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

China versus VS in de KI: 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 beknopt. De Chinese startup Deepseek presenteerde onlangs twee baanbrekende modellen: Deepseek R1 Zero en Deepseek R1. Deze modellen veroorzaken een opschudding in de AI -gemeenschap omdat ze diensten behalen in benchmarktests die vergelijkbaar zijn met O1 Mini- en O1 -modellen. Maar hoe vergelijkbaar of anders zijn deze systemen echt, en wat betekent dat voor de toekomst van AI?

Deepseek R1 Zero: A Revolution Through Lerening Learning

Het Deepseek R1 Zero -model is bijzonder innovatief omdat het uitsluitend werd getraind door versterking leren (RL). Het geeft volledig af met menselijke feedback of klassieke begeleide beetiningen. Dit maakt het een pionier in het gebruik van versterkingsleren in de AI. Het toont indrukwekkende vooruitgang in de ontwikkeling van redeneervaardigheden, waaronder:

• Zelfcontrole: het model analyseert zijn antwoorden onafhankelijk en herkent fouten.
• Reflectie: het ontwikkelt strategieën om zijn probleemoplossing te verbeteren.
• Creatie van lange gedachten: complexe relaties worden getoond in logische, coherente stappen.

Een opmerkelijk aspect is het vermogen van het model om bepaalde problemen meer te besteden. Door zijn aanpak met pensioen te gaan en te verbeteren, toont het het potentieel van het leren van versterking om autonoom leersystemen te creëren.

Deepseek R1: Combinatie van RL en fijnafstemming

Deepseek R1 -versterkingsleren daarentegen combineert met klassieke begeleide afwerkingsafstemming om de model antwoorden op de verwachtingen van de mens beter te matchen. Met deze hybride trainingsmethode kunnen Deepseek R1 uitstekende resultaten bereiken op verschillende toepassingsgebieden:

• Wiskunde: het behaalde een nauwkeurigheid van 79,8 % in AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) en indrukwekkende 97,3 % in de MATH-500-test.
• Programmering: met een superioriteit van 96,3 % van de menselijke deelnemers aan CodeForces, stelt het een nieuwe benchmark in.
• Algemene kennis: met 90,8 % in MMLU (massaal multitasking lang -tank begrip) en 71,5 % in GPQA Diamond, toont het een diep begrip van feitelijke kennis.

Uitdagingen en speciale kenmerken van de Deepseek -modellen

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

• Onbedoelde taalverandering: Deepseek R1 en R1 nul schakelen de neiging om te schakelen tussen verschillende talen, die problemen kunnen veroorzaken in meertalige toepassingen.
• Beperkte functionaliteit: beide modellen ondersteunen momenteel geen functieaanroepen of uitgebreide dialogen of JSON -edities.
• Open beschikbaarheid: Deepseek R1 is open source en vrij toegankelijk onder de co-licentie. Hierdoor kunnen ontwikkelaars zonder beperking de modelgewichten en -uitgangen gebruiken.
• Kleinere modellen: Deepseek heeft ook zes kleinere modellen uitgebracht die zijn getraind met gegevens van Deepseek R1. Deze modellen bieden flexibelere toepassingen.

Vergelijking: Deepseek R1 vs. Openai O1

Zowel Deepseek R1 als OpenAI O1 zijn sterk ontwikkelde AI -modellen die gespecialiseerd zijn in complexe hazel. Een directe vergelijking onthult overeenkomsten, maar ook enkele opvallende verschillen.

1. Prestaties in benchmarks

Deepseek R1 bereikt vergelijkbaar in veel benchmarks, in sommige nog betere resultaten dan OpenAI O1:

• Wiskunde: Deepseek R1 behaalde 79,8 % in AIME 2024, terwijl OpenAai O1 79,2 % bereikte. In de Math-500-test loopt Deepseek R1 duidelijk voor op OpenAai O1 met 96,4 %.
• Programmering: Deepseek R1 bereikte 96,3 %in de CodeForces -test, net achter OpenAai O1 met 96,6 %.
• Algemene kennis: Deepseek R1 bereikte 90,8 % bij MMLU, terwijl OpenAai O1 91,8 % bereikte.

2. Trainingsmethoden

Het belangrijkste verschil is in de trainingsmethoden:

• Deepseek R1: gebruik pure versterking leren zonder begeleide fijnafstemming.
• OpenAI O1: combineert versterking leren met menselijke feedback (RLHF), die meer aanpassing aan menselijke verwachtingen mogelijk maakt.

3. Kosten en toegankelijkheid

Deepseek R1 is veel goedkoper en toegankelijker dan Openai O1:

• API -kosten: voor één miljoen tokens berekent Deepseek R1 slechts $ 0,55 voor inputs en $ 2,19 voor uitgangen, terwijl OpenAai O1 $ 15 of $ 60 kosten.
• LIVING: Deepseek R1 is open source en biedt volledige flexibiliteit in het gebruik en aanpassing.

4. Speciale vaardigheden

Beide modellen worden gekenmerkt door geavanceerde redeneervaardigheden:

• Deepseek R1: ontwikkeld door leervaardigheden van versterking, zoals zelfcontrole, reflectie en generatie van lange ketens.
• OpenAai O1: Werd expliciet getraind voor de ketting van de THEUGHTRANS, wat betekent dat het stap voor stap complexe problemen 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 Een voordeel

Een opmerkelijk voordeel van Deepseek R1 is de transparantie van het denkproces. Het biedt gebruikers een dieper inzicht in zijn "innerlijke monoloog". Dit maakt het mogelijk om de argumentenketen te begrijpen en te begrijpen waar het model fouten maakt. OpenAI O1 toont vergelijkbare vaardigheden, maar niet op dezelfde diepte.

Praktische toepassing: Deepseek R1 als een betaalbaar alternatief

De toegankelijke prijzen en open source aard van Deepseek R1 maken het een veelbelovend alternatief voor ontwikkelaars, bedrijven en onderwijsinstellingen. Voeg mogelijke toepassingsgebieden toe:

• Wetenschappelijk onderzoek: oplossing van complexe wiskundige en wetenschappelijke problemen.
• Programmering: optimalisatie en verbetering van codes.
• Creatief brainstormen: genereren van innovatieve ideeën en concepten.
• Educatieve toepassingen: ondersteuning voor het leren en begrijpen van complexe onderwerpen.

Democratisering van AI -technologie

Deepseek R1 en R1 nul laten indrukwekkend zien hoe versterking leren de AI -ontwikkeling kan bevorderen. Hun diensten zijn het bewijs dat Chinese bedrijven steeds meer werken met Amerikaanse concurrenten op oogniveau. Met de combinatie van innovatie, toegankelijkheid en lage kosten heeft Deepseek het potentieel om een ​​duurzame invloed te hebben op het AI -landschap.

Tegelijkertijd valt nog te bezien hoe beide systemen zich bewijzen in echte toepassingsscenario's. De concurrentie tussen China en de VS in AI -ontwikkeling zal ongetwijfeld opwindende innovaties blijven produceren. Eén ding is echter duidelijk: 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 Giants in vergelijking: Deepseek tegen OpenAai-A-race voor de top van kunstmatige intelligentie

De wereld van kunstmatige intelligentie (AI) is een dynamisch en voortdurend ontwikkelend veld dat wordt gekenmerkt door een constante competitie voor innovatie en uitmuntendheid. In het middelpunt van deze competitie staan ​​twee reuzen: aan de ene kant, het Amerikaanse bedrijf Openai, bekend om zijn baanbrekende modellen zoals GPT en zijn "O1" -serie, en aan de andere kant, en aan de andere kant, de opkomende Chinese startup Deepseek met zijn indrukwekkende modellen zoals Deepseek R1 en R1 Zero. De vraag of de nieuwste ontwikkelingen bij Deepseek een willekeurige convergentie of strategische imitatie zijn, is het onderwerp van levendige discussies en benadrukt een hoogtepunt van de complexe dynamiek van de wereldwijde AI -competitie.

Deepseek R1 Zero: een paradigmaverschuiving door het leren van puur versterking

Deepseek R1 Zero is een opmerkelijk model dat de traditionele benadering van AI -ontwikkeling doorbreekt. In tegenstelling tot de meeste grote stemmodellen op basis van een combinatie van gecontroleerd leren (begeleid leren) en leerversterking met menselijke feedback (versterking leren van menselijke feedback, RLHF), werd R1 Zero alleen getraind met versterking leren (RL). Dit betekent dat het model zijn vaardigheden heeft ontwikkeld zonder directe menselijke input zonder menselijke voorkeuren aan te passen. Dit is een cruciaal verschil dat R1 nul een fascinerend geval maakt voor het onderzoeken van de mogelijkheden van pure RL.

Het resultaat is een model dat in staat is om opmerkelijke cognitieve vaardigheden te ontwikkelen die voorheen alleen werden bereikt door het combineren van menselijke feedback en begeleid leren. R1 nul demonstreert:

Zelfreview

Het model kan kritisch zijn eigen conclusies en berekeningen in twijfel trekken en fouten controleren, wat leidt tot een grotere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid. Het is niet langer alleen een "antwoordgenerator", maar een actieve probleemoplosser die zich bewust is van zijn eigen cognitieve processen.

weerspiegeling

R1 Zero kan nadenken over zijn eigen denkprocessen en ervan leren. Dit betekent dat het model zich niet alleen kan aanpassen aan nieuwe gegevens, maar ook om problemen op zijn eigen manier op te lossen. Het is een stap in de richting van een "metacognitieve" AI.

Generatie van lange denkketens

Het model kan complexe problemen in een aantal logische stappen afbreken en deze stappen op een begrijpelijke en transparante manier presenteren. Dit vermogen om lange "gedachten" te creëren is cruciaal voor het oplossen van veeleisende taken die complexe redenering vereisen.

Adaptieve denktijd

Afhankelijk van de complexiteit van de taak kan R1 Zero beslissen wanneer het meer "denktijd" moet investeren om een ​​probleem op te lossen. Dit is een dynamische aanpassing van de berekeningsinspanning die aangeeft dat het model niet alleen koppig algoritmen uitvoert, maar ook een gevoel ontwikkelt van de moeilijkheid van een taak.

Deze vaardigheden tonen op indrukwekkende wijze het potentieel van het leren van versterkingen op als basis voor de ontwikkeling van zeer intelligente systemen. R1 Zero is het bewijs dat het mogelijk is om complexe cognitieve vaardigheden te ontwikkelen zonder te vertrouwen op de beperkingen op menselijke feedback. De implicaties van deze benadering voor de toekomst van AI -onderzoek zijn enorm.

Deepseek R1: De associatie van het leren van versterking en fijne tuning

Terwijl Deepseek R1 Zero de grenzen van het leren van puur versterking verkent, heeft Deepseek R1 een ander pad dat een synthese vertegenwoordigt van het leren van herhaling en begeleide besmetting. Dit model maakt gebruik van de sterke punten van beide methoden om een ​​systeem te creëren dat zowel geavanceerde cracking -vaardigheden als betere aanpassing aan menselijke verwachtingen heeft.

De indrukwekkende prestaties van Deepseek R1 in verschillende gebieden zijn het bewijs van de effectiviteit van deze aanpak:

wiskunde

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

programmeren

In de CodeForces -concurrentie overschreed een gerenommeerde programmeerwedstrijd, Deepseek R1 overschreed 96,3 % van de menselijke deelnemers. Het model is in staat om veeleisende programmeertaken op te lossen, complexe code te begrijpen en efficiënte algoritmen te schrijven.

Algemene kennis

In de veeleisende tests MMLU (Massive Multitask Language begrip) en GPQA Diamond behaalde Deepseek R1 indrukwekkende waarden van 90,8 % en 71,5 %. Deze resultaten onderstrepen het vermogen van het model om een ​​breed scala aan kennis toe te passen en aan te geven dat het kan werken met menselijke intelligentie op oogniveau.

Deze services maken Deepseek R1 een veelzijdig hulpmiddel dat kan worden gebruikt in verschillende toepassingsgebieden, van wetenschappelijk onderzoek tot de ontwikkeling van software.

Speciale functies en uitdagingen op weg naar de perfecte AI

Ondanks de indrukwekkende vooruitgang die Deepseek heeft gemaakt met R1 en R1 nul, zijn er ook enkele uitdagingen en beperkingen die moeten worden overwonnen:

Spraakverandering

Zowel R1 als R1 nul tonen soms de neiging om onbedoeld tussen verschillende talen te schakelen. Deze inconsistentie kan de gebruikerservaring beïnvloeden en brengt verdere verbeteringen op het gebied van taalverwerking aan.

Functionele beperkingen

De modellen ondersteunen momenteel geen functieaanroepen, uitgebreide dialogen of de uitvoer in JSON -indeling. Deze beperkingen maken het moeilijk om de modellen te gebruiken in complexe toepassingen die deze functies vereisen.

Open beschikbaarheid

Hoewel de vrije beschikbaarheid van Deepseek R1 onder de co -licentie een groot voordeel is en het gratis gebruik van de modelgewichten en -uitgangen het mogelijk maakt, betekent dit ook dat het model mogelijk kan worden misbruikt voor kwaadaardige doeleinden. Het is belangrijk dat de gemeenschap en ontwikkelaars verantwoordelijkheid nemen en de technologie ethisch gebruiken.

Kleinere open source modellen

De publicatie van zes kleinere open source-modellen die zijn getraind met gegevens van Deepseek-R1 is een belangrijke stap in de richting van democratisering van AI-technologie. Dit stelt onderzoekers en ontwikkelaars over de hele wereld in staat om toegang te krijgen tot en deze verder te ontwikkelen tot geavanceerde AI -technologie.

De ontwikkeling van Deepseek R1 en R1 nul toont niet alleen de mogelijkheden van het leren van versterking, maar ook de uitdagingen die kunnen worden overwonnen bij het creëren van echt intelligente systemen.

Deepseek R1 vs. Openai O1: een directe vergelijking van de reuzen

De vergelijking van Deepseek R1 met OpenAis O1 -model is onvermijdelijk, omdat beide systemen tot doel hebben complexe problemen op te lossen en geavanceerde herhalingsvaardigheden aan te tonen. Hoewel beide modellen op veel gebieden vergelijkbare diensten bieden, zijn er enkele belangrijke verschillen die de moeite waard zijn om nader te kijken:

Prestaties in directe vergelijking

In veel benchmark -tests vertonen Deepseek R1 en O1 zeer vergelijkbare services. Op het gebied van wiskunde behaalde Deepseek R1 79,8 % in AIME 2024, terwijl O1 79,2 % bereikte. In het programmeergebied behaalde Deepseek R1 96,3 % in de CodeForces -test, terwijl O1 96,6 % bereikte. In de algemene kennistest MMLU behaalde Deepseek R1 90,8 %, terwijl O1 91,8 %bereikte. Deze resultaten laten zien dat beide modellen op veel gebieden op een zeer hoog niveau concurreren.

Maar er zijn ook gebieden waarin Deepseek de R1 O1 overschrijdt. In de Math-500-test behaalde Deepseek R1 een indrukwekkende nauwkeurigheid van 97,3 %, terwijl O1 96,4 %bereikte. Deze resultaten geven aan dat Deepseek R1 op sommige specifieke gebieden superieur kan zijn.

Trainingsmethoden

Focus van versterking van versterking: beide modellen gebruiken het leren van versterking als een basistrainingsmethode. Hoewel Deepseek R1 afhankelijk is van pure versterking leren zonder voorafgaande begeleide afwerkingstemering, combineert O1 RL met menselijke feedback (RLHF). Dit verschil in de trainingsmethoden kan bijdragen aan de waargenomen prestatieverschillen tussen de modellen en duidt op verschillende filosofieën in de AI -ontwikkeling. Terwijl Deepseek het pad van puur algoritmische intelligentie nastreeft, vertrouwt Openai op de verfijning van modellen door middel van menselijke expertise.

Kosten en toegankelijkheid

Een aanzienlijk verschil tussen de twee modellen is de kosten en beschikbaarheid. Deepseek R1 is aanzienlijk goedkoper dan O1, met API -kosten van $ 0,55 voor inputs en $ 2,19 voor output per miljoen tokens, vergeleken met $ 15 en $ 60 bij O1. Bovendien is Deepseek R1 open source en onder de co-licentie beschikbaar, terwijl O1 een eigen technologie is. Deze verschillen in kosten en toegankelijkheid maken Deepseek R1 een aantrekkelijke optie voor ontwikkelaars en onderzoekers die geavanceerde AI -technologie willen gebruiken zonder grote financiële kosten.

Speciale vaardigheden

Sterke punten in detail: Deepseek R1 heeft vaardigheden ontwikkeld zoals zelfcontrole, reflectie en het genereren van lange ketens van gedachte door de pure RL. O1 was daarentegen speciaal getraind voor de redenering van de ketting en kan stap voor stap complexe problemen oplossen. Hoewel beide modellen gespecialiseerd zijn in geavanceerd kraken, verschillen ze in hun methodologische focus, wat leidt tot verschillende sterke punten in verschillende toepassingsgebieden.

Toepassingsgebieden

Overeenkomsten en verschillen: beide modellen zijn geschikt voor verschillende veeleisende taken zoals wetenschappelijk onderzoek, complexe wiskundige berekeningen, geavanceerde programmering en creatief brainstormen. U kunt dienen als basis voor geavanceerde AI -toepassingen in verschillende gebieden, maar uw verschillende prioriteitengebieden kunnen ertoe leiden dat deze in bepaalde toepassingen geschikter is dan in andere.

Over het algemeen vertegenwoordigt Deepseek R1 een serieus alternatief voor OpenAis O1, dat aanzienlijk lagere kosten en meer toegankelijkheid biedt met vergelijkbare prestaties. Dit is een belangrijke stap in de richting van democratisering van AI -technologie, die het potentieel heeft, de manier waarop AI wordt ontwikkeld en fundamenteel wordt gebruikt. De langetermijn voorwaardelijke proeftijd van beide modellen in reële toepassingsscenario's valt echter nog te bezien.

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 waarin Deepseek R1 superieure diensten toont:

Wiskundige competentie op het hoogste niveau

Deepseek R1 overschrijdt de O1 in wiskundige tests zoals AIME (79,8 % versus 79,2 %) en MATH-500 (97,3 % versus 96,4 %). Deze resultaten zijn niet alleen numerieke waarden, maar laten ook zien dat het model in staat is om complexe wiskundige concepten en problemen te begrijpen en te gebruiken. Het is het bewijs van de diepe wiskundige competentie van Deepseek R1.

Dieper algemene kennis

In de GPQA Diamond -test bereikt een test voor algemene kennis, Deepseek R1 bereikt 71,5 %, wat een belangrijke prestatie is. Het model toont een diep begrip van feiten, concepten en relaties, 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 meer gedetailleerd inzicht in zijn interne denkproces in vergelijking met O1. Het toont een meer transparante "innerlijke monoloog" waarmee de gebruiker het argument achter de antwoorden beter kan begrijpen. Deze transparantie is van onschatbare waarde om te begrijpen hoe het model tot zijn conclusies komt en om mogelijke bronnen van fouten te identificeren. Dit maakt het gemakkelijker om het model in toekomstige vragen te beheersen.

Code -uitvoering in realtime

Deepseek R1 biedt de unieke mogelijkheid om de code die rechtstreeks in de chatinterface is gemaakt te testen en te maken. Dit is vergelijkbaar met "Claude -artefacten" en maakt snelle iteraties en verbeteringen mogelijk bij het programmeren. De mogelijkheid om in realtime code uit te voeren is een enorm voordeel voor ontwikkelaars en programmeurs.

Ondanks deze sterke punten is het belangrijk om te benadrukken dat onafhankelijke beoordelingen en langetermijnanalyses vereist zijn om de prestatieverschillen tussen de twee modellen volledig te valideren.

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

De ontwikkelingen van Deepseek en Openai laten zien dat de wereld van AI in een constante verandering is. De concurrentie tussen de twee reuzen zal de ontwikkeling van de AI in de komende jaren aanzienlijk vormgeven en leiden tot verdere innovaties.

De vraag of de overeenkomsten tussen Deepseek R1 en Openai O1 te wijten zijn aan kans of strategische imitatie blijft onbeantwoord. Maar het is duidelijk dat de wereldwijde concurrentie voor suprematie in AI technologische ontwikkeling stimuleert en de grenzen van het mogelijke verlegt. Het is nog niet te voorzien of Deepseek of Openai de voorsprong zal hebben in deze competitie. Het is echter zeker dat de toekomst van AI afhangt van het vermogen om zowel innovatieve als verantwoordelijke beslissingen te nemen. De democratisering van AI -technologie met behulp van open source -modellen zoals Deepseek R1 zal ongetwijfeld een cruciale rol spelen in dit proces. Het is een opwindend en complex veld dat zeker veel verrassingen zal hebben.

☑️ 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