Vergelijkende analyse van de toonaangevende AI-modellen: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 en GPT-4.5 van OpenAai

De opkomst van de intelligente machines

We zijn in een tijdperk van ongekende vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). De ontwikkeling van grote stemmodellen (LLMS) heeft de afgelopen jaren een snelheid bereikt die veel experts en waarnemers heeft verrast. Deze sterk ontwikkelde AI -systemen zijn niet langer alleen hulpmiddelen voor gespecialiseerde toepassingen; Ze dringen meer en meer gebieden van ons leven door en veranderen de manier waarop we werken, communiceren en de wereld om ons heen begrijpen.

Bovenaan deze technologische revolutie staan ​​drie modellen die een opschudding veroorzaken in de professionele wereld en daarna: Gemini 2.0 door Google Deepmind, Deepseek van Deepseek AI en GPT-4.5 van OpenAai. Deze modellen vertegenwoordigen de huidige stand van de kunst in AI -onderzoek en ontwikkeling. Ze tonen indrukwekkende vaardigheden in verschillende disciplines, van de verwerking van natuurlijke taal tot het genereren van computercode tot complex logisch denken en creatieve inhoud creëren.

Dit rapport maakt een uitgebreide en vergelijkende analyse van deze drie modellen om hun respectieve sterke punten, zwakke punten en toepassingsgebieden in detail te onderzoeken. Het doel is om een ​​diepgaand begrip te creëren van de verschillen en overeenkomsten van deze state-of-the-art AI-systemen en om een ​​geïnformeerde basis te bieden voor het evalueren van uw potentieel en beperkingen. We zullen niet alleen de technische specificaties en prestatiegegevens onderzoeken, maar ook de onderliggende filosofische en strategische benaderingen van de ontwikkelaars die deze modellen hebben gevormd.

Geschikt hiervoor:

• Simpelweg uitgelegd AI -modellen: begrijp de basisprincipes van AI, spraakmodellen en redeneren

De dynamiek van de AI-competitie: een driewegsstrijd van de Giants

De concurrentie om dominantie op het gebied van AI is intens en wordt gedomineerd door een paar maar zeer invloedrijke acteurs. Google Deepmind, Deepseek AI en OpenAI zijn niet alleen technologiebedrijven; Het zijn ook onderzoeksinstellingen die op het hoofd van de AI -innovatie staan. Uw modellen zijn niet alleen producten, maar ook manifestaties van hun respectieve visies uit de toekomst van AI en haar rol in de samenleving.

Google Deepmind, met zijn diepe wortels in onderzoek en zijn immense rekenkracht, volgt Gemini 2.0 een benadering van veelzijdigheid en multimodaliteit. Het bedrijf ziet de toekomst van AI in intelligente agenten die in staat zijn om complexe taken in de echte wereld aan te kunnen en verschillende soorten informatie naadloos te verwerken en te genereren - tekst, afbeeldingen, audio, video -.

Deepseek Ai, een opkomende bedrijf gevestigd in China, heeft naam gemaakt met Deepseek, die wordt gekenmerkt door zijn opmerkelijke efficiëntie, zijn sterke overzichtvaardigheden en zijn toewijding aan open source. Deepseek positioneert zichzelf als een uitdager in de AI -markt, die een krachtig en tegelijkertijd toegankelijk alternatief biedt voor de modellen van de gevestigde reuzen.

OpenAai, bekend bij Chatgpt en de GPT-modelfamilie, heeft opnieuw een mijlpaal vastgesteld in de ontwikkeling van conversatie AI met GPT-4.5. Openai richt zich op het creëren van modellen die niet alleen intelligent, maar ook intuïtief, empathisch en in staat zijn om op een dieper niveau met mensen te communiceren. GPT-4.5 belichaamt deze visie en wil de grenzen van wat mogelijk is in de communicatie tussen mens en machines verleggen.

Gemini 2.0: een familie van AI -modellen voor de leeftijd van agenten

Gemini 2.0 is niet slechts een enkel model, maar een hele familie van AI -systemen ontwikkeld door Google DeepMind om te voldoen aan de diverse vereisten van het moderne AI -ecosysteem. Deze familie omvat verschillende varianten, elk afgestemd op specifieke toepassingsgebieden en prestatie -eisen.

Geschikt hiervoor:

• NIEUW: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell Upgrade-Informatie over Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking en Pro (experimenteel)

Recente ontwikkelingen en aankondigingen (vanaf maart 2025): de Gemini -familie groeit

In de loop van 2025 presenteerde Google DeepMind continu nieuwe leden van de Gemini 2.0 -familie en onderstreepte zo zijn ambities in de AI -markt. Vooral opmerkelijk is de algemene beschikbaarheid van Gemini 2.0 Flash en Gemini 2.0 flash-lite, die worden gepositioneerd als krachtige en kostenefficiënte opties voor ontwikkelaars.

Gemini 2.0 Flash zelf beschrijft Google als een "werkdier" -model. Deze naam geeft zijn sterke punten aan in termen van snelheid, betrouwbaarheid en veelzijdigheid. Het is ontworpen om hoge prestaties te leveren met lage latentie, waardoor het ideaal is voor toepassingen waarin snelle responstijden beslissend zijn, zoals: B. Chatbots, realtime vertalingen of interactieve toepassingen.

Gemini 2.0 Flash-Lite daarentegen is gericht op maximale kostenefficiëntie. Dit model is geoptimaliseerd voor toepassingen met hoge doorvoer, waarbij lage bedrijfskosten per verzoek, b.v. B. Bij de massaverwerking van tekstgegevens, de automatische inhoudsmating of het aanbieden van AI-services in omgevingen met beperkte middelen.

Naast deze algemeen beschikbare modellen heeft Google ook experimentele versies aangekondigd zoals Gemini 2.0 Pro en Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Deze modellen zijn nog steeds in ontwikkeling en dienen om de grenzen van mogelijk in AI -onderzoek te verkennen en om in een vroeg stadium feedback van ontwikkelaars en onderzoekers te verkrijgen.

Gemini 2.0 Pro wordt benadrukt als het krachtigste model van het gezin, vooral op het gebied van codering en wereldkennis. Een opmerkelijke functie is het extreem lange contextvenster van 2 miljoen tokens. Dit betekent dat Gemini 2.0 Pro in staat is om extreem grote hoeveelheden tekst te verwerken en te begrijpen wat het ideaal maakt voor taken die een diep begrip van complexe relaties vereisen, zoals: B. De analyse van uitgebreide documentatie, het beantwoorden van complexe vragen of het genereren van code voor grote softwareprojecten.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, daarentegen, richt zich op het verbeteren van de redeneervaardigheden. Dit model kan zijn denkproces expliciet presenteren om de prestaties te verbeteren en de verklaring van de AI -beslissingen te vergroten. Deze functie is met name belangrijk op het gebied van toepassingsgebieden waarin transparantie en traceerbaarheid van de AI -beslissingen van cruciaal belang zijn, zoals: B. in de geneeskunde, financiën of in jurisprudentie.

Een ander belangrijk aspect van recente ontwikkelingen in Gemini 2.0 is het instellen van oudere modellen van de Gemini 1.x -serie en de Palm- en Codey -modellen van Google. Het bedrijf beveelt sterk aan om gebruikers van deze oudere modellen te migreren naar Gemini 2.0 Flash om serviceonderbrekingen te voorkomen. Deze maatregel geeft aan dat Google overtuigd is van de vooruitgang in de architectuur en prestaties van de Gemini 2.0 -generatie en wil deze positioneren als het toekomstige platform voor zijn AI -services.

Het wereldwijde assortiment Gemini 2.0 Flash wordt onderstreept door de beschikbaarheid ervan via de Gemini -webtoepassing in meer dan 40 talen en meer dan 230 landen en gebieden. Dit wordt aangetoond door de toewijding van Google om de toegang tot geavanceerde AI -technologie en de visie op een AI die toegankelijk en bruikbaar is voor mensen over de hele wereld te democratiseren.

Architectonisch overzicht en technologische grondslagen: multimodaliteit en agentfuncties in focus

De Gemini 2.0 -familie is vanaf de grond ontworpen voor de "Agent Leeftijd". Dit betekent dat de modellen niet alleen zijn ontworpen om tekst te begrijpen en te genereren, maar ook in staat zijn om te communiceren met de echte wereld, tools te gebruiken, om afbeeldingen te genereren en te maken en te genereren. Deze multimodale vaardigheden en agentfuncties zijn het resultaat van een diepgaande architecturale focus op de behoeften van toekomstige AI -toepassingen.

De verschillende varianten van Gemini 2.0 zijn gericht op verschillende brandpunten om een ​​breed scala aan toepassingen te dekken. Gemini 2.0 Flash is ontworpen als een veelzijdig model met lage latentie, dat geschikt is voor een breed scala aan taken. Gemini 2.0 Pro daarentegen is gespecialiseerd in codering, wereldkennis en lange contexten en is gericht op gebruikers die de hoogste prestaties op deze gebieden nodig hebben. Gemini 2.0 flash-lite is bedoeld voor kosten-geoptimaliseerde toepassingen en biedt een evenwicht tussen prestaties en economie. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental is eindelijk gericht op verbeterde redeneervaardigheden en onderzoekt nieuwe manieren om de logische denkprocessen van AI -modellen te verbeteren.

Een centraal kenmerk van de Gemini 2.0 -architectuur is de ondersteuning van multimodale ingangen. De modellen kunnen tekst, code, afbeeldingen, audio en video als invoer verwerken en dus informatie integreren uit verschillende sensorische modaliteiten. De uitvoer kan ook multimodaal worden gedaan, waarbij Gemini 2.0 tekst, afbeeldingen en audio kan genereren. Sommige uitvoermodaliteiten, zoals B. Video, bevinden zich momenteel nog in de privé -preview -fase en zullen waarschijnlijk in de toekomst over het algemeen beschikbaar zijn.

De indrukwekkende prestaties van Gemini 2.0 zijn ook te wijten aan de investeringen van Google in speciale hardware. Het bedrijf vertrouwt op zijn eigen Trillium TPU's (Tensor Processing Units), die speciaal zijn ontwikkeld voor de versnelling van AI -berekeningen. Deze op maat gemaakte hardware stelt Google in staat om zijn AI-modellen efficiënter te trainen en te bedienen en dus een concurrentievoordeel te behalen in de AI-markt.

De architecturale oriëntatie van Gemini 2.0 voor multimodaliteit en het mogelijk maken van AI -agenten die kunnen communiceren met de echte wereld is een essentieel onderscheidingsfunctie in vergelijking met andere AI -modellen. Het bestaan ​​van verschillende varianten binnen de Gemini 2.0 -familie geeft een modulaire aanpak aan waarmee Google de modellen flexibel kan aanpassen aan specifieke prestaties of kostenvereisten. Het gebruik van zijn eigen hardware onderstreept Google's langetermijnverplichting voor de verdere ontwikkeling van de AI-infrastructuur en de vastberadenheid ervan om een ​​leidende rol te spelen in het AI-tijdperk.

Trainingsgegevens: reikwijdte, bronnen en de kunst van het leren

Hoewel gedetailleerde informatie over de exacte reikwijdte en de samenstelling van de trainingsgegevens voor Gemini 2.0 niet open is voor het publiek, kan het worden afgeleid van de vaardigheden van het model dat het is getraind op massale gegevensrecords. Deze gegevensrecords bevatten waarschijnlijk terabytes of zelfs petabytes met tekst en gecodeerde gegevens, evenals multimodale gegevens voor de 2.0 -versies die afbeeldingen, audio en video bevatten.

Google heeft een onschatbare gegevensschat die voortkomt uit het hele spectrum van internet, gedigitaliseerde boeken, wetenschappelijke publicaties, nieuwsartikelen, bijdragen van sociale media en talloze andere bronnen. Deze enorme hoeveelheid gegevens vormt de basis voor het trainen van de Google AI -modellen. Er kan worden aangenomen dat Google geavanceerde methoden gebruikt om de kwaliteit en relevantie van de trainingsgegevens te waarborgen en potentiële vervormingen of ongewenste inhoud te filteren.

De multimodale vaardigheden van Gemini 2.0 vereisen de opname van beeld-, audio- en videogegevens in het trainingsproces. Deze gegevens komen waarschijnlijk uit verschillende bronnen, waaronder openbaar beschikbare beelddatabases, audioarchieven, videoplatforms en mogelijk ook eigen gegevensrecords van Google. De uitdaging van multimodale data -acquisitie en -verwerking is om de verschillende gegevensmodaliteiten verstandig te integreren en ervoor te zorgen dat het model de verbindingen en relaties daartussen leert.

Het trainingsproces voor grote stemmodellen zoals Gemini 2.0 is extreem berekend en vereist het gebruik van krachtige supercomputers en gespecialiseerde AI -hardware. Het is een iteratief proces waarbij het model herhaaldelijk wordt gevoed met de trainingsgegevens en de parameters zijn aangepast zodat het de gewenste taken vervult. Dit proces kan weken of zelfs maanden duren en vereist een diep begrip van de onderliggende algoritmen en de subtiliteiten van machine learning.

De belangrijkste vaardigheden en diverse toepassingen: Gemini 2.0 in actie

Gemini 2.0 Flash, Pro en Flash-Lite bieden een indrukwekkend scala aan vaardigheden die u geschikt maken voor verschillende toepassingen in verschillende industrieën en gebieden. De belangrijkste functies omvatten:

Multimodaal insert en uitvoer

Het verwerken en genereren van de mogelijkheid om tekst, code, afbeeldingen, afbeeldingen, audio en video te verwerken en te genereren, opent nieuwe mogelijkheden voor interactie tussen mens en machine en het creëren van multimodale inhoud.

Gereedschapsgebruik

Gemini 2.0 kan externe tools en API's gebruiken om toegang te krijgen tot informatie, acties uit te voeren en complexe taken te beheren. Dit stelt het model in staat om verder te gaan dan zijn eigen vaardigheden en zich aan te passen in dynamische omgevingen.

Lang contextvenster

In het bijzonder kan Gemini 2.0 Pro met zijn 2 miljoen tokencontextvenster extreem lange teksten verwerken en begrijpen en begrijpen welke taken zoals de analyse van uitgebreide documenten of de samenvatting van lange gesprekken voorbestemd.

Verbeterde redenering

De experimentele versie Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental streeft om de logische denkprocessen van het model te verbeteren en in staat te stellen complexere problemen op te lossen en rationele beslissingen te nemen.

Codering

Gemini 2.0 Pro is bijzonder sterk in de codering en kan code van hoge kwaliteit genereren in verschillende programmeertalen, fouten herkennen en vaststellen in de code en deze ondersteunen bij softwareontwikkeling.

Functie aanroepen

Met de mogelijkheid om functies op te roepen stelt Gemini 2.0 in staat om te communiceren met andere systemen en applicaties en complexe werkprocessen te automatiseren.

De potentiële toepassingen van Gemini 2.0 zijn bijna onbeperkt. Enkele voorbeelden zijn:

Creatie van inhoud

Het genereren van teksten, artikelen, blogberichten, scripts, gedichten, muziek en andere creatieve inhoud in verschillende formaten en stijlen.

automatisering

Automatisering van routinetaken, gegevensanalyse, procesoptimalisatie, klantenservice en andere bedrijfsprocessen.

Coderingsondersteuning

Ondersteuning van softwareontwikkelaars in de codegenisatie, foutcorrectie, codedocumentatie en het leren van nieuwe programmeertalen.

Verbeterde zoekerervaringen

Meer intelligent en meer contextgerelateerde zoekresultaten die verder gaan dan traditionele zoekwoorden zoeken en gebruikers helpen complexe vragen te beantwoorden en diepere inzichten in informatie te krijgen.

Zakelijke en bedrijfstoepassingen

Gebruik op gebieden zoals marketing, verkoop, human resources, financiën, juridische en gezondheidszorg om de efficiëntie, besluitvorming en klanttevredenheid te verbeteren.

Gemini 2.0: transformerende AI -agent voor het dagelijks leven en werk

Specifieke projecten zoals Project Astra, die de toekomstige vaardigheden van een universele AI -assistent, en Project Mariner, een prototype voor browserautomatisering, onderzoekt, demonstreren het praktische mogelijke gebruik van Gemini 2.0. Deze projecten laten zien dat Google Gemini -technologie niet alleen ziet als een hulpmiddel voor individuele taken, maar als basis voor de ontwikkeling van uitgebreide AI -oplossingen die mensen in hun dagelijks leven en in hun professionele activiteiten kunnen ondersteunen.

De veelzijdigheid van de Gemini 2.0 -modelfamilie maakt hun gebruik mogelijk in een breed spectrum van taken, van algemene toepassingen tot gespecialiseerde gebieden zoals codering en complexe redenering. De focus op agentfuncties duidt op een trend in de richting van meer proactieve en nuttige AI -systemen, die niet alleen op commando's reageren, maar ook in staat zijn om onafhankelijk te handelen en problemen op te lossen.

Geschikt hiervoor:

• Google Gemini 2.0, The Artificial Intelligence and Robotics: Gemini Robotics and Gemini Robotics-ER

Beschikbaarheid en toegankelijkheid voor gebruikers en ontwikkelaars: AI voor iedereen

Google probeert actief Gemini 2.0 toegankelijk te maken voor zowel ontwikkelaars als eindgebruikers. Gemini 2.0 Flash en Flash-Lite zijn beschikbaar via de Gemini API in Google AI Studio en Vertex AI. Google AI Studio is een webgebaseerde ontwikkelingsomgeving waarmee ontwikkelaars kunnen experimenteren met Gemini 2.0, prototypes maken en AI-applicaties kunnen ontwikkelen. Vertex AI is het cloudplatform van Google voor machine learning, dat een uitgebreide reeks tools en diensten biedt voor training, voorziening en beheer van AI -modellen.

De experimentele versie Gemini 2.0 Pro is ook toegankelijk in hoekpunt AI, maar is meer gericht op gevorderde gebruikers en onderzoekers die de nieuwste functies en mogelijkheden van het model willen verkennen.

Een versie van Gemini 2.0 Flash Experimental Optimized for the Chat is beschikbaar in de Gemini -webtoepassing en de mobiele app. Dit stelt eindgebruikers ook in staat om de vaardigheden van Gemini 2.0 in een conversatiecontext te ervaren en feedback te geven die bijdraagt ​​aan de verdere ontwikkeling van het model.

Gemini is ook geïntegreerd in Google Workspace -applicaties zoals Gmail, Docs, Sheets en Dia's. Met deze integratie kunnen gebruikers de AI -functies van Gemini 2.0 rechtstreeks in hun dagelijkse werkprocessen gebruiken, b.v. B. Bij het schrijven van e -mails, het maken van documenten, het analyseren van gegevens in spreadsheet of het maken van presentaties.

De gespreide beschikbaarheid van Gemini 2.0, van experimentele versies tot algemeen beschikbare modellen, maakt een gecontroleerde introductie en het verzamelen van gebruikersfeedback mogelijk. Dit is een belangrijk aspect van de Google-strategie om ervoor te zorgen dat de modellen stabiel, betrouwbaar en gebruiksvriendelijk zijn voordat ze toegankelijk worden gemaakt voor een breed publiek. Integratie in wijdverbreide platforms zoals Google Workspace vergemakkelijkt het gebruik van de vaardigheden van het model via een breed gebruikersbestand en draagt ​​bij aan het integreren van AI in het dagelijkse leven van mensen.

Nou -bekende sterke en zwakke punten: een eerlijk beeld van Gemini 2.0

Gemini 2.0 kreeg veel lof voor zijn indrukwekkende vaardigheden in de AI -gemeenschap en in de eerste gebruikerstests. De gerapporteerde sterke punten zijn onder meer:

Verbeterde multimodale vaardigheden

Gemini 2.0 overschrijdt zijn voorgangers en vele andere modellen bij de verwerking en het genereren van multimodale gegevens, die deze voorbestemd hebben voor een verscheidenheid aan toepassingen op het gebied van media, communicatie en creatieve industrieën.

Sneller vakmanschap

Gemini 2.0 Flash en Flash-Lite zijn geoptimaliseerd voor snelheid en bieden lage latentie, waardoor het ideaal is voor realtime toepassingen en interactieve systemen.

Verbeterde redenering en context begrip

Gemini 2.0 toont vooruitgang in logisch denken en in het begrip van complexe contexten, wat leidt tot meer precieze en relevante antwoorden en resultaten.

Sterke prestaties in de codering en verwerking van lange contexten

In het bijzonder maakt Gemini 2.0 Pro indruk op zijn vaardigheden in codegenisatie en analyse, evenals het extreem lange contextvenster, waardoor hij uitgebreide hoeveelheden tekst kan verwerken.

Ondanks deze indrukwekkende sterke punten zijn er ook gebieden waar Gemini 2.0 nog steeds een verbeteringspotentieel heeft. De gerapporteerde zwakke punten omvatten:

Potentiële vervormingen

Zoals veel grote stemmodellen, kan Gemini 2.0 de vervormingen in zijn trainingsgegevens weerspiegelen, wat kan leiden tot bevooroordeelde of discriminerende resultaten. Google werkt actief aan het herkennen en minimaliseren van deze verstoringen.

Beperkingen op het complexe probleemoplossing in realtime

Hoewel Gemini 2.0 vooruitgang in de redenering toont, kan het nog steeds zijn grenzen bereiken met zeer complexe problemen in realtime, vooral in vergelijking met gespecialiseerde modellen die zijn geoptimaliseerd voor bepaalde soorten redeneringstaken.

Er is behoefte aan verbetering in de compositietool in Gmail

Sommige gebruikers hebben gemeld dat de samenstellingstool in Gmail, die is gebaseerd op Gemini 2.0, nog niet perfect is in alle aspecten en een potentieel heeft voor verbetering, b.v. B. met betrekking tot de stilistische consistentie of de overweging van specifieke gebruikersvoorkeuren.

Vergeleken met concurrenten zoals GROK en GPT-4, vertoont Gemini 2.0 sterke punten in multimodale taken, maar kan achterblijven in bepaalde redenerende benchmarks. Het is belangrijk om te benadrukken dat de AI -markt zeer dynamisch is en de relatieve prestaties van de verschillende modellen voortdurend veranderen.

Over het algemeen biedt Gemini 2.0 indrukwekkende vaardigheden en vertegenwoordigt het aanzienlijke vooruitgang in de ontwikkeling van grote taalmodellen. Net als andere LLM's staat het echter ook voor uitdagingen met betrekking tot vervormingen en consistente redenering in alle taken. De continue verdere ontwikkeling en verbetering van Gemini 2.0 door Google DeepMind zal deze zwakke punten waarschijnlijk in de toekomst waarschijnlijk minimaliseren en de sterke punten ervan uitbreiden.

Resultaten van relevante benchmarks en prestatievergelijkingen: cijfers spreken volumes

Benchmark data show that Gemini 2.0 Flash and Pro in various established benchmarks such as MMLU (massive multitask Language Understanding), Livecodebech, Bird-SQL, GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q & A), Math, Hiddenmath, Global MMLU, MMMU (Massive Multi-Discipline Muldodal Understanding), Covost2 (Conversational Voice to Speech Translation) and Egososchema heeft een significante toename van de prestaties ten opzichte van hun voorgangers.

De verschillende varianten van Gemini 2.0 vertonen verschillende sterke punten, waarbij Pro meestal beter presteert voor complexere taken, terwijl Flash en Flash Lite zijn geoptimaliseerd voor snelheid en kostenefficiëntie.

Vergeleken met modellen van andere bedrijven zoals GPT-4O en Deepseek, varieert de relatieve prestaties afhankelijk van de specifieke benchmark en de vergeleken modellen. Gemini 2.0 overschrijdt bijvoorbeeld Flash 1.5 Pro in belangrijke benchmarks en is twee keer zo snel tegelijkertijd. Dit onderstreept de toename van de efficiëntie die Google heeft bereikt door de verdere ontwikkeling van de Gemini -architectuur.

Gemini 2.0 Pro behaalt hogere waarden dan Gemini 1.5 Pro Deze verbeteringen zijn met name relevant voor softwareontwikkelaars en bedrijven die AI gebruiken voor codegenisatie en analyse.

In wiskunde benchmarks zoals wiskunde en HiddenMath, vertonen de 2.0 -modellen ook aanzienlijke verbeteringen aan hun voorgangers. Dit geeft aan dat Google vooruitgang heeft geboekt bij het verbeteren van de redeneervaardigheden van Gemini 2.0, vooral op gebieden die logisch denken en wiskundig begrip vereisen.

Het is echter belangrijk op te merken dat benchmarkresultaten slechts een deel van het algemene beeld zijn. De feitelijke prestaties van een AI -model in echte toepassingen kunnen variëren, afhankelijk van de specifieke vereisten en de context. Niettemin bieden benchmarkgegevens waardevolle inzichten in de relatieve sterke en zwakke punten van de verschillende modellen en maken ze een objectieve vergelijking van hun prestaties mogelijk.

AI & XR-3D-renderingmachine: vijf keer expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket, R&D XR, PR & SEM-beeld: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Goedkope AI-leiders: Deepseek vs. Ai Giant-A Krachtig alternatief beeld: Xpert.Digital

Deepseek: de efficiënte uitdager met een focus op redeneren en open source

Deepseek is een AI -model ontwikkeld door Deepseek AI en wordt gekenmerkt door zijn opmerkelijke efficiëntie, zijn sterke redeneervaardigheden en zijn toewijding aan open source. Deepseek positioneert zichzelf als een krachtig en goedkoop alternatief voor de modellen van de gevestigde AI -reuzen en heeft al veel aandacht getrokken in de AI -gemeenschap.

Architectonisch raamwerk en technische specificaties: efficiëntie door innovatie

Deepseek gebruikt een gemodificeerde transformatorarchitectuur die afhankelijk is van efficiëntie door middel van gegroepeerde query-aandacht (GQA) en dynamische spaaractivering (mengsel van experts-MOE). Deze architecturale innovaties stellen Deepseek in staat om hoge prestaties te bereiken met relatief lage rekenmogelijkheden.

Het Deepseek-R1-model, de eerste openbaar beschikbare versie van Deepseek, heeft 671 miljard parameters, maar slechts 37 miljard per token is geactiveerd. Deze benadering van de "schaarse activering" verlaagt de rekenkosten tijdens de gevolgtrekking aanzienlijk, omdat slechts een klein deel van het model actief is voor elke invoer.

Een ander belangrijk architectonisch kenmerk van Deepseek is het multi-head latent aandacht (MLA) -mechanisme. MLA optimaliseert het aandachtsmechanisme, een centraal onderdeel van de transformatorarchitectuur, en verbetert de efficiëntie van informatieverwerking in het model.

De focus van Deepseek ligt op de balans tussen prestaties en praktische beperkingen op de operationele beperkingen, vooral op het gebied van codegisatie en meertalige ondersteuning. Het model is ontworpen om uitstekende resultaten op deze gebieden te leveren en tegelijkertijd goedkoop en hulpmiddel te behouden.

De MOE -architectuur, die Deepseek gebruikt, verdeelt het AI -model in afzonderlijke subnetwerken, die elk gespecialiseerd zijn in een subset van de invoergegevens. Tijdens de training en de gevolgtrekking wordt slechts een deel van de subnetwerken geactiveerd voor elke input, wat de rekenkosten aanzienlijk verlaagt. Deze benadering stelt Deepseek in staat om een ​​zeer groot model te trainen en te bedienen met veel parameters zonder de inferentiesnelheid of kosten overdreven te verhogen.

Bevindingen over trainingsgegevens: kwaliteit vóór kwantiteit en de waarde van specialisatie

Deepseek hecht veel belang aan domein -specifieke trainingsgegevens, vooral voor codering en Chinese taal. Het bedrijf is ervan overtuigd dat de kwaliteit en relevantie van de trainingsgegevens belangrijker zijn voor de prestaties van een AI -model dan de pure hoeveelheid.

Het diepe-V3-trainingsorgaan bestaat uit 14,8 biljoen tokens. Een aanzienlijk deel van deze gegevens komt van domein -specifieke bronnen die zich richten op codering en Chinese taal. Dit stelt Deepseek in staat om bijzonder sterke diensten op deze gebieden uit te voeren.

De trainingsmethoden van DeepSeek omvatten versterkingsleren (RL), inclusief de unieke pure-RL-aanpak voor Deepseek-R1-Zero en het gebruik van koude startgegevens voor Deepseek-R1. Versterkingsonderwijs is een methode voor machine learning, waarbij een agent leert te handelen in een omgeving door beloningen te ontvangen voor gewenste acties en straffen voor ongewenste acties.

Deepseek-R1-Zero werd getraind zonder een initiële begeleide vinafstemming (SFT) om redeneervaardigheden puur te bevorderen door RL. Gecontroleerde verfijning is een gebruikelijke technologie waarin een vooraf opgeleid taalmodel met een kleinere, geannoteerde gegevensset is voltooid om de prestaties in bepaalde taken te verbeteren. Deepseek heeft echter aangetoond dat het mogelijk is om sterke herhalingsvaardigheden te bereiken, zelfs zonder SFT door versterkingsonderwijs.

Deepseek-R1 daarentegen integreert koude startgegevens voor de RL om een ​​sterke basis te leggen voor taken voor lezingen en niet-leesing. Cold Start -gegevens zijn gegevens die aan het begin van de training worden gebruikt om een ​​fundamenteel begrip van de taal en de wereld over te brengen naar het model. Met de combinatie van koude startgegevens met het leren van versterking, kan Deepseek een model trainen dat sterke redeneervaardigheden heeft en een brede algemene kennis.

Geavanceerde technieken zoals Group Relative Policy Optimization (GRPO) worden ook gebruikt om het RL -trainingsproces te optimaliseren en om de stabiliteit en efficiëntie van de training te verbeteren.

Geschikt hiervoor:

• Economische Turbo Deepseek: China's nieuwe AI Hope als een economische motor?

Kernvaardigheden en potentiële toepassingen: Deepseek in actie

Deepseek-R1 wordt gekenmerkt door een aantal kernvaardigheden die het voorbestemd hebben voor verschillende toepassingen:

Sterke redeneermogelijkheden

Deepseek-R1 is bijzonder sterk in logisch denken en in probleemoplossing, vooral op gebieden zoals wiskunde en codering.

Superieure prestaties in codering en wiskunde

Benchmarkgegevens tonen aan dat Deepseek-R1 vaak beter snijdt in benchmarks voor coderen en wiskunde dan veel andere modellen, waaronder sommige modellen van OpenAai.

Meertalige ondersteuning

Deepseek-R1 biedt ondersteuning voor verschillende talen, waardoor het aantrekkelijk is voor wereldwijde applicaties en meertalige gebruikers.

Kostenefficiëntie

De efficiënte architectuur van Deepseek-R1 stelt het model in staat om te werken met relatief kleine computerkosten, waardoor het een goedkope optie is voor bedrijven en ontwikkelaars.

Open source beschikbaarheid

Deepseek AI is toegewijd aan het open source -idee en biedt veel van zijn modellen, waaronder Deepseek LLM en Deepseek -code, als open source. Dit bevordert transparantie, samenwerking en verdere ontwikkeling van AI -technologie door de gemeenschap.

Potentiële toepassingen voor Deepseek-R1 zijn onder meer:

Inhoudscreatie

Het genereren van technische teksten, documentatie, rapporten en andere inhoud die een hoge mate van nauwkeurigheid en detail vereisen.

AI Tutor

Gebruik als intelligente tutor op het gebied van wiskunde, informatica en andere technische disciplines om leerlingen te ondersteunen bij het oplossen van problemen en het begrijpen van complexe concepten.

Ontwikkelingstools

Integratie in ontwikkelingsomgevingen en tools ter ondersteuning van softwareontwikkelaars in codegen, probleemoplossing, code -analyse en optimalisatie.

Architectuur en stadsplanning

Deepseek AI wordt ook gebruikt in architectuur en stadsplanning, inclusief de verwerking van GIS -gegevens en de codecode voor visualisaties. Dit toont het potentieel van Deepseek om toegevoegde waarde te creëren, zelfs in gespecialiseerde en complexe toepassingsgebieden.

Deepseek-R1 kan complexe problemen oplossen door ze in individuele stappen te demonteren en het denkproces transparant te maken. Dit vermogen is met name waardevol in toepassingsgebieden waarin traceerbaarheid en verklaring van de AI -beslissingen belangrijk zijn.

Beschikbaarheid en licentieopties: open source voor innovatie en toegankelijkheid

Deepseek vertrouwt sterk op Open Source en heeft verschillende van zijn modellen gepubliceerd onder open source licenties. Deepseek LLM en Deepseek -code zijn beschikbaar als open source en kunnen vrij worden gebruikt, gewijzigd en ontwikkeld door de gemeenschap.

Deepseek-R1 wordt gepubliceerd onder de co-licentie, een zeer liberale open source licentie die commercieel en niet-commercieel gebruik, modificatie en verdere verdeling van het model mogelijk maakt. Deze open source -strategie onderscheidt Deepseek van vele andere AI -bedrijven die hun modellen meestal eigendom houden.

Deepseek-R1 is beschikbaar op verschillende platforms, waaronder Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Dark en IBM Watsonx.ai. Hugging Face is een populair platform voor publicatie en uitwisseling van AI -modellen en gegevensrecords. Azure AI Foundry, Amazon Dark en IBM Watsonx.AI zijn cloudplatforms die toegang bieden tot Deepseek-R1 en andere AI-modellen via API's.

De modellen van Deepseek staan ​​bekend als goedkoop in vergelijking met concurrenten, zowel in termen van training- als inferentiekosten. Dit is een belangrijk voordeel voor bedrijven en ontwikkelaars die AI -technologie willen integreren in hun producten en diensten, maar aandacht moeten besteden aan hun budgetten.

De betrokkenheid van Deepseek voor open source en kostenefficiëntie maakt het een aantrekkelijke optie voor een breed scala aan gebruikers, van onderzoekers en ontwikkelaars tot bedrijven en organisaties. De open source beschikbaarheid bevordert transparantie, samenwerking en snellere verdere ontwikkeling van deepseek -technologie door de AI -gemeenschap.

Geschikt hiervoor:

• Deepseek R2: China's AI Model Turbo ontsteekt eerder dan verwachte-Deepseek R2 zou code-expert-ontwikkelaar moeten zijn!

Gerapporteerde sterke en zwakke punten: een kritische blik op Deepseek

Deepseek heeft veel erkenning gekregen in de AI -gemeenschap voor zijn sterke punten op het gebied van codering, wiskunde en redeneren. De gerapporteerde sterke punten zijn onder meer:

Superieure prestaties in codering en wiskunde

Benchmarkgegevens en onafhankelijke beoordelingen bevestigen de uitstekende prestaties van Deepseek-R1 in codeer- en wiskundetische benchmarks, vaak beter dan die van OpenAI-modellen.

Kostenefficiëntie

De efficiënte architectuur van Deepseek-R1 stelt het model in staat om te werken met lagere rekenkosten dan veel andere vergelijkbare modellen.

Open source beschikbaarheid

De open source licenties van Deepseek -modellen bevordert transparantie, samenwerking en innovatie in de AI -gemeenschap.

Sterke redeneermogelijkheden

Deepseek-R1 toont indrukwekkende vaardigheden in logisch denken en probleemoplossing, vooral in technische domeinen.

Ondanks deze sterke punten zijn er ook gebieden waarin Deepseek nog steeds verbeteringspotentieel heeft. De gerapporteerde zwakke punten omvatten:

Potentiële vervormingen

Zoals alle belangrijke spraakmodellen, kan Deepseek de vervormingen in zijn trainingsgegevens weerspiegelen, hoewel Deepseek Ani probeert ze te minimaliseren.

Kleiner ecosysteem in vergelijking met gevestigde providers

Deepseek is een relatief jong bedrijf en heeft nog niet hetzelfde uitgebreide ecosysteem van tools, diensten en gemeenschapsmiddelen zoals gevestigde providers zoals Google of OpenAai.

Beperkte multimodale ondersteuning buiten tekst en code

Deepseek richt zich vooral op tekst- en codeverwerking en biedt momenteel geen uitgebreide multimodale ondersteuning voor afbeeldingen, audio en video zoals Gemini 2.0.

Blijft menselijk toezicht nodig hebben

Hoewel Deepseek-R1 op veel gebieden indrukwekkende prestaties uitvoert, zijn menselijk toezicht en validatie nog steeds vereist in kritieke gebruiksscenario's om fouten of ongewenste resultaten te voorkomen.

Af en toe hallucinaties

Zoals alle grote taalmodellen, kan Deepseek af en toe hallucinaties produceren, d.w.z. onjuiste of irrelevante informatie genereren.

Afhankelijkheid van grote rekenmetingen

De training en werking van DeepSeek-R1 vereisen aanzienlijke rekenkundige bronnen, hoewel de efficiënte architectuur van het model deze vereisten vermindert in vergelijking met andere modellen.

Over het algemeen is Deepseek een veelbelovend AI -model met speciale sterke punten op het gebied van codering, wiskunde en redeneren. De kostenefficiëntie en de beschikbaarheid van open source maken het voor veel gebruikers een aantrekkelijke optie. De verdere ontwikkeling van Deepseek door Deepseek AI zal naar verwachting zijn zwakke punten in de toekomst minimaliseren en zijn sterke punten uitbreiden.

Resultaten van relevante benchmarks en prestatievergelijkingen: Deepseek in vergelijking

Benchmarkgegevens tonen aan dat DeepSeek-R1 OpenAI-O1 kan bijhouden in veel redeneerbenchmarks of zelfs kan overtreffen, vooral in wiskunde en codering. OpenAI-O1 verwijst naar eerdere modellen van Openai, die werden gepubliceerd vóór GPT-4.5 en in bepaalde gebieden, zoals: B. Redenering, mogelijk nog steeds competitief.

In wiskunde benchmarks zoals AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) en Math-500, bereikt Deepseek-R1 hoge waarden en overtreft vaak OpenAI-modellen. Dit onderstreept de sterke punten van Deepseek in wiskundige redenering en probleemoplossing.

Op het gebied van codering toont Deepseek-R1 ook sterke diensten in benchmarks zoals LiveCodeBech en CodeForces. LivecodeBench is een benchmark voor codemeubels, terwijl CodeForces een platform is voor programmeerwedstrijden. De goede resultaten van Deepseek-R1 in deze benchmarks geven het vermogen aan om code van hoge kwaliteit te genereren en complexe programmeertaken op te lossen.

In de algemene kennisbenchmarks zoals GPQA Diamond (Google Google Proof Q&A), is Deepseek-R1 vaak op ooghoogte of enigszins onder OpenAI-O1. GPQA Diamond is een veeleisende benchmark die de algemene kennis en de redeneeractiva van AI -modellen test. De resultaten geven aan dat Deepseek-R1 ook op dit gebied concurrerend is, hoewel het misschien niet helemaal dezelfde prestaties bereikt als gespecialiseerde modellen.

De gedistilleerde versies van Deepseek-R1, die zijn gebaseerd op kleinere modellen zoals LLAMA en QWEN, vertonen ook indrukwekkende resultaten in verschillende benchmarks en overtreffen in sommige gevallen zelfs Openai-O1-Mini. Distillatie is een techniek waarin een kleiner model wordt getraind om het gedrag van een groter model te imiteren. De gedistilleerde versies van Deepseek-R1 laten zien dat de kerntechnologie van Deepseek ook effectief kan worden gebruikt in kleinere modellen, die de veelzijdigheid en schaalbaarheid onderstreept.

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

GPT-4.5: Conversational Excellence en de focus op natuurlijke interactie-beeld: Xpert.Digital

GPT-4.5: Conversational Excellence en de focus op natuurlijke interactie

GPT-4.5, met de codenaam "Orion", is het nieuwste vlaggenschipmodel van OpenAai en belichaamt de visie van het bedrijf op een AI die niet alleen intelligent, maar ook intuïtief, empathisch en in staat is om met mensen op een diep niveau te communiceren. GPT-4.5 richt zich vooral op het verbeteren van de gesprekservaring, het vergroten van de correctie van feiten en het verminderen van hallucinaties.

Huidige specificaties en belangrijkste kenmerken (vanaf maart 2025): GPT-4.5 onthuld

GPT-4.5 werd in februari 2025 gepubliceerd als een onderzoeksvoorbeeld en wordt tot nu toe het "grootste en beste model voor chat" genoemd. Deze verklaring onderstreept de primaire focus van het model op conversatievaardigheden en de optimalisatie van interactie tussen mens en machine.

Het model heeft een contextvenster van 128.000 tokens en een maximale uitgangslengte van 16.384 tokens. Het contextvenster is kleiner dan dat van Gemini 2.0 Pro, maar nog steeds erg groot en stelt GPT-4.5 in staat om langere discussies te voeren en meer complexe vragen te verwerken. De maximale uitgangslengte beperkt de lengte van de antwoorden die het model kan genereren.

De staat van kennis van GPT-4.5 varieert tot september 2023. Dit betekent dat het model tot nu toe informatie en gebeurtenissen heeft, maar geen kennis heeft van latere ontwikkelingen. Dit is een belangrijke beperking waarmee rekening moet worden gehouden bij het gebruik van GPT-4.5 voor tijdkritische of huidige informatie.

GPT-4.5 integreert functies zoals webzoek-, bestands- en afbeeldingsuploads en het canvas-tool in chatgpt. Het model stelt het model in staat om toegang te krijgen tot huidige informatie van internet en zijn antwoorden te verrijken met de huidige kennis. Met bestands- en afbeeldingsuploads kunnen gebruikers het model aanvullende informatie verstrekken in de vorm van bestanden of afbeeldingen. De canvas-tool is een interactieve tekentafel waarmee gebruikers visuele elementen kunnen integreren in hun gesprekken met GPT-4.5.

In tegenstelling tot modellen zoals O1 en O3-Mini, die zich concentreren op stapsgewijze redenering, schaalt GPT-4.5 het zonder toezicht op. Niet -gecontroleerd leren is een methode voor machine learning, waarin het model leert van onbekijkte gegevens, zonder expliciete instructies of labels. Deze aanpak is bedoeld om het model intuïtiever en meer besproken te maken, maar kan de prestaties mogelijk betalen met complexe probleemoplossende taken.

Architectonisch ontwerp en innovaties: schaalverdeling en afstemming voor een gesprek

GPT-4.5 is gebaseerd op de transformatorarchitectuur, die zich heeft gevestigd als basis voor de meeste moderne grote taalmodellen. OpenAI gebruikt de immense rekenkracht van Microsoft Azure AI-supercomputers om GPT-4.5 te trainen en te bedienen. Het schalen van rekenkracht en gegevens is een beslissende factor voor de prestaties van grote spraakmodellen.

Een focus op de ontwikkeling van GPT-4.5 ligt op het schalen van het niet-gecontroleerde leren om de nauwkeurigheid van het wereldmodel en de intuïtie te verbeteren. Openai is ervan overtuigd dat een dieper begrip van de wereld en een verbeterde intuïtie beslissend zijn voor het creëren van AI -modellen die op een natuurlijke en menselijke manier met mensen kunnen communiceren.

Nieuwe schaalbare uitlijningstechnieken zijn ontwikkeld om de samenwerking met mensen te verbeteren en nuances te begrijpen. Uitlijning verwijst naar het proces van het afstemmen van een AI -model zodanig dat het de waarden, doelen en voorkeuren van mensen weerspiegelt. Schaalbare uitlijntechnieken zijn vereist om ervoor te zorgen dat grote spraakmodellen veilig, nuttig en ethisch gerechtvaardigd zijn als ze op grote schaal worden gebruikt.

OpenAai beweert dat GPT-4.5 meer dan 10 keer hogere verwerkingsefficiëntie heeft in vergelijking met GPT-4O. GPT-4O is een eerder model van Openai, dat ook bekend staat om zijn conversatievaardigheden. De toename van de efficiëntie van GPT-4.5 kan het mogelijk maken om het model sneller en goedkoper te bedienen en mogelijk ook nieuwe toepassingsgebieden te openen.

Details over trainingsgegevens: reikwijdte, cutoff en de combinatie van kennis en intuïtie

Hoewel de exacte reikwijdte van de trainingsgegevens voor GPT-4.5 niet publiekelijk wordt aangekondigd, kan worden aangenomen dat het erg groot is vanwege de vaardigheden van het model en de middelen van OpenAai. Geschat wordt dat de trainingsgegevens petabytes of zelfs exabytes tekst- en beeldgegevens bevatten.

Het model van het model is voldoende tot september 2023. De trainingsgegevens bevatten waarschijnlijk een breed scala aan tekst- en beeldgegevens van internet, boeken, wetenschappelijke publicaties, nieuwsartikelen, bijdragen van sociale media en andere bronnen. OpenAI gebruikt waarschijnlijk geavanceerde methoden voor gegevensverzameling, voorbereiding en filtering om de kwaliteit en relevantie van de trainingsgegevens te waarborgen.

De training van GPT-4.5 vereist het gebruik van enorme rekenmeters en duurt waarschijnlijk weken of maanden. Het exacte trainingsproces is eigendom en wordt niet gedetailleerd beschreven door OpenAI. Er kan echter worden aangenomen dat versterking leren van menselijke feedback (RLHF) een belangrijke rol speelt in het trainingsproces. RLHF is een techniek waarin menselijke feedback wordt gebruikt om het gedrag van een AI -model te regelen en aan te passen aan menselijke voorkeuren.

Geschikt hiervoor:

• Agentische AI ​​| Nieuwste ontwikkelingen in chatgpt van OpenAI: Deep Research, GPT-4.5 / GPT-5, Emotionele intelligentie en precisie

Primaire vaardigheden en doeltoepassingen: GPT-4.5 in gebruik

GPT-4.5 wordt gekenmerkt op gebieden zoals creatief schrijven, leren, het verkennen van nieuwe ideeën en algemeen gesprek. Het model is ontworpen om natuurlijke, menselijke en boeiende gesprekken te voeren en gebruikers te ondersteunen bij verschillende taken.

Een van de belangrijkste vaardigheden van GPT-4.5 zijn:

Verbeterde snelle therapietrouw

GPT-4.5 is beter om de instructies en wensen van de gebruikers in prompts te begrijpen en te implementeren.

Contextverwerking

Het model kan langere gesprekken en complexere contexten verwerken en de antwoorden dienovereenkomstig aanpassen.

Gegevensnauwkeurigheid

GPT-4.5 heeft de feiten verbeterde en produceert minder hallucinaties dan eerdere modellen.

Emotionele intelligentie

GPT-4.5 kan emoties in teksten herkennen en op de juiste manier reageren op wat leidt tot meer natuurlijke en empathische gesprekken.

Sterke schrijfprestaties

GPT-4.5 kan teksten van hoge kwaliteit genereren in verschillende stijlen en formaten, van creatieve teksten tot technische documentatie.

Het model kan de communicatie optimaliseren, het maken van inhoud en ondersteuning voor codering- en automatiseringstaken verbeteren. GPT-4.5 is met name geschikt voor toepassingen waarin interactie van natuurlijke taal, creatieve generatie en precieze factorreproductie op de voorgrond liggen, minder voor complexe logische redenering.

Neem enkele voorbeelden van doeltoepassingen op van GPT-4.5:

Chatbots en virtuele assistenten

Ontwikkeling van geavanceerde chatbots en virtuele assistenten voor klantenservice, onderwijs, entertainment en andere gebieden.

Creatief schrijven

Ondersteuning van auteurs, scenarioschrijvers, teksters en andere creatieven bij het vinden van ideeën, het schrijven van teksten en het maken van creatieve inhoud.

Onderwijs en leren

Gebruik als intelligente tutor, leerpartner of onderzoeksassistent op verschillende onderwijsgebieden.

Inhoudscreatie

Het genereren van blogberichten, artikelen, berichten op sociale media, productbeschrijvingen en andere soorten webinhoud.

Vertaling en lokalisatie

Verbetering van de kwaliteit en efficiëntie van machinevertalingen en lokalisatieprocessen.

Beschikbaarheid en toegang voor verschillende gebruikersgroepen

GPT-4.5 is beschikbaar voor gebruikers met Plus, Pro, Team, Enterprise en EDU-plannen. Deze gespreide toegangsstructuur stelt OpenAI in staat om het model op een gecontroleerde manier te introduceren en verschillende gebruikersgroepen aan te pakken met verschillende behoeften en budgetten.

Ontwikkelaars hebben toegang tot GPT-4.5 via de CHAT-voltooiingen API, Assistants API en Batch API. De API's stellen ontwikkelaars in staat om de vaardigheden van GPT-4.5 te integreren in hun eigen applicaties en diensten.

De kosten voor GPT-4.5 zijn hoger dan voor GPT-4O. Dit weerspiegelt de hogere prestaties en extra functies van GPT-4.5, maar kan voor sommige gebruikers een obstakel zijn.

GPT-4.5 is momenteel een onderzoekspreview en de langetermijnbeschikbaarheid van de API kan beperkt zijn. OpenAI behoudt zich het recht voor om de beschikbaarheid en toegangsvoorwaarden van GPT-4.5 in de toekomst te wijzigen.

Microsoft test ook GPT-4.5 in Copilot Studio in een beperkt voorbeeld. Copilot Studio is een platform van Microsoft voor de ontwikkeling en het aanbieden van chatbots en virtuele assistenten. De integratie van GPT-4.5 in Copilot Studio zou het potentieel van het model voor bedrijfstoepassingen en de automatisering van bedrijfsprocessen verder kunnen uitbreiden.

Erkende sterke en zwakke punten: GPT-4.5 onder het vergrootglas

GPT-4.5 heeft veel lof gekregen voor zijn verbeterde gespreksvaardigheden en hogere feiten in de eerste tests en beoordelingen van de gebruiker. De erkende sterke punten zijn onder meer:

Verbeterde stroom van gesprekken

GPT-4.5 leidt meer natuurlijke, vloeiende en boeiende gesprekken dan eerdere modellen.

Hogere corruptie

Het model produceert minder hallucinaties en biedt meer precieze en betrouwbare informatie.

Verminderde hallucinaties

Hoewel hallucinaties nog steeds een probleem zijn met grote stemmodellen, heeft GPT-4.5 op dit gebied aanzienlijke vooruitgang geboekt.

Betere emotionele intelligentie

GPT-4.5 is beter om emoties in teksten te herkennen en op de juiste manier te reageren op wat leidt tot empathische gesprekken.

Sterke schrijfprestaties

Het model kan teksten van hoge kwaliteit genereren in verschillende stijlen en formaten.

Ondanks deze sterke punten zijn er ook gebieden waar GPT-4.5 zijn grenzen heeft. De erkende zwakke punten omvatten:

Moeilijkheden in complexe redenering

GPT-4.5 is niet primair ontworpen voor complexe logische lezingen en kan achter gespecialiseerde modellen zoals Deepseek in dit gebied blijven.

Potentieel slechtere prestaties dan GPT-4O in bepaalde logische tests

Sommige tests geven aan dat GPT-4.5 minder snijdt dan GPT-4O in bepaalde logische tests, wat aangeeft dat de focus mogelijk ten koste is van gespreksvaardigheden.

Hogere kosten dan GPT-4O

GPT-4.5 is duurder om te gebruiken als GPT-4O, wat voor sommige gebruikers een factor kan zijn.

Staat van kennis tegen september 2023

Het beperkte kennisniveau van het model kan een nadeel zijn als de huidige informatie vereist is.

Moeilijkheden in zelfcorrectie en redenering met meerdere stage

Sommige tests geven aan dat GPT-4.5 moeilijkheden heeft bij het zelfcorrectie van fouten en logisch fasen met meerdere fasen.

Het is belangrijk om te benadrukken dat GPT-4.5 niet is ontworpen om modellen te overtreffen die zijn ontwikkeld voor complexe redenering. Zijn primaire focus ligt op het verbeteren van de gesprekservaring en het creëren van AI -modellen die op natuurlijke wijze met mensen kunnen communiceren.

Resultaten van relevante benchmarks en prestatievergelijkingen: GPT-4.5 vergeleken met zijn voorgangers

Benchmarkgegevens tonen aan dat GPT-4.5 verbeteringen vergeleken met GPT-4O in gebieden zoals het recht om dit te doen en meertalig begrip, maar kunnen achterblijven in wiskunde en bepaalde coderende benchmarks.

In benchmarks zoals SimpleQA (eenvoudige vragen antwoorden) bereikt GPT-4.5 een hogere nauwkeurigheid en een lager hallucinatiesnelheid dan GPT-4O, O1 en O3-mini. Dit onderstreept de vooruitgang die OpenAI heeft bereikt bij het verbeteren van de correctie en vermindering van hallucinaties.

In redeneerbenchmarks zoals GPQA vertoont GPT-4.5 verbeteringen in vergelijking met GPT-4O, maar blijft achter O3-Mini. Dit bevestigt de sterke punten van O3-Mini op het gebied van redeneren en de neiging van GPT-4.5 om zich meer te concentreren op conversatievaardigheden.

In wiskundetaken (AIME) snijdt GPT-4.5 aanzienlijk slechter dan O3-Mini. Dit geeft aan dat GPT-4.5 niet zo sterk is in wiskundige redenering als gespecialiseerde modellen zoals O3-Mini.

In coderende benchmarks zoals SWE-Lancer Diamond vertoont GPT-4.5 betere prestaties dan GPT-4O. Dit geeft aan dat GPT-4.5 ook vooruitgang heeft geboekt in Codegen en analyse, hoewel het misschien niet zo sterk is als gespecialiseerde coderingsmodellen zoals DeepSeek Code.

Menselijke evaluaties geven aan dat GPT-4.5 in de meeste gevallen de voorkeur heeft, vooral voor professionele vragen. Dit geeft aan dat GPT-4.5 in de praktijk een meer overtuigende en nuttige conversatie-ervaring biedt dan zijn voorgangers, zelfs als het misschien niet altijd de beste resultaten in bepaalde gespecialiseerde benchmarks behaalt.

Geschikt hiervoor:

• Huidige ontwikkelingen in Chatgpt von OpenAai (maart 2025)

Vergelijkende evaluatie: het kiezen van het juiste AI -model

De vergelijkende analyse van de belangrijkste kenmerken van Gemini 2.0, Deepseek en GPT-4.5 vertoont significante verschillen en overeenkomsten tussen de modellen. Gemini 2.0 (Flash) is een transformatiemodel met een focus op multimodaliteit en agentfuncties, terwijl Gemini 2.0 (per) dezelfde architectuur gebruikt, maar is geoptimaliseerd voor codering en lange contexten. Deepseek (R1) is gebaseerd op een gemodificeerde transformator met technologieën zoals MOE, GQA en MLA, en GPT-4.5 vertrouwt op schaling door niet-gecontroleerd leren. Met betrekking tot de trainingsgegevens laat het zien dat zowel Gemini-modellen als GPT-4.5 gebaseerd zijn op grote hoeveelheden gegevens zoals tekst, code, afbeeldingen, audio en video's, terwijl Deepseek opvalt met 14,8 biljoen tokens en een focus op domeinspecifieke gegevens, evenals versterkingsleren (RL). De belangrijkste vaardigheden van de modellen variëren: Gemini 2.0 biedt multimodale insert en output met gereedschapsgebruik en lage latentie, terwijl de PRO -versie ook een context van maximaal 2 miljoen tokens ondersteunt. Deepseek daarentegen overtuigt sterk redeneren, coderen, wiskunde en meertaligheid, aangevuld met de beschikbaarheid van open source. GPT-4.5 schijnt met name op het gebied van gesprek, emotionele intelligentie en corruptie.

De beschikbaarheid van de modellen is ook anders: Gemini biedt API's en een web- en mobiele app, terwijl de Pro -versie experimenteel toegankelijk is via hoekpunt AI. DeepSeek is beschikbaar als een open source op platforms zoals knuffelende gezicht, Azure AI, Amazon Dontion en IBM Watsonx.ai. GPT-4.5 biedt daarentegen verschillende opties zoals Chatgpt (plus, pro, team, enterprise, edu) en de OpenAI API. De sterke punten van de modellen omvatten multimodaliteit en snelheid bij Gemini 2.0 (Flash) en de codering, de wereldkennis en de lange contexten bij Gemini 2.0 (PRO). Deepseek scoort door kostenefficiëntie, uitstekende codering en wiskundevaardigheden en sterk redeneren. GPT-4.5 overtuigt met een hoge feitelijke correctie en emotionele intelligentie. Zwakke punten zijn echter ook te zien hoe vervormingen of problemen met realtime probleemoplossingen voor Gemini 2.0 (Flash), experimentele beperkingen en afbetalingslimieten in de PRO-versie, beperkte multimodaliteit en een kleiner ecosysteem bij Deepseek, evenals moeilijkheden in complexe redenering, wiskunde en beperkte kennis in GPT-4.5.

De benchmarkresultaten bieden verdere inzichten: Gemini 2.0 (Flash) bereikt 77,6 % in MMLU, 34,5 % in LiveCodeBech en 90,9 % in wiskunde, terwijl Gemini 2.0 (per) met 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LivecodeBech) en 91,8 % (wiskunde) iets beter werd uitgevoerd. DeepSeek is duidelijk groter met 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (wiskunde) en 79,8 % (AIME), terwijl GPT-4.5 andere prioriteiten instelt: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) en 62,5 % (Simpleqa).

Analyse van de belangrijkste verschillen en overeenkomsten

De drie modellen Gemini 2.0, Deepseek en GPT-4.5 hebben zowel overeenkomsten als duidelijke verschillen die ze voorspellen voor verschillende toepassingsgebieden en gebruikersbehoeften.

Gemeenschappelijke grond

Transformatorarchitectuur

Alle drie de modellen zijn gebaseerd op de transformatorarchitectuur, die zich heeft gevestigd als een dominante architectuur voor grote stemmodellen.

Geavanceerde vaardigheden

Alle drie de modellen tonen geavanceerde vaardigheden in de verwerking van natuurlijke taal, codegen, redeneren en andere gebieden van AI.

Multimodaliteit (anders uitgesproken):

Alle drie de modellen erkennen het belang van multimodaliteit, hoewel de mate van ondersteuning en focus variëren.

Verschillen

Focus en focus

• Gemini 2.0: veelzijdigheid, multimodaliteit, agentfuncties, breed scala aan toepassingen.
• Deepseek: efficiëntie, redeneren, coderen, wiskunde, open source, kostenefficiëntie.
• GPT-4.5: Gesprek, interactie tussen natuurlijke taal, correctie, emotionele intelligentie.

Architecturale innovaties

Deepseek wordt gekenmerkt door architecturale innovaties zoals MOE, GQA en MLA, die gericht zijn op het verhogen van de efficiëntie. GPT-4.5 richt zich op het schalen van niet-gecontroleerd leren en uitlijningstechnieken voor verbeterde conversatievaardigheden.

Trainingsgegevens

Deepseek hecht belang aan domeinspecifieke trainingsgegevens voor codering en Chinese taal, terwijl Gemini 2.0 en GPT-4.5 waarschijnlijk meer bredere en meer diverse gegevenssets gebruiken.

Beschikbaarheid en toegankelijkheid

Deepseek vertrouwt sterk op open source en biedt zijn modellen via verschillende platforms. GPT-4.5 is voornamelijk beschikbaar via OpenAI-platforms en API's, met een gespreid toegangsmodel. Gemini 2.0 biedt brede beschikbaarheid via Google Services en API's.

Sterke en zwakke punten

Elk model heeft zijn eigen sterke en zwakke punten, waardoor het beter of minder geschikt is voor bepaalde toepassingen.

Onderzoek naar officiële publicaties en onafhankelijke beoordelingen: het perspectief van de experts

Officiële publicaties en onafhankelijke beoordelingen bevestigen in wezen de sterke en zwakke punten van de drie modellen die in dit rapport worden getoond.

Officiële publicaties

Google, Deepseek AI en OpenAai publiceren regelmatig blogberichten, technische rapporten en benchmarkresultaten waarin u uw modellen presenteert en vergelijkt met concurrenten. Deze publicaties bieden waardevolle inzichten in de technische details en de prestaties van de modellen, maar zijn van nature vaak marketinggericht en kunnen een bepaalde vooringenomenheid hebben.

Onafhankelijke tests en beoordelingen

Verschillende onafhankelijke organisaties, onderzoeksinstituten en AI -experts voeren hun eigen tests en beoordelingen van de modellen uit en publiceren hun resultaten in de vorm van blogberichten, artikelen, wetenschappelijke publicaties en benchmarkvergelijkingen. Deze onafhankelijke beoordelingen bieden een meer objectief perspectief op de relatieve sterke en zwakke punten van de modellen en helpen gebruikers een weloverwogen beslissing te nemen bij het kiezen van het juiste model voor uw behoeften.

In het bijzonder bevestigen onafhankelijke beoordelingen de sterke punten van Deepseek in wiskunde en coderende benchmarks en de kostenefficiëntie ervan in vergelijking met OpenAI. GPT-4.5 wordt geprezen om zijn verbeterde gespreksvaardigheden en het verminderde hallucinatiepercentage, maar de zwakke punten in complexe redenering worden ook benadrukt. Gemini 2.0 wordt gewaardeerd vanwege zijn veelzijdigheid en multimodale vaardigheden, maar de prestaties kunnen variëren afhankelijk van de specifieke benchmark.

De toekomst van de AI is divers

De vergelijkende analyse van Gemini 2.0, Deepseek en GPT-4.5 laat duidelijk zien dat elk model unieke sterktes en optimalisaties heeft die het geschikter maken voor bepaalde toepassingen. Er is geen "het beste" AI -model bij uitstek, maar eerder een verscheidenheid aan modellen, elk met uw eigen voordelen en beperkingen.

Gemini 2.0

Gemini 2.0 presenteert zich als een veelzijdige familie die zich richt op multimodaliteit en agentfuncties, met verschillende varianten die zijn afgestemd op specifieke behoeften. Het is de ideale keuze voor toepassingen die uitgebreide multimodale ondersteuning vereisen en kunnen profiteren van de snelheid en veelzijdigheid van de Gemini 2.0 -familie.

Diepeek

Deepseek wordt gekenmerkt door zijn architectuur, kostenefficiëntie en open source beschikbaarheid gericht op redeneren. Het is vooral sterk op technische gebieden zoals codering en wiskunde en is een aantrekkelijke optie voor ontwikkelaars en onderzoekers die de prestaties, efficiëntie en transparantie waarderen.

GPT-4.5

GPT-4.5 richt zich op het verbeteren van de gebruikerservaring in gesprekken door verhoogde feitelijke corruptie, verminderde hallucinaties en verbeterde emotionele intelligentie. Het is de beste keuze voor applicaties die natuurlijke en boeiende gesprekservaring vereisen, zoals: B. Chatbots, virtuele assistenten en creatief schrijven.

Multimodaliteit en open source: de trends van de komende AI -generatie

De keuze van het beste model hangt sterk af van de specifieke toepassing en de prioriteiten van de gebruiker. Bedrijven en ontwikkelaars moeten zorgvuldig hun behoeften en vereisten analyseren en de sterke en zwakke punten van de verschillende modellen wegen om de optimale keuze te maken.

De snelle ontwikkeling op het gebied van AI -modellen geeft aan dat deze modellen zullen blijven verbeteren en zich snel zullen ontwikkelen. Toekomstige trends kunnen een nog grotere integratie van multimodaliteit, verbeterde recidiefvaardigheden, grotere toegankelijkheid omvatten door open source -initiatieven en bredere beschikbaarheid op verschillende platforms. De voortdurende inspanningen om de kosten te verlagen en de efficiëntie te verhogen, zullen de brede acceptatie en het gebruik van deze technologieën in verschillende industrieën blijven bevorderen.

De toekomst van de AI is niet monolithisch, maar divers en dynamisch. Gemini 2.0, Deepseek en GPT-4.5 zijn slechts drie voorbeelden van de diversiteit en de innovatie-geest die de huidige AI-markt vormt. In de toekomst wordt verwacht dat deze modellen nog krachtiger, veelzijdiger en toegankelijker worden en de manier waarop we omgaan met technologie en de wereld om ons heen begrijpen. De reis van kunstmatige intelligentie is net begonnen en de komende jaren zullen nog meer opwindende ontwikkelingen en doorbraken beloven.

☑️ 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