China versus VS in de KI: zijn Deepseek R1 (R1 Zero) en OpenAI O1 (O1 Mini) echt zo anders?

China versus de VS in AI: DeepSeek R1 versus OpenAI o1 – Strategische imitatie of technologische innovatie?

In de steeds meer geglobaliseerde wereld van kunstmatige intelligentie (AI) is de concurrentie tussen China en de VS bijzonder groot. De Chinese startup DeepSeek heeft onlangs twee baanbrekende modellen onthuld: DeepSeek R1 Zero en DeepSeek R1. Deze modellen zorgen voor veel opwinding in de AI-gemeenschap, omdat ze benchmarkresultaten behalen die vergelijkbaar zijn met de o1 mini- en o1-modellen van OpenAI. Maar hoe vergelijkbaar of verschillend zijn deze systemen nu echt, en wat betekent dit voor de toekomst van AI?

DeepSeek R1 Zero: een revolutie dankzij reinforcement learning

Het DeepSeek R1 Zero-model is bijzonder innovatief omdat het uitsluitend is getraind met behulp van reinforcement learning (RL). Het ziet volledig af van menselijke feedback of traditionele, gecontroleerde fine-tuning. Dit maakt het een pionier in de toepassing van reinforcement learning in AI. Het laat indrukwekkende vooruitgang zien in de ontwikkeling van redeneervermogen, waaronder:

• Zelfcontrole: Het model analyseert zijn antwoorden zelfstandig en spoort fouten op.
• Reflectie: Het ontwikkelt strategieën om het probleemoplossend vermogen te verbeteren.
• Het genereren van lange gedachtegangen: complexe relaties worden gepresenteerd in logische, samenhangende stappen.

Een opvallend aspect is het vermogen van het model om meer tijd aan bepaalde problemen te besteden. Door de aanpak te herzien en te verbeteren, toont het model het potentieel van reinforcement learning voor het creëren van autonoom lerende systemen.

DeepSeek R1: Combinatie van RL en fijnafstelling

DeepSeek R1 combineert daarentegen reinforcement learning met klassieke, gecontroleerde fine-tuning om de modelreacties beter af te stemmen op menselijke verwachtingen. Deze hybride trainingsmethode stelt DeepSeek R1 in staat om uitstekende resultaten te behalen in diverse toepassingsgebieden:

• Wiskunde: Het behaalde een nauwkeurigheid van 79,8% in de AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) en een indrukwekkende 97,3% in de MATH-500-test.
• Programmeren: Met een superioriteit van 96,3% onder menselijke deelnemers aan Codeforces zet het een nieuwe standaard.
• Algemene kennis: Met 90,8% in MMLU (Massive Multitask Language Understanding) en 71,5% in GPQA Diamond, toont dit een diepgaand begrip van feitelijke kennis.

Uitdagingen en bijzondere kenmerken van DeepSeek-modellen

Ondanks hun indrukwekkende prestaties vertonen de modellen enkele zwakke punten en eigenaardigheden:

• Onbedoelde taalwisseling: DeepSeek R1 en R1 Zero hebben de neiging om tussen verschillende talen te schakelen, wat problemen kan veroorzaken in meertalige toepassingen.
• Beperkte functionaliteit: Geen van beide modellen ondersteunt momenteel functieaanroepen, uitgebreide dialoogvensters of JSON-uitvoer.
• Open beschikbaarheid: DeepSeek R1 is open-source en gratis beschikbaar onder de MIT-licentie. Dit stelt ontwikkelaars in staat om de modelgewichten en -uitvoer zonder beperkingen te gebruiken.
• Kleinere modellen: DeepSeek heeft ook zes kleinere modellen uitgebracht die getraind zijn op data van DeepSeek R1. Deze modellen bieden flexibelere implementatiemogelijkheden.

Vergelijking: DeepSeek R1 versus OpenAI o1

Zowel DeepSeek R1 als OpenAI o1 zijn zeer geavanceerde AI-modellen die gespecialiseerd zijn in complexe redeneringen. Een directe vergelijking laat overeenkomsten zien, maar ook enkele opvallende verschillen.

1. Prestaties in benchmarks

DeepSeek R1 behaalt in veel benchmarks vergelijkbare resultaten als OpenAI o1, en in sommige zelfs betere resultaten:

• Wiskunde: DeepSeek R1 behaalde een score van 79,8% in AIME 2024, terwijl OpenAI o1 79,2% behaalde. In de MATH 500-test presteerde DeepSeek R1 duidelijk beter dan OpenAI o1 met 97,3% tegenover 96,4%.
• Programmeren: In de Codeforces-test behaalde DeepSeek R1 een score van 96,3%, slechts iets lager dan OpenAI o1 met 96,6%.
• Algemene informatie: DeepSeek R1 behaalde een MMLU-score van 90,8%, terwijl OpenAI o1 een score van 91,8% behaalde.

2. Trainingsmethoden

Het belangrijkste verschil zit hem in de trainingsmethoden:

• DeepSeek R1: Maakt gebruik van puur reinforcement learning zonder supervised fine-tuning.
• OpenAI o1: Combineert versterkingsleren met menselijke feedback (RLHF), waardoor een sterkere aanpassing aan menselijke verwachtingen mogelijk is.

3. Kosten en toegankelijkheid

DeepSeek R1 is aanzienlijk goedkoper en toegankelijker dan OpenAI o1:

• API-kosten: Voor één miljoen tokens rekent DeepSeek R1 slechts $0,55 voor invoer en $2,19 voor uitvoer, terwijl OpenAI o1 respectievelijk $15 en $60 kost.
• Licentie: DeepSeek R1 is open-source en biedt volledige flexibiliteit in gebruik en aanpassing.

4. Bijzondere vaardigheden

Beide modellen kenmerken zich door geavanceerde redeneermogelijkheden:

• DeepSeek R1: Ontwikkeld door middel van versterkend leren, met vaardigheden zoals zelfevaluatie, reflectie en het genereren van lange gedachteketens.
• OpenAI o1: Is specifiek getraind voor Chain-of-Thought-Reasoning, waardoor het complexe problemen stap voor stap kan oplossen.

Geschikt hiervoor:

• KI Development: O1 door Chatgpt-Het nieuwe AI-model: nieuws, achtergronden, mogelijk gebruik en beperkingen
• Nieuwe content-ki o1 door OpenAai: een aanzienlijke vooruitgang in AI-technologie-het "denkend" AI-model

Transparantie en controle: DeepSeek R1 heeft het voordeel

Een belangrijk voordeel van DeepSeek R1 is de transparantie van het redeneerproces. Het biedt gebruikers een dieper inzicht in de "innerlijke monoloog" van het model. Hierdoor is het mogelijk om de redenering te volgen en te begrijpen waar het model fouten maakt. Hoewel OpenAI o1 vergelijkbare mogelijkheden biedt, is het niet zo diepgaand.

Praktische toepassing: DeepSeek R1 als betaalbaar alternatief

De toegankelijke prijs en het open-source karakter van DeepSeek R1 maken het een veelbelovend alternatief voor ontwikkelaars, bedrijven en onderwijsinstellingen. Potentiële toepassingen zijn onder andere:

• Wetenschappelijk onderzoek: het oplossen van complexe wiskundige en wetenschappelijke problemen.
• Programmeren: Optimalisatie en verbetering van code.
• Creatieve brainstormsessie: het genereren van innovatieve ideeën en concepten.
• Educatieve toepassingen: Ondersteuning bij het leren en begrijpen van complexe onderwerpen.

Democratisering van AI-technologie

DeepSeek R1 en R1 Zero laten op indrukwekkende wijze zien hoe reinforcement learning de ontwikkeling van AI kan stimuleren. Hun prestaties bewijzen dat Chinese bedrijven steeds meer op gelijke voet staan ​​met hun Amerikaanse concurrenten. Door innovatie, toegankelijkheid en een lage prijs te combineren, heeft DeepSeek de potentie om een ​​blijvende impact te hebben op het AI-landschap.

Tegelijkertijd valt nog te bezien hoe beide systemen zullen presteren in praktijksituaties. De concurrentie tussen China en de VS op het gebied van AI-ontwikkeling zal ongetwijfeld tot spannende innovaties blijven leiden. Eén ding is echter duidelijk: de democratisering van geavanceerde AI-technologieën is begonnen.

Van de bars tot wereldwijde: MKB -bedrijven veroveren de wereldmarkt met een slimme strategie - afbeelding: xpert.Digital

In een tijd waarin de digitale aanwezigheid van een bedrijf beslist over het succes ervan, de uitdaging van hoe deze aanwezigheid authentiek, individueel en uitgebreid kan worden ontworpen. Xpert.Digital biedt een innovatieve oplossing die zichzelf positioneert als een kruising tussen een industriële hub, een blog en een merkambassadeur. Het combineert de voordelen van communicatie- en verkoopkanalen in één platform en maakt publicatie mogelijk in 18 verschillende talen. De samenwerking met partnerportals en de mogelijkheid om bijdragen aan Google News en een persdistributeur te publiceren met ongeveer 8.000 journalisten en lezers maximaliseren het bereik en de zichtbaarheid van de inhoud. Dit is een essentiële factor in externe verkoop en marketing (symbolen).

Meer hierover hier:

• Authentiek. Individueel. Global: de Xpert.Digital -strategie voor uw bedrijf

De AI-giganten vergeleken: DeepSeek versus OpenAI – Een strijd om de top van de kunstmatige intelligentie

De wereld van kunstmatige intelligentie (AI) is een dynamisch en voortdurend evoluerend vakgebied, gekenmerkt door een continue wedloop naar innovatie en excellentie. In het hart van deze concurrentie bevinden zich twee giganten: enerzijds het Amerikaanse bedrijf OpenAI, bekend om zijn baanbrekende modellen zoals GPT en de "o1"-serie, en anderzijds de opkomende Chinese startup DeepSeek met indrukwekkende modellen zoals DeepSeek R1 en R1 Zero. De vraag of de recente ontwikkelingen van DeepSeek een toevallige samenloop van omstandigheden of een strategische imitatie vertegenwoordigen, is onderwerp van een levendig debat en werpt licht op de complexe dynamiek van de wereldwijde AI-concurrentie.

DeepSeek R1 Zero: Een paradigmaverschuiving door puur reinforcement learning

DeepSeek R1 Zero is een opmerkelijk model dat breekt met de traditionele benadering van AI-ontwikkeling. In tegenstelling tot de meeste grote taalmodellen, die afhankelijk zijn van een combinatie van supervised learning en reinforcement learning met menselijke feedback (RLHF), werd R1 Zero uitsluitend getraind met reinforcement learning (RL). Dit betekent dat het model zijn vaardigheden ontwikkelde zonder directe menselijke input of aanpassing aan menselijke voorkeuren. Dit is een cruciaal verschil dat R1 Zero tot een fascinerende casestudy maakt voor het verkennen van de mogelijkheden van pure RL.

Het resultaat is een model dat in staat is opmerkelijke cognitieve vaardigheden te ontwikkelen die voorheen alleen bereikt konden worden door een combinatie van menselijke feedback en begeleid leren. R1 Zero demonstreert:

zelfevaluatie

Het model is in staat om zijn eigen conclusies en berekeningen kritisch te onderzoeken en te controleren op fouten, wat leidt tot een grotere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. Het is niet langer slechts een "antwoordgenerator", maar een actieve probleemoplosser die zich bewust is van zijn eigen cognitieve processen.

reflectie

R1 Zero kan reflecteren op zijn eigen denkprocessen en ervan leren. Dit betekent dat het model zich niet alleen kan aanpassen aan nieuwe data, maar ook aan zijn eigen manier van problemen oplossen. Het is een stap richting een 'metacognitieve' AI.

Het genereren van lange gedachteketens

Het model kan complexe problemen opsplitsen in een reeks logische stappen en deze stappen op een begrijpelijke en transparante manier presenteren. Dit vermogen om lange 'gedachtenketens' te genereren is cruciaal voor het oplossen van veeleisende taken die complex redeneren vereisen.

Adaptieve denktijd

Afhankelijk van de complexiteit van de taak kan R1 Zero bepalen wanneer het meer "denktijd" moet investeren om een ​​probleem op te lossen. Deze dynamische aanpassing van de rekeninspanning suggereert dat het model niet zomaar blindelings algoritmes uitvoert, maar ook een gevoel ontwikkelt voor de moeilijkheidsgraad van een taak.

Deze mogelijkheden tonen op indrukwekkende wijze het potentieel van reinforcement learning als basis voor de ontwikkeling van zeer intelligente systemen. R1 Zero bewijst dat het mogelijk is om complexe cognitieve vaardigheden te ontwikkelen zonder afhankelijk te zijn van de beperkingen van menselijke feedback. De implicaties van deze aanpak voor de toekomst van AI-onderzoek zijn enorm.

DeepSeek R1: De combinatie van reinforcement learning en fine-tuning

Terwijl DeepSeek R1 Zero de grenzen van puur reinforcement learning verkent, kiest DeepSeek R1 voor een andere aanpak door reinforcement learning en supervised fine-tuning te combineren. Dit model benut de sterke punten van beide methoden om een ​​systeem te creëren dat zowel geavanceerde redeneermogelijkheden vertoont als beter aansluit bij menselijke verwachtingen.

De indrukwekkende prestaties van DeepSeek R1 op diverse gebieden bewijzen de effectiviteit van deze aanpak:

wiskunde

In de AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) behaalde DeepSeek R1 een nauwkeurigheid van 79,8%, en in de MATH-500-test zelfs 97,3%. Deze cijfers tonen aan dat het model niet alleen eenvoudige wiskundige problemen kan oplossen, maar ook in staat is complexe wiskundige concepten te begrijpen en toe te passen. Het presteert beter dan de meeste menselijke wiskundigen in gestandaardiseerde tests.

programmeren

In de prestigieuze Codeforces-competitie presteerde DeepSeek R1 beter dan 96,3% van de menselijke deelnemers. Het model is in staat om uitdagende programmeertaken op te lossen, complexe code te begrijpen en efficiënte algoritmen te schrijven.

Algemene kennis

In de veeleisende MMLU (Massive Multitask Language Understanding) en GPQA Diamond-tests behaalde DeepSeek R1 indrukwekkende scores van respectievelijk 90,8% en 71,5%. Deze resultaten onderstrepen het vermogen van het model om een ​​breed scala aan kennis te begrijpen en toe te passen, en suggereren dat het op hetzelfde niveau kan presteren als menselijke intelligentie.

Deze eigenschappen maken DeepSeek R1 een veelzijdig hulpmiddel dat in uiteenlopende toepassingen gebruikt kan worden, van wetenschappelijk onderzoek tot softwareontwikkeling.

Bijzondere kenmerken en uitdagingen op weg naar perfecte AI

Ondanks de indrukwekkende vooruitgang die DeepSeek heeft geboekt met de R1 en R1 Zero, zijn er nog steeds enkele uitdagingen en beperkingen te overwinnen:

Taalverandering

Zowel de R1 als de R1 Zero vertonen soms de neiging om onbedoeld tussen verschillende talen te schakelen. Deze inconsistentie kan een negatieve invloed hebben op de gebruikerservaring en vereist verdere verbeteringen in de spraakverwerking.

Functionele beperkingen

De modellen bieden momenteel geen ondersteuning voor functieaanroepen, uitgebreide dialoogvensters of uitvoer in JSON-formaat. Deze beperkingen maken het lastig om de modellen te gebruiken in complexe applicaties die deze functies vereisen.

Beschikbaarheid is mogelijk

Hoewel de gratis beschikbaarheid van DeepSeek R1 onder de MIT-licentie een groot voordeel is, omdat het gratis gebruik van modelgewichten en -uitvoer mogelijk maakt, betekent dit ook dat het model potentieel misbruikt kan worden voor kwaadwillige doeleinden. Het is cruciaal dat de community en ontwikkelaars hun verantwoordelijkheid nemen en de technologie ethisch gebruiken.

Kleinere open-source modellen

De publicatie van zes kleinere open-source modellen, getraind op data van DeepSeek-R1, is een belangrijke stap in de richting van de democratisering van AI-technologie. Hierdoor krijgen onderzoekers en ontwikkelaars wereldwijd toegang tot geavanceerde AI-technologie en kunnen zij deze verder ontwikkelen.

De ontwikkeling van DeepSeek R1 en R1 Zero laat niet alleen de mogelijkheden van reinforcement learning zien, maar ook de uitdagingen die overwonnen moeten worden bij het creëren van werkelijk intelligente systemen.

DeepSeek R1 versus OpenAI o1: een directe vergelijking tussen de giganten

Een vergelijking tussen DeepSeek R1 en OpenAI's o1-model is onvermijdelijk, aangezien beide systemen complexe problemen proberen op te lossen en geavanceerde redeneermogelijkheden demonstreren. Hoewel beide modellen op veel gebieden vergelijkbaar presteren, zijn er enkele belangrijke verschillen die een nadere beschouwing verdienen:

Prestaties in directe vergelijking

In veel benchmarktests laten DeepSeek R1 en o1 zeer vergelijkbare prestaties zien. Bij wiskunde behaalde DeepSeek R1 een score van 79,8% in AIME 2024, terwijl o1 79,2% behaalde. Bij programmeren behaalde DeepSeek R1 een score van 96,3% in de Codeforces-test, terwijl o1 96,6% behaalde. In de MMLU-test voor algemene kennis behaalde DeepSeek R1 90,8%, terwijl o1 91,8% behaalde. Deze resultaten tonen aan dat beide modellen op veel gebieden op een zeer hoog niveau presteren.

Er zijn echter ook gebieden waar DeepSeek R1 beter presteert dan o1. In de MATH-500-test behaalde DeepSeek R1 een indrukwekkende nauwkeurigheid van 97,3%, terwijl o1 96,4% haalde. Deze resultaten suggereren dat DeepSeek R1 op sommige specifieke gebieden superieur kan zijn.

Trainingsmethoden

Reinforcement Learning in Focus: Beide modellen gebruiken reinforcement learning als hun fundamentele trainingsmethode. DeepSeek R1 vertrouwt echter volledig op reinforcement learning zonder voorafgaande, gecontroleerde fine-tuning, terwijl o1 RL combineert met menselijke feedback (RLHF). Dit verschil in trainingsmethoden zou kunnen bijdragen aan de waargenomen prestatieverschillen tussen de modellen en suggereert verschillende filosofieën in AI-ontwikkeling. Terwijl DeepSeek een puur algoritmische benadering van intelligentie nastreeft, richt OpenAI zich op het verfijnen van modellen door middel van menselijke expertise.

Kosten en toegankelijkheid

Een belangrijk verschil tussen de twee modellen zit hem in de kosten en beschikbaarheid. DeepSeek R1 is aanzienlijk goedkoper dan o1, met API-kosten van $0,55 voor inputs en $2,19 voor outputs per miljoen tokens, vergeleken met respectievelijk $15 en $60 voor o1. Bovendien is DeepSeek R1 open source en beschikbaar onder de MIT-licentie, terwijl o1 propriëtaire technologie is. Deze verschillen in kosten en toegankelijkheid maken DeepSeek R1 een aantrekkelijke optie voor ontwikkelaars en onderzoekers die geavanceerde AI-technologie willen benutten zonder een aanzienlijke financiële investering.

Speciale vaardigheden

Sterke punten in detail: DeepSeek R1 heeft vaardigheden ontwikkeld zoals zelfcontrole, reflectie en het genereren van lange gedachteketens door middel van puur realistische redenering. o1, daarentegen, is specifiek getraind voor redeneren op basis van gedachteketens en kan complexe problemen stap voor stap oplossen. Hoewel beide modellen gespecialiseerd zijn in geavanceerd redeneren, verschillen ze in hun methodologische focus, wat resulteert in verschillende sterke punten in diverse toepassingsgebieden.

Toepassingsgebieden

Overeenkomsten en verschillen: Beide modellen zijn geschikt voor uiteenlopende veeleisende taken, zoals wetenschappelijk onderzoek, complexe wiskundige berekeningen, geavanceerd programmeren en creatieve brainstormsessies. Ze kunnen beide dienen als basis voor geavanceerde AI-toepassingen in diverse vakgebieden, maar hun verschillende sterke punten kunnen ervoor zorgen dat ze beter geschikt zijn voor bepaalde toepassingen dan voor andere.

Al met al vormt DeepSeek R1 een serieus alternatief voor OpenAI's o1, met aanzienlijk lagere kosten en een grotere toegankelijkheid, terwijl het vergelijkbare prestaties levert. Dit is een belangrijke stap richting de democratisering van AI-technologie, met de potentie om de manier waarop AI wordt ontwikkeld en ingezet fundamenteel te veranderen. De levensvatbaarheid van beide modellen op de lange termijn in praktijksituaties moet echter nog blijken.

Geschikt hiervoor:

• Zijn AI -taalmodellen die in de industrie worden gebruikt, b.v. Robotica, automatiseringsprocessen, slimme fabrieks- of verkeerscontrolesysteem?
• De volgende fase van kunstmatige intelligentie: autonome AI-agenten veroveren de digitale wereld-ai-agent versus AI-modellen

De specifieke sterke punten van DeepSeek R1 in detail

Hoewel de algehele prestaties van DeepSeek R1 en OpenAI o1 op veel gebieden erg vergelijkbaar zijn, zijn er enkele specifieke gebieden waarop DeepSeek R1 superieure prestaties laat zien:

Wiskundige bekwaamheid op het hoogste niveau

DeepSeek R1 presteert beter dan o1 in wiskundige tests zoals AIME (79,8% versus 79,2%) en MATH-500 (97,3% versus 96,4%). Deze resultaten zijn niet zomaar numerieke waarden; ze tonen aan dat het model complexe wiskundige concepten en problemen kan begrijpen en toepassen. Dit getuigt van de diepgaande wiskundige competentie van DeepSeek R1.

Diepere algemene kennis

In de GPQA Diamond Test, een algemene kennisstest, behaalt DeepSeek R1 een score van 71,5%, een aanzienlijke prestatie. Het model toont een diepgaand begrip van feiten, concepten en verbanden, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel is voor toepassingen die een breed scala aan kennis vereisen.

Transparantie in het denkproces

De innerlijke monoloog: DeepSeek R1 biedt een gedetailleerder inzicht in zijn interne denkproces in vergelijking met o1. Het toont een transparantere "innerlijke monoloog", waardoor de gebruiker de redenering achter de antwoorden beter kan begrijpen. Deze transparantie is van onschatbare waarde om te begrijpen hoe het model tot zijn conclusies komt en om potentiële foutbronnen te identificeren. Dit maakt het gemakkelijker om het model bij toekomstige zoekopdrachten te sturen.

Realtime code-uitvoering

DeepSeek R1 biedt de unieke mogelijkheid om code direct binnen de chatinterface te testen en weer te geven. Dit is vergelijkbaar met Claude Artifacts en maakt snelle iteraties en verbeteringen in de programmering mogelijk. De mogelijkheid om code in realtime uit te voeren is een enorm voordeel voor ontwikkelaars en programmeurs.

Ondanks deze sterke punten is het belangrijk te benadrukken dat onafhankelijke beoordelingen en analyses op lange termijn nodig zijn om de prestatieverschillen tussen de twee modellen volledig te valideren.

De toekomst van AI: een wereldwijde competitie met een onzekere uitkomst

De ontwikkelingen van DeepSeek en OpenAI tonen aan dat de wereld van AI voortdurend in beweging is. De concurrentie tussen deze twee giganten zal de ontwikkeling van AI in de komende jaren aanzienlijk beïnvloeden en tot verdere innovaties leiden.

De vraag of de overeenkomsten tussen DeepSeek R1 en OpenAI o1 te wijten zijn aan toeval of strategische imitatie, blijft vooralsnog onbeantwoord. Het is echter duidelijk dat de wereldwijde concurrentie om dominantie in AI de technologische ontwikkeling aanjaagt en de grenzen van het mogelijke verlegt. Of DeepSeek of OpenAI uiteindelijk deze race zal winnen, is nog onzeker. Wat wel zeker is, is dat de toekomst van AI afhangt van het vermogen om zowel innovatieve als verantwoorde beslissingen te nemen. De democratisering van AI-technologie via open-source modellen zoals DeepSeek R1 zal ongetwijfeld een cruciale rol spelen in dit proces. Het is een spannend en complex vakgebied dat zeker nog veel verrassingen in petto heeft.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus