考プロセスを明示的に提示することができます。この機能は、AIの決定の透明性とトレーサビリティが次のような非常に重要であるアプリケーションの分野で特に重要です。 B.医学、財務、または判決法。
Gemini 2.0の最近の開発のもう1つの重要な側面は、Gemini 1.xシリーズとGoogleによるPalm and Codeyモデルの古いモデルの設定です。同社は、サービスの中断を避けるために、これらの古いモデルのユーザーがジェミニ2.0フラッシュに移行することを強く推奨しています。この尺度は、GoogleがGemini 2.0世代のアーキテクチャとパフォーマンスの進捗状況を確信しており、AIサービスの将来のプラットフォームとしてそれを位置付けることを望んでいることを示しています。
Gemini 2.0 Flashのグローバル範囲は、40を超える言語と230を超える国と地域でのGemini Webアプリケーションを介して利用可能性によって強調されています。これは、高度なAIテクノロジーへのアクセスを民主化することに対するGoogleのコミットメントと、世界中の人々がアクセスしやすく使用可能なAIのビジョンによって示されています。
アーキテクチャの概要と技術基盤：焦点を合わせたマルチモダリティとエージェント機能
ジェミニ2.0ファミリは、「エージェント時代」のためにゼロから設計されました。これは、モデルがテキストを理解して生成するように設計されているだけでなく、現実世界と対話し、ツールを使用して画像を生成および作成し、生成することもできることを意味します。これらのマルチモーダルスキルとエージェント機能は、将来のAIアプリケーションのニーズに重大な焦点を当てた結果です。
Gemini 2.0のさまざまなバリエーションは、幅広いアプリケーションをカバーするために、さまざまな焦点ポイントを対象としています。 Gemini 2.0 Flashは、低レイテンシの多用途モデルとして設計されており、これは幅広いタスクに適しています。一方、Gemini 2.0 Proは、コーディング、世界の知識、長いコンテキストを専門としており、これらの分野で最高のパフォーマンスを必要とするユーザーを対象としています。 Gemini 2.0 Flash-Liteは、コストが最適化されたアプリケーションを対象としており、パフォーマンスと経済のバランスを提供します。 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentalは、最終的に推論スキルの向上を目指し、AIモデルの論理思考プロセスを改善する新しい方法を研究します。
Gemini 2.0アーキテクチャの中心的な特徴は、マルチモーダル入力のサポートです。モデルは、テキスト、コード、画像、オーディオ、ビデオを入力として処理し、さまざまな感覚モダリティから情報を統合できます。出力はマルチモーダルを実行することもできます。これにより、Gemini 2.0はテキスト、画像、オーディオを生成できます。などの一部の出力モダリティB.ビデオは現在、まだプライベートプレビューフェーズにあり、おそらく将来的には一般的に利用可能です。
Gemini 2.0の印象的なパフォーマンスは、Googleの特別なハードウェアへの投資によるものでもあります。同社は、AI計算の加速のために特別に開発された独自のTrillium TPU（テンソル処理ユニット）に依存しています。このテーラーメイドのハードウェアにより、GoogleはAIモデルをより効率的にトレーニングおよび操作できるため、AI市場で競争上の優位性を達成できます。
Gemini 2.0のマルチモダリティへのアーキテクチャオリエンテーションと、実際の世界と対話できるAIエージェントの有効化は、他のAIモデルと比較して重要な区別機能です。 Gemini 2.0ファミリ内にさまざまなバリエーションが存在することは、Googleがモデルを特定のパフォーマンスまたはコスト要件に柔軟に適応できるようにするモジュール式アプローチを示しています。彼自身のハードウェアの使用は、AIインフラストラクチャのさらなる開発に対するGoogleの長期的なコミットメントと、AI時代における主導的な役割を果たすという決意を強調しています。
トレーニングデータ：範囲、情報源、学習技術
Gemini 2.0のトレーニングデータの正確な範囲と構成に関する詳細情報は一般に公開されていませんが、大規模なデータレコードでトレーニングされたモデルのスキルから導き出すことができます。これらのデータレコードには、おそらくテラバイトまたはペタバイトのテキストとコード化されたデータ、および画像、オーディオ、ビデオを含む2.0バージョンのマルチモーダルデータが含まれます。
Googleには、インターネット、デジタル化された本、科学出版物、ニュース記事、ソーシャルメディアへの貢献、その他の無数のソースから生じる非常に貴重なデータの宝物があります。この膨大な量のデータは、Google AIモデルをトレーニングするための基礎を形成します。 Googleは洗練された方法を使用して、トレーニングデータの品質と関連性を確保し、潜在的な歪みまたは不要なコンテンツをフィルタリングすると想定できます。
Gemini 2.0のマルチモーダルスキルには、トレーニングプロセスに画像、オーディオ、ビデオデータを含める必要があります。このデータは、おそらく、公開されている画像データベース、オーディオアーカイブ、ビデオプラットフォーム、場合によってはGoogleからの独自のデータレコードなど、さまざまなソースから来ています。マルチモーダルのデータ収集と処理の課題は、異なるデータモダリティを賢明に統合し、モデルがそれらの間の接続と関係を学習することを保証することです。
Gemini 2.0などの大規模な音声モデルのトレーニングプロセスは非常に計算されており、強力なスーパーコンピューターと特殊なAIハードウェアの使用が必要です。これは、モデルにトレーニングデータを繰り返し供給され、そのパラメーターが希望するタスクを満たすように適応される反復プロセスです。このプロセスには数週間または数か月かかる場合があり、基礎となるアルゴリズムと機械学習の微妙さを深く理解する必要があります。
最も重要なスキルと多様なアプリケーション：gemini 2.0 in action
Gemini 2.0 Flash、Pro、Flash-Liteは、さまざまな業界や分野のさまざまなアプリケーションに適した印象的なスキルを提供します。最も重要な機能には次のものがあります。
マルチモーダル挿入と出力
テキスト、コード、画像、画像、オーディオ、ビデオを処理および生成する機能を処理して生成すると、ヒューマンマシンの相互作用とマルチモーダルコンテンツの作成の新しい機会が開かれます。
ツールの使用
Gemini 2.0は、外部ツールとAPIを使用して情報にアクセスし、アクションを実行し、複雑なタスクを管理できます。これにより、モデルは独自のスキルを超え、動的環境で適応することができます。
長いコンテキストウィンドウ
特に、200万台のトークンコンテキストウィンドウを備えたGemini 2.0 Proは、非常に長いテキストを処理および理解し、広範なドキュメントの分析や長い会話の概要などのタスクを理解することができます。
改善された推論
実験版Gemini 2.0 Flash Thinking実験目的は、モデルの論理思考プロセスを改善し、より複雑な問題を解決し、合理的な決定を下すことを可能にします。
コーディング
Gemini 2.0 Proはコーディングで特に強力であり、さまざまなプログラミング言語で高品質のコードを生成し、コードのエラーを認識して修正し、ソフトウェア開発でそれらをサポートできます。
関数呼び出し
関数を呼び出す機能により、Gemini 2.0は他のシステムやアプリケーションと対話し、複雑な作業プロセスを自動化できます。
Gemini 2.0の潜在的なアプリケーションはほとんど無限です。いくつかの例は次のとおりです。
コンテンツの作成
テキスト、記事、ブログ投稿、スクリプト、詩、音楽、その他の創造的なコンテンツのさまざまな形式やスタイルの生成。
オートメーション
ルーチンタスク、データ分析、プロセスの最適化、顧客サービス、およびその他のビジネスプロセスの自動化。
コーディングサポート
コードジェネーション、エラー修正、コードドキュメント、および新しいプログラミング言語の学習におけるソフトウェア開発者のサポート。
改善されたViewFinderエクスペリエンス
従来のキーワード検索を超えて、ユーザーが複雑な質問に答え、情報に対するより深い洞察を得るのに役立つ、よりインテリジェントで、よりコンテキスト関連の検索結果が得られます。
ビジネスおよび企業アプリケーション
マーケティング、販売、人事、財務、法律、ヘルスケアなどの分野での使用により、効率、意思決定、顧客満足度を向上させます。
ジェミニ2.0：日常生活と仕事のための変革的AIエージェント
ユニバーサルAIアシスタントの将来のスキルを研究するProject Astraや、ブラウザオートメーションのプロトタイプであるProject Marinerなどの特定のプロジェクトは、Gemini 2.0の実用的な用途を示しています。これらのプロジェクトは、GoogleがGeminiテクノロジーが個々のタスクのツールであるだけでなく、日常生活や専門的な活動で人々をサポートできる広範なAIソリューションの開発の基礎と見なしていることを示しています。
Gemini 2.0モデルファミリの汎用性により、一般的なアプリケーションからコーディングや複雑な推論などの専門分野まで、幅広いタスクでの使用を可能にします。エージェント機能に焦点を当てることは、コマンドに反応するだけでなく、独立して行動して問題を解決することができる、より積極的で役立つAIシステムへの傾向を示しています。
に適し：
ユーザーと開発者の可用性とアクセシビリティ：すべての人のためのAI
Googleは、開発者とエンドユーザーの両方がGemini 2.0にアクセスできるようにしようとしています。 Gemini 2.0 FlashとFlash-Liteは、Google AI StudioおよびVertex AIのGemini APIから入手できます。 Google AI Studioは、開発者がGemini 2.0を実験し、プロトタイプを作成し、AIアプリケーションを開発できるようにするWebベースの開発環境です。 Vertex AIは、AIモデルのトレーニング、提供、管理のための包括的なツールとサービスを提供する機械学習用のGoogleのクラウドプラットフォームです。
実験バージョンのGemini 2.0 Proは、Vertex AIでもアクセスできますが、モデルの最新の機能と可能性を調査したい上級ユーザーと研究者を対象としています。
チャット用に最適化されたGemini 2.0 Flash Experimentalのバージョンは、Gemini Webアプリケーションとモバイルアプリで利用できます。これにより、エンドユーザーは会話のコンテキストでGemini 2.0のスキルを体験し、モデルのさらなる開発に貢献するフィードバックを提供することができます。
Geminiは、Gmail、Docs、Sheet、SlideなどのGoogle Workspaceアプリケーションにも統合されています。この統合により、ユーザーは毎日の作業プロセスでGemini 2.0のAI関数を直接使用できます。 B.電子メールを書き、ドキュメントの作成、スプレッドシートのデータの分析、またはプレゼンテーションの作成。
実験バージョンから一般的に利用可能なモデルまで、Gemini 2.0のずらした可用性により、制御された導入とユーザーフィードバックのコレクションが可能になります。これは、モデルが幅広い視聴者がアクセスできるようになる前に、モデルが安定し、信頼性が高く、ユーザーフレンドリーであることを保証するためのGoogle戦略の重要な側面です。 Google Workspaceなどの広範なプラットフォームへの統合により、幅広いユーザーベースを通じてモデルのスキルの使用が促進され、AIを日常生活に統合することに貢献します。
よく - 知られている長所と短所：ジェミニ2.0の正直な見方
Gemini 2.0は、AIコミュニティでの印象的なスキルと最初のユーザーテストで多くの賞賛を受けました。報告された強みには以下が含まれます。
マルチモーダルスキルの向上
Gemini 2.0は、メディア、コミュニケーション、クリエイティブ産業の分野でのさまざまなアプリケーションに向けて、マルチモーダルデータの処理と生成における前任者や他の多くのモデルを超えています。
より速い仕上がり
Gemini 2.0 FlashとFlash-Liteは速度のために最適化されており、低レイテンシを提供するため、リアルタイムアプリケーションやインタラクティブシステムに最適です。
推論とコンテキストの理解が向上しました
Gemini 2.0は、論理的思考と複雑なコンテキストの理解における進歩を示しており、より正確で関連する答えと結果につながります。
長いコンテキストのコーディングと処理の強力なパフォーマンス
特に、Gemini 2.0 Proは、コードジェネーションと分析のスキルと、非常に長いコンテキストウィンドウに感銘を受け、幅広いテキストを処理できます。
これらの印象的な強みにもかかわらず、ジェミニ2.0にはまだ改善の可能性がある分野もあります。報告された弱点には次のものがあります。
潜在的な歪み
多くの大きな音声モデルと同様に、Gemini 2.0はトレーニングデータの歪みを反映している可能性があり、偏ったまたは差別的な結果につながる可能性があります。 Googleは、これらの歪みの認識と最小化に積極的に取り組んでいます。
複雑な問題解決の制限リアルタイム
Gemini 2.0は推論の進捗を示していますが、特に特定のタイプの推論タスクに最適化された専門モデルと比較して、非常に複雑な問題でリアルタイムでその限界に達する可能性があります。
Gmailの組成ツールを改善する必要があります
一部のユーザーは、Gmailの組成ツールはGemini 2.0に基づいており、あらゆる面でまだ完璧ではなく、改善の可能性があると報告しています。 B.文体的な一貫性または特定のユーザー設定の考慮事項に関して。
GROKやGPT-4などの競合他社と比較して、Gemini 2.0はマルチモーダルタスクの強みを示していますが、特定の推論ベンチマークで遅れをとる可能性があります。 AI市場は非常に動的であり、異なるモデルの相対的なパフォーマンスが常に変化していることを強調することが重要です。
全体として、Gemini 2.0は印象的なスキルを提供し、他のLLMの開発において大きな進歩を表していますが、すべてのタスクにわたる一貫した推論に関連して課題にも直面しています。ただし、Google DeepmindによるGemini 2.0の継続的なさらなる開発と改善は、おそらく将来のこれらの弱点を最小限に抑え、その強みを拡大し続けるでしょう。
関連するベンチマークとパフォーマンスの比較の結果：数字はボリュームを話します
ベンチマークデータは、MMLU（Massive Multitask Language Understanding）、LiveCodeBech、Bird-SQL、GPQA（大学院レベルのGoogle-Proof Q＆A）、Math、Hiddenmath、Global MMLU、MMMU（大規模なマルドダダルムルドダルのムルドダルムルドダルなどのさまざまな確立されたベンチマークのGemini 2.0 FlashとProが示されていることを示しています。理解）、covost2（会話の音声翻訳から音声翻訳）、およびエゴスケマは、前任者に対してパフォーマンスが大幅に向上しています。
Gemini 2.0のさまざまなバリエーションは、さまざまな強度を示しています。これにより、Proは通常、より複雑なタスクに対してより良いパフォーマンスを発揮しますが、FlashとFlash Liteは速度とコスト効率のために最適化されます。
GPT-4OやDeepSeekなどの他の企業のモデルと比較して、相対的なパフォーマンスは、特定のベンチマークと比較モデルによって異なります。たとえば、Gemini 2.0は重要なベンチマークでFlash 1.5 Proを超えており、同時に2倍の速さです。これは、Geminiアーキテクチャのさらなる発展を通じてGoogleが達成した効率の向上を強調しています。
Gemini 2.0 ProはGemini 1.5 Proよりも高い値を達成しますこれらの改善は、AIを使用してコードジェネーションと分析に使用するソフトウェア開発者と企業に特に関連しています。
MathやHiddenmathなどの数学ベンチマークでは、2.0モデルは前任者に大幅な改善を示しています。これは、GoogleがGemini 2.0の推論スキルを向上させ、特に論理的思考と数学的理解を必要とする分野で進歩したことを示しています。
ただし、ベンチマークの結果は全体像の一部にすぎないことに注意することが重要です。実際のアプリケーションでのAIモデルの実際のパフォーマンスは、特定の要件とコンテキストによって異なります。それにもかかわらず、ベンチマークデータは、異なるモデルの相対的な長所と短所に関する貴重な洞察を提供し、パフォーマンスの客観的な比較を可能にします。
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詳細については、こちらをご覧ください:
安価なAIリーダー：Deepseek R2対AIの大手
安価なAIリーダー：Deepseek vs. Ai Giant-A Poffient Alternative-Image：Xpert.Digital
Deepseek：推論とオープンソースに焦点を当てた効率的なチャレンジャー
Deepseekは、DeepSeek AIによって開発されたAIモデルであり、その驚くべき効率、強力な推論スキル、およびオープンソースへのコミットメントによって特徴付けられています。 Deepseekは、確立されたAIジャイアンツのモデルの強力で安価な代替手段としての地位を獲得しており、AIコミュニティですでに多くの注目を集めています。
建築フレームワークと技術仕様：イノベーションによる効率
Deepseekは、グループ化されたクエリの注意（GQA）および動的節約のアクティベーション（専門家の混合）を介して効率に依存する改造されたトランスアーキテクチャを使用します。これらの建築革新により、DeepSeekは比較的低い算術リソースで高性能を達成できます。
DeepSeekの最初の公開バージョンであるDeepSeek-R1モデルには、6710億パラメーターがありますが、1トークンあたり370億のみがアクティブになります。 「スパースアクティベーション」のこのアプローチは、各入力に対してモデルのごく一部のみがアクティブであるため、推論中のコンピューティングコストを大幅に削減します。
Deepseekのもう1つの重要な建築上の特徴は、マルチヘッド潜在的注意（MLA）メカニズムです。 MLAは、トランスアーキテクチャの中心的なコンポーネントである注意メカニズムを最適化し、モデルの情報処理効率を向上させます。
DeepSeekの焦点は、特にコードジェニゼーションと多言語サポートの分野で、パフォーマンスと運用上の制限に対する実際の制限のバランスにあります。このモデルは、これらの領域で優れた結果をもたらし、同時に安価でリソースを救うように設計されています。
DeepSeekが使用するMOEアーキテクチャは、AIモデルを個別のサブネットワークに分割し、それぞれが入力データのサブセットに特化しています。トレーニングと推論中、入力ごとにサブネットワークの一部のみがアクティブになり、コンピューティングコストが大幅に削減されます。このアプローチにより、DeepSeekは、推論の速度やコストを過度に増加させることなく、多くのパラメーターを備えた非常に大きなモデルをトレーニングおよび操作できます。
トレーニングデータに関する調査結果：数量前の品質と専門化の価値
Deepseekは、特にコーディングや中国語のために、ドメイン固有のトレーニングデータを非常に重要にします。同社は、トレーニングデータの品質と関連性が、純粋な量よりもAIモデルのパフォーマンスにとってより重要であると確信しています。
DeepSeek-V3トレーニングボディは、14.8兆個のトークンで構成されています。このデータの重要な部分は、コーディングと中国語に焦点を当てたドメイン固有のソースに由来しています。これにより、DeepSeekはこれらの分野で特に強力なサービスを実行できます。
DeepSeekのトレーニング方法には、DeepSeek-R1-ZeroのユニークなPure-RLアプローチや、DeepSeek-R1のコールドスタートデータの使用など、Rehnection Learning（RL）が含まれます。強化学習は機械学習の方法であり、エージェントは望ましい行動と罰に対する報酬を受け取ることにより、環境で行動することを学びます。
DeepSeek-R1-Zeroは、RLを純粋に推論スキルを促進するために、最初の監視されたフィンチューニング（SFT）なしで訓練されました。スーパー化された微調整は、特定のタスクでのパフォーマンスを改善するために、より小さく注釈付きのデータセットを備えた事前に訓練された言語モデルが完成する通常のテクノロジーです。しかし、Deepseekは、補強学習によってSFTがなくても、強力な再発スキルを達成することが可能であることを示しています。
一方、DeepSeek-R1は、RLの前にあるコールドスタートデータを統合して、リードリングと非読み取りタスクの強力な基盤を作成します。コールドスタートデータは、トレーニングの開始時に使用されるデータであり、言語と世界の基本的な理解をモデルに伝えることです。 Cold Start DataとRenuferation Learningの組み合わせにより、DeepSeekは強力な推論スキルと幅広い一般的な知識を持つモデルをトレーニングできます。
グループ相対ポリシー最適化（GRPO）などの高度な手法は、RLトレーニングプロセスを最適化し、トレーニングの安定性と効率を改善するためにも使用されます。
に適し：
コアスキルと潜在的なアプリケーション：Deepseekのアクション
DeepSeek-R1は、さまざまなアプリケーションにプレキサインを使用する多くのコアスキルによって特徴付けられます。
強力な推論能力
DeepSeek-R1は、特に数学やコーディングなどの分野で、論理的思考や問題解決において特に強力です。
コーディングと数学の優れたパフォーマンス
ベンチマークデータは、DeepSeek-R1がOpenaaiの一部のモデルを含む他の多くのモデルよりもコーディングや数学のベンチマークをよりよく削減することが多いことを示しています。
多言語サポート
DeepSeek-R1はいくつかの言語をサポートしているため、グローバルアプリケーションや多言語ユーザーにとって魅力的です。
コスト効率
DeepSeek-R1の効率的なアーキテクチャにより、モデルは比較的少ないコンピューティングコストで動作できるようになり、企業や開発者にとって安価なオプションになります。
オープンソースの可用性
Deepseek AIはオープンソースのアイデアに取り組んでおり、DeepSeek LLMやDeepSeekコードを含む多くのモデルをオープンソースとして提供しています。これにより、コミュニティによるAIテクノロジーの透明性、協力、さらなる発展が促進されます。
deepseek-r1の潜在的なアプリケーションは次のとおりです。
コンテンツ制作
高度な精度と詳細を必要とする技術テキスト、ドキュメント、レポート、その他のコンテンツの生成。
AIチューター
数学、コンピューターサイエンス、その他の技術分野の分野でインテリジェントチューターとして使用して、問題解決と理解の複雑な概念をサポートします。
開発ツール
コードゲン、トラブルシューティング、コード分析、最適化のソフトウェア開発者をサポートするための開発環境とツールへの統合。
建築と都市計画
Deepseek AIは、GISデータの処理や視覚化のためのコード化コードなど、アーキテクチャや都市計画にも使用されています。これは、DeepSeekが、特殊な複雑なアプリケーション領域でも付加価値を生み出す可能性を示しています。
DeepSeek-R1は、個々のステップでそれらを分解し、思考プロセスを透明にすることにより、複雑な問題を解決できます。この能力は、AIの決定のトレーサビリティと説明可能性が重要である応用分野で特に価値があります。
可用性とライセンスオプション：イノベーションとアクセシビリティのためのオープンソース
Deepseekはオープンソースに強く依存しており、オープンソースライセンスの下でいくつかのモデルを公開しています。 DeepSeek LLMとDeepSeekコードはオープンソースとして利用でき、コミュニティが自由に使用、修正、開発できます。
DeepSeek-R1は、モデルの商業的および非営利的な使用、変更、およびさらなる分布を可能にする非常にリベラルなオープンソースライセンスであるColicenseの下で公開されています。このオープンソース戦略は、DeepSeekを通常モデルを独自のものに保つ他の多くのAI企業と区別します。
Deepseek-R1は、ハグ、Azure AI Foundry、Amazon Dark、IBM Watsonx.aiなど、さまざまなプラットフォームで利用できます。 Hugging Faceは、AIモデルとデータレコードの公開と交換のための人気のあるプラットフォームです。 Azure AI Foundry、Amazon Dark、IBM Watsonx.aiは、APIを介してDeepSeek-R1およびその他のAIモデルへのアクセスを可能にするクラウドプラットフォームです。
DeepSeekのモデルは、トレーニングコストと推論コストの両方で、競合他社と比較して安価なものとして知られています。これは、AIテクノロジーを製品やサービスに統合したいが、予算に注意を払わなければならない企業や開発者にとって重要な利点です。
オープンソースとコスト効率のためのDeepSeekの関与により、研究者や開発者から企業や組織まで、幅広いユーザーにとって魅力的な選択肢となります。オープンソースの可用性は、AIコミュニティによるDeepSeekテクノロジーの透明性、協力、さらに迅速な開発を促進します。
に適し：
報告された長所と短所：Deepseekの批判的な見方
Deepseekは、コーディング、数学、推論の分野での強みについて、AIコミュニティで多くの認識を受けています。報告された強みには以下が含まれます。
コーディングと数学の優れたパフォーマンス
ベンチマークデータと独立したレビューは、コーディングおよび数学ベンチマークにおけるDeepSeek-R1の優れたパフォーマンスを確認します。これは、多くの場合OpenAIモデルのものよりも優れています。
コスト効率
DeepSeek-R1の効率的なアーキテクチャにより、モデルは他の多くの同等のモデルよりも低いコンピューティングコストで動作できます。
オープンソースの可用性
DeepSeekモデルのオープンソースライセンスは、AIコミュニティの透明性、コラボレーション、イノベーションを促進します。
強力な推論能力
DeepSeek-R1は、論理的思考と問題解決、特に技術的なドメインにおける印象的なスキルを示しています。
これらの強みにもかかわらず、Deepseekにはまだ改善の可能性がある分野もあります。報告された弱点には次のものがあります。
潜在的な歪み
すべての主要な音声モデルと同様に、Deepseekは、Deepseek Aniがそれらを最小化しようとしているにもかかわらず、トレーニングデータの歪みを反映することができます。
確立されたプロバイダーと比較して、より小さな生態系
Deepseekは比較的若い企業であり、GoogleやOpenaaiなどの確立されたプロバイダーなど、ツール、サービス、コミュニティリソースと同じ広範なエコシステムをまだ持っていません。
テキストとコードを超えて限られたマルチモーダルサポート
Deepseekは主にテキストとコードの処理に焦点を当てており、現在、Gemini 2.0などの画像、オーディオ、ビデオの包括的なマルチモーダルサポートを提供していません。
引き続き人間の監督が必要です
DeepSeek-R1は多くの分野で印象的なパフォーマンスを実行しますが、間違いや不要な結果を避けるために、重大なユースケースでは人間の監督と検証が依然として必要です。
時折幻覚
すべての主要な言語モデルと同様に、DeepSeekは時々幻覚を生成します。つまり、誤った情報または無関係な情報を生成します。
大規模な算術リソースへの依存
DeepSeek-R1のトレーニングと操作には、重要な算術リソースが必要ですが、モデルの効率的なアーキテクチャは他のモデルと比較してこれらの要件を削減します。
全体として、DeepSeekは、コーディング、数学、推論の分野に特別な強みを持つ有望なAIモデルです。そのコスト効率とオープンソースの可用性により、多くのユーザーにとって魅力的なオプションになります。 Deepseek AIによるDeepseekのさらなる発展は、将来の弱点を最小限に抑え、その強みを拡大し続けると予想されています。
関連するベンチマークとパフォーマンスの比較の結果：比較してdeepseek
ベンチマークデータは、DeepSeek-R1が多くの推論ベンチマークでOpenAI-O1に追いつくことができるか、特に数学とコーディングでそれらを上回ることさえできることを示しています。 Openai-O1は、GPT-4.5以前に公開されたOpenaiの以前のモデルや、次のような特定の領域を指します。 B.推論、おそらくまだ競争力があります。
AIME 2024（American Invitational Mathematics Examination）やMath-500などの数学ベンチマークでは、DeepSeek-R1が高い値を達成し、多くの場合OpenAIモデルを超えています。これは、数学的推論と問題解決におけるDeepseekの強みを強調しています。
コーディングの分野では、DeepSeek-R1はLiveCodeBechやCodeForcesなどのベンチマークでも強力なサービスを示しています。 LiveCodebenchはコード家具のベンチマークであり、CodeForcesはプログラミング競技のプラットフォームです。これらのベンチマークにおけるDeepSeek-R1の良い結果は、高品質のコードを生成し、複雑なプログラミングタスクを解決する能力を示しています。
GPQAダイヤモンド（大学院レベルのGoogle Proof Q＆A）などの一般的なナレッジベンチマークでは、DeepSeek-R1は多くの場合、Openai-O1の目であるか、わずかに下にあります。 GPQAダイヤモンドは、AIモデルの一般的な知識と推論資産をテストする厳しいベンチマークです。結果は、DeepSeek-R1もこの分野でも競争力があることを示していますが、専門モデルと同じパフォーマンスを達成できない可能性があります。
LlamaやQwenなどの小さなモデルに基づいたDeepseek-R1の蒸留バージョンも、さまざまなベンチマークで印象的な結果を示し、場合によってはOpenai-O1-Miniを上回ります。蒸留は、より大きなモデルの動作を模倣するように、小さなモデルが訓練される手法です。 DeepSeek-R1の蒸留バージョンは、DeepSeekのコアテクノロジーがより小さなモデルでも効果的に使用できることを示しており、その汎用性とスケーラビリティを強調しています。
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事実、直感、共感：それはGPT-4.5をとても特別なものにします
GPT-4.5：会話の卓越性と自然相互作用のイメージへの焦点：xpert.digital
GPT-4.5：会話の卓越性と自然相互作用への焦点
コード名「Orion」を備えたGPT-4.5は、Openaaiの最新のフラッグシップモデルであり、Intelligentだけでなく、直感的で共感的で、深いレベルの人々と対話できるAIの同社のビジョンを具体化しています。 GPT-4.5は、主に会話体験の改善、事実の修正の増加、幻覚の減少に焦点を当てています。
現在の仕様と主な機能（2025年3月現在）：GPT-4.5が発表
GPT-4.5は、2025年2月に研究プレビューとして公開され、これまでのところ「チャットの最大かつ最高のモデル」と呼ばれています。このステートメントは、モデルの主要な焦点が会話スキルと人間の相互作用の最適化に基づいています。
このモデルには、128,000トークンのコンテキストウィンドウと16,384トークンの最大出力長があります。コンテキストウィンドウはGemini 2.0 Proのウィンドウよりも小さいですが、それでも非常に大きく、GPT-4.5がより長い議論をし、より複雑な問い合わせを処理することができます。最大出力の長さは、モデルが生成できる回答の長さを制限します。
GPT-4.5の知識の状態は2023年9月まで範囲です。これは、モデルにはこの時点までの情報とイベントがあることを意味しますが、後の開発については知識がありません。これは、時間批判または現在の情報にGPT-4.5を使用する場合に考慮する必要がある重要な制限です。
GPT-4.5は、Web検索、ファイル、画像のアップロード、ChatGPTのCanvasツールなどの関数を統合します。このモデルにより、モデルはインターネットから現在の情報にアクセスし、現在の知識で答えを豊かにすることができます。ファイルと画像のアップロードにより、ユーザーはモデルの追加情報をファイルまたは画像の形式で提供できます。 Canvasツールは、ユーザーが視覚要素をGPT-4.5との会話に統合できるようにするインタラクティブな図面です。
段階的な推論に集中するO1やO3-MINIなどのモデルとは異なり、GPT-4.5は監視されていない学習を拡大します。監視されていない学習は、機械学習の方法であり、モデルは明示的な命令やラベルなしで、発表されていないデータから学習します。このアプローチの目的は、モデルをより直感的で話し合わせることを目的としていますが、複雑な問題を解決するタスクでパフォーマンスを支払うことができるかもしれません。
建築設計と革新：会話のためのスケーリングとアラインメント
GPT-4.5は、ほとんどの最新の大手言語モデルの基礎としての地位を確立したトランスアーキテクチャに基づいています。 Openaiは、Microsoft Azure AI SuperComputersの計り知れないコンピューティングパワーを使用して、GPT-4.5を訓練および操作します。コンピューティングパワーとデータのスケーリングは、大規模な音声モデルのパフォーマンスの決定的な要因です。
GPT-4.5の開発における焦点の1つは、世界モデルと直観の精度を向上させるための監視されていない学習のスケーリングです。 Openaiは、世界をより深く理解し、直観を改善することは、自然や人間の方法で人々と相互作用できるAIモデルの作成に決定的であると確信しています。
人々との協力を改善し、ニュアンスを理解するために、新しいスケーラブルなアライメント技術が開発されました。アラインメントとは、AIモデルが人々の価値、目標、好みを反映するようにAIモデルを調整するプロセスを指します。大規模な音声モデルが大規模に使用されている場合、大規模な音声モデルが安全で、倫理的に正当化できるようにするために、スケーラブルなアライメント手法が必要です。
Openaaiは、GPT-4.5はGPT-4Oと比較して処理効率が10倍以上高いと主張しています。 GPT-4oは、Openaiの初期モデルであり、会話スキルでも知られています。 GPT-4.5の効率の向上により、モデルをより迅速かつ安価に運用し、新しいアプリケーション領域を開く可能性があります。
トレーニングデータの詳細：範囲、カットオフ、知識と直感の混合
GPT-4.5のトレーニングデータの正確な範囲は公開されていませんが、モデルのスキルとOpenaaiのリソースのために非常に大きいと想定できます。トレーニングデータペタバイトまたは例えさえ、テキストと画像データが含まれると推定されています。
モデルのモデルは2023年9月まで十分です。トレーニングデータには、おそらくインターネット、書籍、科学出版物、ニュース記事、ソーシャルメディアの貢献、その他のソースからの幅広いテキストと画像データが含まれています。 Openaiは、おそらくデータ収集、準備、フィルタリングのために洗練された方法を使用して、トレーニングデータの品質と関連性を確保しています。
GPT-4.5のトレーニングには、膨大な算術リソースの使用が必要であり、おそらく数週間または数か月かかります。正確なトレーニングプロセスは独自であり、Openaiによって詳細に説明されていません。ただし、人間のフィードバック（RLHF）からの強化学習は、トレーニングプロセスにおいて重要な役割を果たすと想定できます。 RLHFは、AIモデルの動作を制御し、それを人間の好みに適応させるために、人間のフィードバックを使用する手法です。
に適し：
主要なスキルとターゲットアプリケーション：GPT-4.5使用
GPT-4.5は、創造的な執筆、学習、新しいアイデアの探索、一般的な会話などの分野で特徴付けられます。このモデルは、自然、人間、魅力的な会話を実施し、さまざまなタスクでユーザーをサポートするように設計されています。
GPT-4.5の最も重要なスキルの1つは次のとおりです。
迅速な順守を改善しました
GPT-4.5は、プロンプトのユーザーの指示と希望を理解して実装する方が良いです。
コンテキスト処理
このモデルは、より長い会話とより複雑なコンテキストを処理し、それに応じて答えを適応させることができます。
データの精度
GPT-4.5は、事実を改善し、以前のモデルよりも幻覚を生み出しています。
心の知能指数
GPT-4.5は、テキストの感情を認識し、より自然で共感的な会話につながるものに適切に反応することができます。
強力なライティングパフォーマンス
GPT-4.5は、創造的なテキストから技術文書まで、さまざまなスタイルと形式で高品質のテキストを生成できます。
このモデルは、通信を最適化し、コンテンツの作成とコーディングおよび自動化タスクのサポートを改善する可能性があります。 GPT-4.5は、自然言語の相互作用、クリエイティブ生成、および正確な因子の生成が前景にあるアプリケーションに特に適していますが、複雑な論理的推論には少なくなります。
GPT-4.5からのターゲットアプリケーションの例をいくつか含めます。
チャットボットと仮想アシスタント
顧客サービス、教育、エンターテイメント、その他の分野のための上級チャットボットと仮想アシスタントの開発。
クリエイティブライティング
著者、脚本家、テキスト、その他のクリエイティブのサポート、アイデアを見つけ、テキストを書いて、創造的なコンテンツの作成。
教育と学習
教育のさまざまな分野でインテリジェントチューター、学習パートナー、または研究アシスタントとして使用します。
コンテンツ制作
ブログ投稿、記事、ソーシャルメディアの投稿、製品の説明、その他のタイプのWebコンテンツの生成。
翻訳とローカリゼーション
機械の翻訳とローカリゼーションプロセスの品質と効率の改善。
さまざまなユーザーグループの可用性とアクセス
GPT-4.5は、Plus、Pro、Team、Enterprise、EDUプランのユーザーが利用できます。このずらしたアクセス構造により、OpenAIは制御された方法でモデルを導入し、さまざまなニーズや予算を持つさまざまなユーザーグループに対処できます。
開発者は、チャット完了API、アシスタントAPI、バッチAPIを介してGPT-4.5にアクセスできます。 APIにより、開発者はGPT-4.5のスキルを独自のアプリケーションとサービスに統合できます。
GPT-4.5のコストは、GPT-4oのコストよりも高くなっています。これは、GPT-4.5のより高いパフォーマンスと追加の機能を反映していますが、一部のユーザーにとって障害となる可能性があります。
GPT-4.5は現在、調査プレビューであり、APIの長期的な可用性は限られている可能性があります。 Openaiは、将来GPT-4.5の可用性とアクセス条件を変更する権利を留保します。
Microsoftは、制限されたプレビューでCopilot StudioでGPT-4.5をテストします。 Copilot Studioは、チャットボットと仮想アシスタントの開発と提供のためのMicrosoftのプラットフォームです。 Copilot StudioでのGPT-4.5の統合により、企業アプリケーションのモデルの可能性とビジネスプロセスの自動化がさらに拡大する可能性があります。
認識されている長所と短所：GPT-4.5虫眼鏡の下
GPT-4.5は、最初のユーザーテストと評価で、彼の会話スキルの向上とより高い事実に対して多くの賞賛を受けています。認識された強みには次のものがあります。
会話の流れが改善されました
GPT-4.5は、以前のモデルよりも自然で流動的で魅力的な会話をリードしています。
より高い腐敗
このモデルは、幻覚が少なくなり、より正確で信頼できる情報を提供します。
幻覚の減少
幻覚は依然として大きな音声モデルでは問題ですが、GPT-4.5はこの分野で大きな進歩を遂げています。
より良い感情的知性
GPT-4.5は、テキストの感情を認識し、共感的な会話につながるものに適切に反応する方が良いです。
強力なライティングパフォーマンス
このモデルは、さまざまなスタイルと形式で高品質のテキストを生成できます。
これらの強みにもかかわらず、GPT-4.5に制限がある領域もあります。認識された弱点には次のものがあります。
複雑な推論の困難
GPT-4.5は、主に複雑な論理読み取り用に設計されていないため、このエリアのDeepSeekなどの特殊なモデルの背後にとどまることができます。
特定の論理テストでは、GPT-4Oよりもパフォーマンスが低下する可能性があります
一部のテストでは、特定の論理テストでGPT-4.5がGPT-4O未満を削減することを示しています。これは、会話スキルを犠牲にして焦点があった可能性があることを示しています。
GPT-4oよりも高いコスト
GPT-4.5は、GPT-4Oとして使用するのがより高価であり、一部のユーザーにとって要因となる可能性があります。
2023年9月までに知識の状態
現在の情報が必要な場合、モデルの限られたレベルの知識は不利になる可能性があります。
自己補正と多段階の推論の困難
一部のテストでは、GPT-4.5が間違いや多段階の論理的思考の自己修正が困難であることを示しています。
GPT-4.5は、複雑な推論のために開発されたモデルを超えるように設計されていないことを強調することが重要です。彼の主な焦点は、会話エクスペリエンスを改善し、自然に人々と対話できるAIモデルを作成することです。
関連するベンチマークとパフォーマンスの比較の結果：GPT-4.5の前任者と比較して
ベンチマークデータによると、GPT-4.5は、そうする権利や多言語の理解などの分野でのGPT-4Oと比較して改善しますが、数学や特定のコーディングベンチマークで遅れている可能性があります。
SimpleQA（Simple質問応答）などのベンチマークでは、GPT-4.5はGPT-4O、O1、O3-MINIよりも高い精度と低い幻覚率を達成します。これは、幻覚の修正と削減を改善する際にOpenaiが達成した進歩を強調しています。
GPQAのような推論ベンチマークでは、GPT-4.5はGPT-4Oと比較して改善を示しますが、O3-MINIの背後には残っています。これは、推論の分野におけるO3-miniの強みと、GPT-4.5が会話スキルにもっと集中する傾向を確認します。
数学タスク（AIME）では、GPT-4.5はO3-MINIよりも著しく悪化しています。これは、GPT-4.5がO3-MINIのような特殊なモデルほど数学的推論では強くないことを示しています。
SWE-Lancer Diamondのようなベンチマークのコーディングでは、GPT-4.5はGPT-4Oよりも優れたパフォーマンスを示しています。これは、GPT-4.5がCodeGenと分析も進歩していることを示していますが、DeepSeekコードなどの特殊なコーディングモデルほど強くない可能性があります。
人間の評価は、ほとんどの場合、特に専門的な問い合わせにはGPT-4.5が好ましいことを示しています。これは、GPT-4.5が実際には、特定の専門ベンチマークで常に最良の結果を達成するとは限らない場合でも、前任者よりも説得力のある有用な会話体験を提供することを示しています。
に適し：
比較評価：適切なAIモデルの選択
Gemini 2.0、Deepseek、およびGPT-4.5の最も重要な属性の比較分析は、モデル間の有意な違いと類似性を示しています。 Gemini 2.0（Flash）は、マルチモダリティとエージェント機能に焦点を当てたトランスモデルであり、Gemini 2.0（PER）は同じアーキテクチャを使用しますが、コーディングと長いコンテキストに最適化されています。 Deepseek（R1）は、MOE、GQA、MLAなどの技術を備えた変更された変圧器に基づいており、GPT-4.5は、監視されていない学習によるスケーリングに依存しています。トレーニングデータに関しては、GeminiモデルとGPT-4.5の両方がテキスト、コード、画像、オーディオ、ビデオなどの大量のデータに基づいていることを示していますが、DeepSeekは14.8兆個のトークンで際立っており、ドメイン固有のデータと強化学習（RL）に焦点を当てています。モデルの最も重要なスキルはさまざまです。Gemini2.0は、ツールの使用と低レイテンシを備えたマルチモーダルインサートと出力を提供しますが、Proバージョンは最大200万トークンのコンテキストもサポートしています。一方、Deepseekは、強力な推論、コーディング、数学、多言語主義で確信しており、オープンソースの可用性によって補足されています。 GPT-4.5は、特に会話、感情的知性、腐敗の分野で輝いています。
モデルの可用性も異なります。GeminiはAPIとWebおよびモバイルアプリを提供しますが、ProバージョンはVertex AIを介して実験的にアクセスできます。 Deepseekは、Face、Azure AI、Amazon Dontion、IBM Watsonx.aiなどのプラットフォーム上のオープンソースとして利用できます。一方、GPT-4.5は、ChatGPT（Plos、Pro、Team、Enterprise、EDU）やOpenai APIなどのさまざまなオプションを提供しています。モデルの強みには、Gemini 2.0（フラッシュ）のマルチモダリティと速度、およびGemini 2.0（Pro）のコーディング、世界知識、長いコンテキストが含まれます。 DeepSeekは、コスト効率、優れたコーディングと数学のスキル、強力な推論を通じて得点します。 GPT-4.5は、高い事実上の訂正と感情的知性を持って納得します。ただし、Gemini 2.0（Flash）のリアルタイム問題ソリューション、PROバージョンの実験的制限と分割払いの制限、DeepSeekの限られたマルチモダリティ、およびGPT-4.5の限られた知識の困難、および小規模なエコシステムの歪みや問題の歪みまたは問題の弱点も見ることができます。
ベンチマークの結果はさらなる洞察を提供します。Gemini2.0（Flash）はMMLUで77.6％、LivecodeBechで34.5％、Mathで90.9％に達し、Gemini 2.0（PER）、79.1％（PER）、36.0％（LiveCodeBech）および91.8％（MATH）はわずかに優れています。 Deepseekは90.8％（MMLU）、71.5％（GPQA）、97.3％（数学）、79.8％（AIME）ではっきりと上昇し、GPT-4.5は他の優先順位を設定します。
最も重要な違いと類似点の分析
3つのモデルGemini 2.0、Deepseek、およびGPT-4.5には、アプリケーションとユーザーのニーズのさまざまな領域に対してそれらを運んでいる類似点と明確な違いの両方があります。
共通点
トランスアーキテクチャ
3つのモデルはすべて、トランスアーキテクチャに基づいており、大規模な音声モデルの支配的なアーキテクチャとしての地位を確立しています。
高度なスキル
3つのモデルはすべて、自然言語、コードジェン、推論、およびAIの他の領域の処理における高度なスキルを示しています。
マルチモダリティ（異なる宣言）：
3つのモデルはすべて、マルチモダリティの重要性を認識していますが、サポートとフォーカスの程度はさまざまです。
違い
フォーカスとフォーカス
- Gemini 2.0：汎用性、マルチモダリティ、エージェント機能、幅広いアプリケーション。
- DeepSeek：効率、推論、コーディング、数学、オープンソース、コスト効率。
- GPT-4.5：会話、自然言語の相互作用、修正、感情的知性。
建築上の革新
Deepseekは、効率の向上を目的としたMOE、GQA、MLAなどの建築革新によって特徴付けられます。 GPT-4.5は、会話スキルを向上させるための監視されていない学習と調整技術のスケーリングに焦点を当てています。
トレーニングデータ
Deepseekは、コーディングと中国語用のドメイン固有のトレーニングデータを添付しますが、Gemini 2.0とGPT-4.5は、おそらくより広く多様なデータセットを使用している可能性があります。
可用性とアクセシビリティ
Deepseekはオープンソースに強く依存しており、さまざまなプラットフォームを介してモデルを提供しています。 GPT-4.5は、主にOpenai所有のプラットフォームとAPIを介して利用でき、アクセスモデルがずれています。 Gemini 2.0は、GoogleサービスとAPIを介して幅広い可用性を提供します。
強みと弱み
各モデルには独自の長所と短所があり、特定のアプリケーションに適しています。
公式出版物の調査と独立したレビュー：専門家の視点
公式出版物と独立したレビューは、本報告書に示されている3つのモデルの長所と短所を本質的に確認しています。
公式出版物
Google、Deepseek AI、およびOpenaaiは、モデルを提示し、競合他社と比較するブログ投稿、技術レポート、ベンチマークの結果を定期的に公開します。これらの出版物は、技術的な詳細とモデルのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供しますが、当然のことながらマーケティング指向であり、特定のバイアスを持つことができます。
独立したテストとレビュー
さまざまな独立した組織、研究機関、およびAIの専門家は、独自のテストとモデルのレビューを実行し、ブログ投稿、記事、科学出版物、ベンチマーク比較の形で結果を公開します。これらの独立したレビューは、モデルの相対的な長所と短所に関するより客観的な視点を提供し、ニーズに合ったモデルを選択する際にユーザーが情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
特に、独立したレビューは、数学とコーディングベンチマークのDeepSeekの強みとOpenaiと比較したコスト効率を確認しています。 GPT-4.5は、会話スキルの向上と幻覚率の低下で称賛されていますが、複雑な推論の弱点も強調されています。 Gemini 2.0は、その汎用性とマルチモーダルスキルで高く評価されていますが、そのパフォーマンスは特定のベンチマークによって異なる場合があります。
AIの未来は多様です
Gemini 2.0、Deepseek、およびGPT-4.5の比較分析は、各モデルが特定のアプリケーションにより適したユニークな強度と最適化を持っていることを明確に示しています。 「最高の」AIモデルは卓越性はありませんが、それぞれに独自の利点と制限があるさまざまなモデルがあります。
ジェミニ2.0
Gemini 2.0は、特定のニーズに合わせたさまざまなバリエーションを備えたマルチモダリティとエージェント機能に焦点を当てた多目的ファミリーとしての地位を示しています。これは、包括的なマルチモーダルサポートを必要とするアプリケーションに理想的な選択であり、Gemini 2.0ファミリの速度と汎用性の恩恵を受けることができます。
deepseek
DeepSeekは、そのアーキテクチャ、コスト効率、および推論に向けたオープンソースの可用性によって特徴付けられます。これは、コーディングや数学などの技術分野で特に強力であり、パフォーマンス、効率性、透明性を重視する開発者や研究者にとって魅力的な選択肢です。
GPT-4.5
GPT-4.5は、事実上の腐敗の増加、幻覚の減少、感情的知性の改善により、ユーザーエクスペリエンスを会話に向上させることに焦点を当てています。以下など、自然で魅力的な会話体験を必要とするアプリケーションに最適です。 B.チャットボット、仮想アシスタント、クリエイティブライティング。
マルチモダリティとオープンソース：今後のAI世代のトレンド
最適なモデルの選択は、特定のアプリケーションとユーザーの優先順位に大きく依存します。企業と開発者は、自分のニーズと要件を慎重に分析し、最適な選択をするために、さまざまなモデルの長所と短所を比較検討する必要があります。
AIモデルの分野での急速な発展は、これらのモデルが迅速に改善および発展し続けることを示しています。将来の傾向には、マルチモダリティのさらに統合、再発スキルの向上、オープンソースのイニシアチブによるアクセシビリティの向上、さまざまなプラットフォームでのより広範な可用性が含まれます。コストを削減し、効率を高めるための継続的な取り組みは、さまざまな業界でのこれらの技術の幅広い受け入れと使用を促進し続けます。
AIの未来はモノリシックではなく、多様でダイナミックです。 Gemini 2.0、Deepseek、およびGPT-4.5は、現在のAI市場を形成する多様性とイノベーションスピリットの3つの例です。将来的には、これらのモデルは、さらに強力で、より汎用性が高く、アクセスしやすくなり、テクノロジーと対話し、私たちの周りの世界を理解する方法になると予想されています。人工知能の旅が始まったばかりで、今後数年間はさらにエキサイティングな開発とブレークスルーを約束するでしょう。
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