Analiza porównawcza wiodących modeli AI: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 i GPT-4.5 z OpenAai

Wzrost inteligentnych maszyn

Jesteśmy w erze bezprecedensowego postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Rozwój dużych modeli głosowych (LLM) osiągnął szybkość w ostatnich latach, która zaskoczyła wielu ekspertów i obserwatorów. Te wysoko rozwinięte systemy AI nie są już tylko narzędziami do wyspecjalizowanych aplikacji; Penetrują coraz więcej obszarów naszego życia i zmieniają sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy i rozumieją otaczający nas świat.

Na szczycie tej rewolucji technologicznej znajdują się trzy modele, które powodują poruszenie w świecie profesjonalnym i nie tylko: Gemini 2.0 autorstwa Google Deepmind, Deepseek z Deepseek AI i GPT-4.5 z OpenAai. Modele te reprezentują obecny stan sztuki w badaniach i rozwoju AI. Wykazują imponujące umiejętności w różnych dyscyplinach, od przetwarzania języka naturalnego po generowanie kodu komputerowego po złożone logiczne myślenie i tworzenie treści.

Niniejszy raport zawiera kompleksową i porównawczą analizę tych trzech modeli w celu szczegółowego zbadania ich mocnych stron, słabości i obszarów zastosowania. Celem jest stworzenie głębokiego zrozumienia różnic i podobieństw tych najnowocześniejszych systemów AI oraz oferowanie świadomych podstaw do oceny potencjału i ograniczeń. Nie tylko zbadamy specyfikacje techniczne i dane dotyczące wydajności, ale także podstawowe podejście filozoficzne i strategiczne programistów, którzy ukształtowali te modele.

Nadaje się do:

• Po prostu wyjaśniono modele AI: Zrozum podstaw AI, modele głosowe i rozumowanie

Dynamika konkursu AI: trójstronna bitwa o gigantów

Konkurencja o dominację w dziedzinie AI jest intensywna i jest zdominowana przez kilku, ale bardzo wpływowych aktorów. Google Deepmind, Deepseek AI i Openai to nie tylko firmy technologiczne; Są to także instytucje badawcze, które znajdują się na najważniejszym froncie innowacji AI. Twoje modele są nie tylko produktami, ale także przejawami ich wizji z przyszłości AI i jej roli w społeczeństwie.

Google Deepmind, z głębokimi korzeniami w badaniach i ogromną siłą obliczeniową, podąża za Gemini 2.0 podejściem wszechstronności i multimodalności. Firma widzi przyszłość AI u inteligentnych agentów, którzy są w stanie poradzić sobie ze złożonymi zadaniami w prawdziwym świecie oraz płynnie przetwarzać i generować różne rodzaje informacji - tekst, obrazy, audio, wideo -.

Deepseek AI, rozwijająca się firma z siedzibą w Chinach, zyskała sobie markę dzięki Deepseek, który charakteryzuje się jego niezwykłą wydajnością, silnymi umiejętnościami odbywania się i zaangażowaniem w open source. Deepseek pozycjonuje się jako pretendent na rynku AI, który oferuje potężną i jednocześnie dostępną alternatywę dla modeli uznanych gigantów.

Openaai, znany przez Chatgpt i Family Model GPT, ponownie ustanowił kamień milowy w rozwoju AI z GPT-4.5. Openai koncentruje się na tworzeniu modeli, które są nie tylko inteligentne, ale także intuicyjne, empatyczne i zdolne do interakcji z ludźmi na głębszym poziomie. GPT-4.5 ucieleśnia tę wizję i ma na celu przesunięcie granic tego, co jest możliwe w komunikacji ludzkiej.

Gemini 2.0: Rodzina modeli AI dla wieku agentów

Gemini 2.0 to nie tylko jeden model, ale cała rodzina systemów AI opracowanych przez Google Deepmind w celu spełnienia różnorodnych wymagań współczesnego ekosystemu AI. Ta rodzina obejmuje różne warianty, każde dostosowane do określonych obszarów wymagań dotyczących zastosowania i wydajności.

Nadaje się do:

• NOWOŚĆ: GEMINI Deep Research 2.0-Google Ki-Modell Upgrade Informacje o Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking and Pro (eksperymentalne)

Ostatnie osiągnięcia i ogłoszenia (od marca 2025 r.): Rodzina Gemini rośnie

W trakcie 2025 r. Google Deepmind nieustannie prezentował nowych członków rodziny Gemini 2.0, a tym samym podkreślił jej ambicje na rynku AI. Szczególnie godne uwagi jest ogólna dostępność Gemini 2.0 Flash i Gemini 2.0 Flash-Lite, które są ustawione jako potężne i opłacalne opcje dla programistów.

Sam Flash Gemini 2.0 opisuje Google jako model „zwierzęcia roboczego”. Ta nazwa wskazuje na jego mocne strony pod względem prędkości, niezawodności i wszechstronności. Został zaprojektowany tak, aby zapewnić wysoką wydajność o niskim opóźnieniu, co czyni go idealnym do aplikacji, w których szybkie czasy reakcji są decydujące, takie jak: B. Chatboty, tłumaczenia w czasie rzeczywistym lub interaktywne aplikacje.

Z drugiej strony Gemini 2.0 Flash-Lite ma na celu maksymalną wydajność kosztową. Ten model jest zoptymalizowany pod kątem aplikacji o wysokiej przepustowości, w których niskie koszty operacyjne na żądanie, np. B. W masowym przetwarzaniu danych tekstowych automatyczne moderacja treści lub świadczenie usług AI w środowiskach ograniczonych do zasobów.

Oprócz tych ogólnie dostępnych modeli Google ogłosił również eksperymentalne wersje, takie jak Gemini 2.0 Pro i Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Modele te są nadal w rozwoju i służą do zbadania granic możliwych w badaniach AI oraz uzyskanie informacji zwrotnych od programistów i badaczy na wczesnym etapie.

GEMINI 2.0 Pro jest podkreślony jako najpotężniejszy model rodziny, szczególnie w dziedzinie kodowania i wiedzy światowej. Niezwykłą cechą jest niezwykle długie okno kontekstowe o 2 milionów tokenów. Oznacza to, że Gemini 2.0 Pro jest w stanie przetworzyć wyjątkowo duże ilości tekstu i zrozumieć, co czyni idealnie dla zadań wymagających głębokiego zrozumienia złożonych relacji, takich jak: B. Analiza obszernej dokumentacji, odpowiadanie na złożone pytania lub generowanie kodu dla dużych projektów oprogramowania.

Z drugiej strony Gemini 2.0 Flash Thinking, z drugiej strony, koncentruje się na poprawie umiejętności rozumowania. Model ten jest w stanie wyraźnie przedstawić swój proces myślenia w celu poprawy wydajności i zwiększenia wyjaśnień decyzji AI. Funkcja ta jest szczególnie ważna w obszarach zastosowania, w których przejrzystość i identyfikowalność decyzji AI mają kluczowe znaczenie, takie jak: B. w medycynie, finanse lub w orzecznictwie.

Innym ważnym aspektem ostatnich osiągnięć w Gemini 2.0 jest ustawienie starszych modeli serii Gemini 1.x oraz modeli Palm and Codey przez Google. Firma zdecydowanie zaleca użytkownikom tych starszych modeli migracji do Gemini 2.0 Flash, aby uniknąć przerw w usługi. Ta miara wskazuje, że Google jest przekonany o postępach w architekturze i wydajności generacji Gemini 2.0 i chce ustawić ją jako przyszłą platformę dla jego usług AI.

Globalny zakres Flash Gemini 2.0 jest podkreślany przez jego dostępność za pośrednictwem aplikacji internetowej Gemini w ponad 40 językach oraz w ponad 230 krajach i obszarach. Wykazuje to zaangażowanie Google do demokratyzacji dostępu do zaawansowanej technologii AI i jej wizji AI, która jest dostępna i użyteczna dla ludzi na całym świecie.

Omówienie architektoniczne i podstawy technologiczne: Multimodalność i funkcje agentów

Rodzina Gemini 2.0 została zaprojektowana od podstaw dla „Agent Age”. Oznacza to, że modele są nie tylko zaprojektowane do zrozumienia i generowania tekstu, ale są również w stanie wchodzić w interakcje ze światem rzeczywistym, używać narzędzi, w celu generowania i tworzenia i generowania obrazów. Te umiejętności multimodalne i funkcje agentów są wynikiem głębokiego koncentracji architektonicznej na potrzebach przyszłych aplikacji AI.

Różne warianty GEMINI 2.0 są ukierunkowane na różne punkty centralne w celu pokrycia szerokiego zakresu zastosowań. Flash Gemini 2.0 został zaprojektowany jako wszechstronny model o niskim opóźnieniu, który jest odpowiedni dla szerokiego zakresu zadań. Z drugiej strony Gemini 2.0 Pro specjalizuje się w kodowaniu, wiedzy światowej i długich kontekstach i ma na celu użytkowników, którzy potrzebują najwyższej wydajności w tych obszarach. Gemini 2.0 Flash-Lite jest przeznaczony do zastosowań zoptymalizowanych kosztów i oferuje równowagę między wydajnością a ekonomią. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental w końcu ma na celu poprawę umiejętności rozumowania i bada nowe sposoby poprawy logicznych procesów myślenia modeli AI.

Centralną cechą architektury Gemini 2.0 jest obsługa multimodalnych wejść. Modele mogą przetwarzać tekst, kod, obrazy, audio i wideo jako dane wejściowe, a tym samym integrować informacje z różnych metod sensorycznych. Wyjście można również wykonać multimodalne, w których Gemini 2.0 może generować tekst, obrazy i dźwięk. Niektóre metody wyjściowe, takie jak B. Video, są obecnie w fazie prywatnej podglądu i prawdopodobnie będą ogólnie dostępne w przyszłości.

Imponująca wydajność GEMINI 2.0 wynika również z inwestycji Google w specjalny sprzęt. Firma opiera się na własnym Trillium TPU (jednostki przetwarzania tensorów), które zostały specjalnie opracowane do przyspieszenia obliczeń AI. Ten sprzęt wykonany przez Google umożliwia Google bardziej wydajne szkolenie i obsługę swoich modeli AI, a tym samym osiągnąć przewagę konkurencyjną na rynku AI.

Orientacja architektoniczna GEMINI 2.0 do multimodalności i umożliwianie agentów AI, którzy mogą wchodzić w interakcje ze światem rzeczywistym, jest niezbędną cechą rozróżnienia w porównaniu z innymi modelami AI. Istnienie różnych wariantów w rodzinie GEMINI 2.0 wskazuje modułowe podejście, które umożliwia Google elastyczne dostosowanie modeli do określonych wymagań dotyczących wydajności lub kosztów. Korzystanie z jego własnego sprzętu podkreśla długoterminowe zaangażowanie Google w dalszy rozwój infrastruktury AI i jej determinację do odgrywania wiodącej roli w erze AI.

Dane szkoleniowe: zakres, źródła i sztuka nauki

Chociaż szczegółowe informacje na temat dokładnego zakresu i składu danych szkoleniowych dla GEMINI 2.0 nie są otwarte dla publiczności, można je wyprowadzić z umiejętności modelu, które został przeszkolony na podstawie masowych rekordów danych. Te rekordy danych prawdopodobnie obejmują terabajty, a nawet petabajty tekstu i kodowanych danych, a także dane multimodalne dla wersji 2.0 zawierających obrazy, audio i wideo.

Google ma nieoceniony skarb danych, który pochodzi z całego spektrum Internetu, cyfrowych książek, publikacji naukowych, artykułów prasowych, wkładów w mediach społecznościowych i niezliczonych innych źródeł. Ta ogromna ilość danych stanowi podstawę do szkolenia modeli Google AI. Można założyć, że Google wykorzystuje wyrafinowane metody, aby zapewnić jakość i znaczenie danych szkoleniowych oraz do filtrowania potencjalnych zniekształceń lub niechcianych treści.

Multimodalne umiejętności Gemini 2.0 wymagają włączenia danych obrazu, audio i wideo do procesu szkoleniowego. Dane te prawdopodobnie pochodzą z różnych źródeł, w tym publicznie dostępnych baz danych obrazów, archiwów audio, platform wideo i prawdopodobnie również zastrzeżonych rekordów danych z Google. Wyzwaniem multimodalnego akwizycji i przetwarzania danych jest rozsądne zintegrowanie różnych metod danych oraz zapewnienie, że model poznaje połączenia i relacje między nimi.

Proces szkoleniowy dla dużych modeli głosowych, takich jak Gemini 2.0, jest wyjątkowo obliczony i wymaga użycia potężnych superkomputerów i specjalistycznego sprzętu AI. Jest to proces iteracyjny, w którym model jest wielokrotnie karmiony danymi szkoleniowymi, a jego parametry są dostosowywane, aby spełniały pożądane zadania. Proces ten może potrwać tygodnie lub miesiące i wymaga głębokiego zrozumienia podstawowych algorytmów i subtelności uczenia maszynowego.

Najważniejsze umiejętności i różnorodne zastosowania: Gemini 2.0 w akcji

Gemini 2.0 Flash, Pro i Flash-Lite oferują imponujący zakres umiejętności, które sprawiają, że jesteś odpowiedni do różnych zastosowań w różnych branżach i obszarach. Najważniejsze funkcje obejmują:

Multimodalna wstawka i wyjście

Przetwarzanie i generowanie możliwości przetwarzania i generowania tekstu, kodu, obrazów, obrazów, audio i wideo, otwiera nowe możliwości interakcji ludzkiej i tworzenia treści multimodalnych.

Używanie narzędzia

GEMINI 2.0 może korzystać z zewnętrznych narzędzi i interfejsów API do dostępu do informacji, wykonywania działań i zarządzania złożonymi zadaniami. Umożliwia to modelu wykraczanie poza własne umiejętności i dostosowywanie się w środowiskach dynamicznych.

Długie okno kontekstowe

W szczególności GEMINI 2.0 Pro z 2 milionem tokenowego okna kontekstowego może przetwarzać i rozumieć wyjątkowo długie teksty oraz zrozumieć, jakie zadania, takie jak analiza rozległych dokumentów lub podsumowanie predestinów długich rozmów.

Ulepszone rozumowanie

Wersja eksperymentalna Gemini 2.0 Flash Thinking Myślenie Eksperymentalne ma na celu poprawę logicznych procesów myślenia modelu i umożliwienie jej rozwiązywania bardziej złożonych problemów i podejmowania racjonalnych decyzji.

Kodowanie

GEMINI 2.0 Pro jest szczególnie silny w kodowaniu i może generować kod wysokiej jakości w różnych językach programowania, rozpoznać i naprawić błędy w kodzie i obsługiwać je w tworzeniu oprogramowania.

Wywołanie funkcji

Możliwość wywołania funkcji umożliwia GEMINI 2.0 interakcję z innymi systemami i aplikacjami oraz automatyzację złożonych procesów pracy.

Potencjalne zastosowania Gemini 2.0 są prawie nieograniczone. Niektóre przykłady obejmują:

Tworzenie treści

Generowanie tekstów, artykułów, postów na blogu, skryptów, wierszy, muzyki i innych kreatywnych treści w różnych formatach i stylach.

automatyzacja

Automatyzacja rutynowych zadań, analizy danych, optymalizacji procesu, obsługi klienta i innych procesów biznesowych.

Obsługa kodowania

Obsługa programistów oprogramowania w kodegenizacji, korekcie błędów, dokumentacji kodu i nauce nowych języków programowania.

Ulepszone doświadczenia z wizjerem

Bardziej inteligentne i bardziej kontekstowe wyniki wyszukiwania, które wykraczają poza tradycyjne wyszukiwanie słów kluczowych i pomagają użytkownikom odpowiedzieć na złożone pytania i uzyskać głębszy wgląd w informacje.

Aplikacje biznesowe i korporacyjne

Wykorzystanie w takich obszarach, jak marketing, sprzedaż, zasoby ludzkie, finanse, prawne i opieka zdrowotna w celu poprawy wydajności, podejmowania decyzji i zadowolenia klientów.

Gemini 2.0: Transformacyjny agent AI do życia codziennego i pracy

Konkretne projekty, takie jak Project Astra, które badają przyszłe umiejętności uniwersalnego asystenta AI i Project Mariner, prototyp automatyzacji przeglądarki, pokazują praktyczne możliwe zastosowania Gemini 2.0. Projekty te pokazują, że Google postrzega technologię Gemini nie tylko jako narzędzie do poszczególnych zadań, ale jako podstawę do rozwoju rozległych rozwiązań AI, które są w stanie wspierać ludzi w ich codziennym życiu i ich działaniach zawodowych.

Wszechstronność rodziny modelu Gemini 2.0 umożliwia ich zastosowanie w szerokim spektrum zadań, od ogólnych zastosowań po specjalistyczne obszary, takie jak kodowanie i złożone rozumowanie. Koncentracja na funkcjach agenta wskazuje tendencję do bardziej proaktywnych i pomocnych systemów AI, które nie tylko reagują na polecenia, ale także mogą działać niezależnie i rozwiązywać problemy.

Nadaje się do:

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

Dostępność i dostępność użytkowników i programistów: AI dla wszystkich

Google aktywnie stara się uczynić GEMINI 2.0 dostępną zarówno dla programistów, jak i użytkowników końcowych. Gemini 2.0 Flash i Flash-Lite są dostępne za pośrednictwem API Gemini w Google AI Studio i Vertex AI. Google AI Studio to internetowe środowisko programistyczne, które umożliwia programistom eksperymentowanie z Gemini 2.0, tworzenie prototypów i opracowywanie aplikacji AI. Vertex AI to platforma chmurowa Google do uczenia maszynowego, która oferuje kompleksowy pakiet narzędzi i usług do szkolenia, udostępniania i zarządzania modelami AI.

Wersja eksperymentalna GEMINI 2.0 Pro jest również dostępna w Vertex AI, ale jest bardziej skierowana do zaawansowanych użytkowników i badaczy, którzy chcą zbadać najnowsze funkcje i możliwości modelu.

Wersja eksperymentalna Gemini 2.0 Flash zoptymalizowana do czatu jest dostępna w aplikacji internetowej Gemini i aplikacji mobilnej. Umożliwia to również użytkownikom końcowym doświadczanie umiejętności Gemini 2.0 w kontekście konwersacyjnym i przekazywanie informacji zwrotnych, które przyczyniają się do dalszego rozwoju modelu.

Bliźnięta jest również zintegrowane z aplikacjami Google Workspace, takimi jak Gmail, Dokumenty, Arkusze i slajdy. Ta integracja umożliwia użytkownikom korzystanie z funkcji AI GEMINI 2.0 bezpośrednio w ich codziennych procesach pracy, np. B. Podczas pisania wiadomości e -mail, tworzenie dokumentów, analizowania danych w arkuszu kalkulacyjnym lub tworzenie prezentacji.

Zatoczona dostępność Gemini 2.0, od wersji eksperymentalnych po ogólnie dostępne modele, umożliwia kontrolowane wprowadzenie i gromadzenie informacji zwrotnych użytkowników. Jest to ważny aspekt strategii Google, aby zapewnić, że modele są stabilne, niezawodne i przyjazne dla użytkownika, zanim zostaną udostępnione szerokim odbiorcom. Integracja z powszechnymi platformami, takimi jak Google Workspace, ułatwia wykorzystanie umiejętności modelu poprzez szeroką bazę użytkowników i przyczynia się do integracji AI z codziennym życiem ludzi.

Dobrze znane mocne i słabe strony: uczciwy pogląd na Gemini 2.0

Gemini 2.0 otrzymał wiele pochwał za imponujące umiejętności w społeczności AI i pierwszych testach użytkowników. Zgłoszone mocne strony obejmują:

Ulepszone umiejętności multimodalne

GEMINI 2.0 przekracza swoje poprzedniki i wiele innych modeli w przetwarzaniu i generowaniu danych multimodalnych, które predestynaje je do różnych zastosowań w zakresie mediów, komunikacji i branż kreatywnych.

Szybsze wykonanie

Gemini 2.0 Flash i Flash-Lite są zoptymalizowane pod kątem prędkości i oferują niskie opóźnienia, co czyni go idealnym do aplikacji w czasie rzeczywistym i systemów interaktywnych.

Ulepszone rozumowanie i zrozumienie kontekstu

Gemini 2.0 pokazuje postęp w logicznym myśleniu i rozumieniu złożonych kontekstów, co prowadzi do bardziej precyzyjnych i odpowiednich odpowiedzi i wyników.

Dobra wydajność w kodowaniu i przetwarzaniu długich kontekstów

W szczególności Gemini 2.0 Pro robi wrażenie na swoich umiejętnościach w zakresie kodgenizacji i analizy, a także wyjątkowo długim okno kontekstowym, które pozwala mu przetwarzać obszerne ilości tekstu.

Pomimo tych imponujących mocnych stron istnieją również obszary, w których Gemini 2.0 nadal ma potencjał poprawy. Zgłoszone słabości obejmują:

Potencjalne zniekształcenia

Podobnie jak wiele dużych modeli głosowych, Gemini 2.0 może odzwierciedlać zniekształcenia swoich danych treningowych, co może prowadzić do stronniczych lub dyskryminacyjnych wyników. Google aktywnie pracuje nad rozpoznawaniem i minimalizacją tych zniekształceń.

Ograniczenia złożonego rozwiązywania problemów w czasie rzeczywistym

Chociaż GEMINI 2.0 pokazuje postęp w rozumowaniu, nadal może osiągnąć swoje granice przy bardzo złożonych problemach w czasie rzeczywistym, szczególnie w porównaniu do wyspecjalizowanych modeli zoptymalizowanych dla niektórych rodzajów zadań rozumowania.

Istnieje potrzeba poprawy narzędzia kompozycji w Gmailu

Niektórzy użytkownicy zgłosili, że narzędzie składu w Gmailu, oparte na Gemini 2.0, nie jest jeszcze doskonałe we wszystkich aspektach i ma potencjał do poprawy, np. B. W odniesieniu do spójności stylistycznej lub uwzględnieniu określonych preferencji użytkownika.

W porównaniu z konkurentami, takimi jak GROK i GPT-4, GEMINI 2.0 pokazuje mocne strony w zadaniach multimodalnych, ale może pozostać w tyle w niektórych odniesieniach. Ważne jest, aby podkreślić, że rynek AI jest bardzo dynamiczny, a względna wydajność różnych modeli stale się zmienia.

Ogólnie rzecz biorąc, Gemini 2.0 oferuje imponujące umiejętności i reprezentuje znaczny postęp w rozwoju dużych modeli językowych. Jednak ciągły dalszy rozwój i ulepszenie GEMINI 2.0 przez Google Deepmind prawdopodobnie nadal zminimalizuje te słabości w przyszłości i rozszerzy swoje mocne strony.

Wyniki odpowiednich porównań testów i porównań wydajności: liczby mówią objętościami

Dane porównawcze pokazują, że Gemini 2.0 Flash i Pro w różnych ustalonych testach porównawczych, takich jak MMLU (masowe zrozumienie języka wielozadaniowego), LiveCodeBech, Bird-SQL, GPQA (Muldodal Muldodal na poziomie GPQA (masywne multisicipline Muldodal Muldodal Muldodal Muldodal Zrozumienie), COVOST2 (głos konwersacyjny na tłumaczenie mowy) i egososchema mają znaczny wzrost wydajności wobec swoich poprzedników.

Różne warianty GEMINI 2.0 pokazują różne mocne strony, w których PRO zwykle działa lepiej w przypadku bardziej złożonych zadań, podczas gdy Flash i Flash Lite są zoptymalizowane pod kątem wydajności prędkości i kosztów.

W porównaniu z modelami innych firm, takich jak GPT-4O i Deepseek, względna wydajność różni się w zależności od określonego poziomu odniesienia i porównywanych modeli. Na przykład Gemini 2.0 przekracza Flash 1.5 Pro w ważnych testach porównawczych i jest jednocześnie dwa razy szybszy. Podkreśla to wzrost wydajności, jaki Google osiągnął dzięki dalszemu rozwojowi architektury Gemini.

Gemini 2.0 Pro osiąga wyższe wartości niż Gemini 1.5 Pro Te ulepszenia są szczególnie istotne dla programistów oprogramowania i firm, które korzystają z AI do kodgenizacji i analizy.

W testach porównawczych matematyki, takich jak matematyka i HiddenMath, modele 2.0 wykazują również znaczącą poprawę ich poprzedników. Wskazuje to, że Google poczynił postępy w poprawie umiejętności rozumowania Gemini 2.0, szczególnie w obszarach wymagających logicznego myślenia i matematycznego zrozumienia.

Należy jednak zauważyć, że wyniki porównawcze są tylko częścią ogólnego obrazu. Rzeczywista wydajność modelu AI w rzeczywistych aplikacjach może się różnić w zależności od określonych wymagań i kontekstu. Niemniej jednak dane porównawcze zapewniają cenne wgląd w względne mocne strony i słabości różnych modeli i umożliwiają obiektywne porównanie ich wydajności.

Maszyna do renderowania 3D AI i XR: pięciokrotna wiedza Xpert.Digital w kompleksowym pakiecie usług, R&D XR, PR i SEM - Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Niedrogie przywódcy AI: Deepseek vs. AI Giant-A potężny alternatywny obraz: xpert.digital

DeepSeek: Wydajny pretendent z naciskiem na rozumowanie i open source

Deepseek to model AI opracowany przez Deepseek AI i charakteryzuje się jego niezwykłą wydajnością, silnymi umiejętnościami rozumowania i zaangażowaniem w open source. Deepseek pozycjonuje się jako potężna i niedroga alternatywa dla modeli uznanych gigantów AI i już przyciągnęła wiele uwagi w społeczności AI.

Ramy architektoniczne i specyfikacje techniczne: wydajność poprzez innowacje

Deepseek wykorzystuje zmodyfikowaną architekturę transformatora, która opiera się na wydajności poprzez grupę zapytań (GQA) i dynamiczną aktywację oszczędności (mieszanka ekspertów-MoE). Te innowacje architektoniczne umożliwiają DeepSeek osiągnięcie wysokiej wydajności przy stosunkowo niskich zasobach arytmetycznych.

Model Deepseek-R1, pierwsza publicznie dostępna wersja Deepseek, ma 671 miliardów parametrów, ale aktywowane jest tylko 37 miliardów na token. Takie podejście „rzadkiej aktywacji” znacznie zmniejsza koszty obliczeniowe podczas wnioskowania, ponieważ tylko niewielka część modelu jest aktywna dla każdego wejścia.

Kolejną ważną cechą architektoniczną Deepseek jest mechanizm wielu utajonych uwagi (MLA). MLA optymalizuje mechanizm uwagi, który jest centralnym elementem architektury transformatora, i poprawia wydajność przetwarzania informacji w modelu.

DeepSeek koncentruje się na równowadze między wydajnością a praktycznymi ograniczeniami ograniczeń operacyjnych, szczególnie w zakresie kodgenizacji i wsparcia wielojęzycznego. Model został zaprojektowany tak, aby zapewnić doskonałe wyniki w tych obszarach, a jednocześnie być niedrogi i ratujący zasoby.

Architektura MoE, której używa Deepseek, dzieli model AI na osobne prace podsieciowe, z których każdy specjalizuje się w podzbiorze danych wejściowych. Podczas szkolenia i wnioskowania tylko część podsieci jest aktywowana dla każdego wejścia, co znacznie zmniejsza koszty obliczeniowe. Takie podejście umożliwia Deepeek szkolenie i obsługę bardzo dużego modelu z wieloma parametrami bez nadmiernego zwiększania prędkości lub kosztów wnioskowania.

Ustalenia dotyczące danych szkoleniowych: jakość przed ilością i wartość specjalizacji

Deepseek przywiązuje dużą wagę do danych treningowych specyficznych dla domeny, szczególnie w przypadku kodowania i języka chińskiego. Firma jest przekonana, że ​​jakość i znaczenie danych szkoleniowych są ważniejsze dla wydajności modelu AI niż czysta ilość.

Ciało treningowe Deepseek-V3 obejmuje 14,8 biliona tokenów. Znaczna część tych danych pochodzi ze źródeł specyficznych dla domeny, które koncentrują się na kodowaniu i języku chińskim. Umożliwia to Deepeek wykonanie szczególnie silnych usług w tych obszarach.

Metody treningowe z DeepSeek obejmują uczenie się wzmocnienia (RL), w tym unikalne podejście Pure-RL dla DeepSeek-R1-Zero i wykorzystanie danych zimnego startu dla DeepSeek-R1. Uczenie się wzmocnienia jest metodą uczenia maszynowego, w której agent uczy się działać w środowisku, otrzymując nagrody za pożądane działania i kary za niechciane działania.

Deepseek-R1-Zero został przeszkolony bez wstępnego nadzorowanego strojenia płetw (SFT) w celu promowania umiejętności rozumowania wyłącznie za pośrednictwem RL. Nadzorowane dostrajanie jest zwykłą technologią, w której wcześniej wyszkolony model językowy z mniejszym zestawem danych z adnotacjami jest wykończony w celu poprawy jego wydajności w niektórych zadaniach. Jednak Deepseek wykazał, że możliwe jest osiągnięcie silnych umiejętności nawrotów, nawet bez SFT poprzez uczenie się wzmocnienia.

Z drugiej strony Deepseek-R1 integruje dane zimnego start przed RL, aby stworzyć silny podstawy do czytania i nie czytania. Dane na zimno to dane wykorzystywane na początku szkolenia w celu przekazania do modelu fundamentalnego zrozumienia języka i świata. Dzięki połączeniu danych na zimno z uczeniem się wzmocnienia Deepseek może wyszkolić model, który ma silne umiejętności rozumowania i szeroką wiedzę ogólną.

Zaawansowane techniki, takie jak grupa względna optymalizacja polityki (GRPO), są również wykorzystywane do optymalizacji procesu szkolenia RL i poprawy stabilności i wydajności szkolenia.

Nadaje się do:

• Economic Turbo Deepseek: Nowa nadzieja AI w Chinach jako silnik ekonomiczny?

Podstawowe umiejętności i potencjalne zastosowania: Deepeek in Action

Deepseek-R1 charakteryzuje się wieloma podstawowymi umiejętnościami, które predestynają go do różnych zastosowań:

Silne możliwości rozumowania

Deepseek-R1 jest szczególnie silny w logicznym myśleniu i rozwiązywaniu problemów, szczególnie w obszarach takich jak matematyka i kodowanie.

Doskonała wydajność w kodowaniu i matematyce

Dane Benchmark pokazują, że DeepSeek-R1 często lepiej ogranicza testy kodowania i matematyki niż wiele innych modeli, w tym niektóre modele z OpenAai.

Wsparcie wielojęzyczne

DeepSeek-R1 oferuje obsługę kilku języków, co czyni go atrakcyjnym dla globalnych aplikacji i wielojęzycznych użytkowników.

Efektywność kosztowa

Skuteczna architektura DeepSeek-R1 umożliwia modelu działanie przy stosunkowo małych kosztach obliczeniowych, co czyni ją niedrogą opcją dla firm i programistów.

Dostępność open source

Deepseek AI jest zaangażowany w pomysł open source i zapewnia wiele swoich modeli, w tym Deepseek LLM i Deepseek Code, jako open source. Promuje to przejrzystość, współpracę i dalszy rozwój technologii AI przez społeczność.

Potencjalne zastosowania dla DeepSeek-R1 obejmują:

Tworzenie treści

Generowanie tekstów technicznych, dokumentacji, raportów i innych treści, które wymagają wysokiej dokładności i szczegółów.

AI Tutor

Użyj jako inteligentnego nauczyciela w dziedzinie matematyki, informatyki i innych dyscyplin technicznych, aby wspierać uczniów w rozwiązywaniu problemów i zrozumieniu złożonych koncepcji.

Narzędzia programistyczne

Integracja w środowiskach programistycznych i narzędziach wspierających programistów oprogramowania w CodeGen, rozwiązywanie problemów, analizy kodu i optymalizacji.

Architektura i planowanie urbanistyczne

Deepseek AI jest również wykorzystywany w architekturze i planowaniu urbanistycznym, w tym w przetwarzaniu danych GIS i kodeksowi kodenizacji wizualizacji. To pokazuje potencjał DeepSeek do stworzenia wartości dodanej nawet w wyspecjalizowanych i złożonych obszarach zastosowania.

DeepSeek-R1 może rozwiązać złożone problemy poprzez demontaż ich w poszczególnych krokach i czyniąc proces myślenia przezroczysty. Ta zdolność jest szczególnie cenna w obszarach zastosowania, w których ważne są identyfikowalność i wyjaśnienie decyzji AI.

Opcje dostępności i licencji: Open Source dla innowacji i dostępności

Deepseek silnie opiera się na open source i opublikował kilka swoich modeli w ramach licencji open source. Deepseek LLM i DeepSeek Code są dostępne jako open source i mogą być swobodnie używane, modyfikowane i opracowywane przez społeczność.

DeepSeek-R1 jest publikowany w ramach Współ-licencji, bardzo liberalnej licencji open source, która umożliwia użycie komercyjne i niekomercyjne, modyfikację i dalszy rozkład modelu. Ta strategia open source odróżnia Deepeek od wielu innych firm AI, które zwykle utrzymują swoje modele zastrzeżone.

Deepseek-R1 jest dostępny na różnych platformach, w tym w przytulaniu twarzy, odlewni Azure AI, Amazon Dark i IBM Watsonx.ai. Hugging Face to popularna platforma do publikacji i wymiany modeli AI i rekordów danych. Azure AI Foundry, Amazon Dark i IBM Watsonx.ai to platformy chmurowe, które umożliwiają dostęp do DeepSeek-R1 i innych modeli AI za pośrednictwem interfejsów API.

Modele z DeepSeek są znane jako niedrogie w porównaniu z konkurentami, zarówno pod względem szkolenia, jak i kosztów wnioskowania. Jest to ważna zaleta dla firm i programistów, którzy chcą zintegrować technologię AI z ich produktami i usługami, ale muszą zwrócić uwagę na ich budżety.

Zaangażowanie DeepSeek w efektywność open source i koszty sprawia, że ​​jest to atrakcyjna opcja dla szerokiej gamy użytkowników, od badaczy i programistów po firmy i organizacje. Dostępność open source promuje przejrzystość, współpracę i szybszy rozwój technologii Deepseek przez społeczność AI.

Nadaje się do:

• Deepseek R2: Model AI Chin Turbo zapala wcześniej niż oczekiwano-DEEPSEEK R2 powinien być ekspertem od kodu!

Zgłoszone mocne strony i słabości: krytyczne spojrzenie na Deepseek

Deepseek otrzymał wiele uznania w społeczności AI za mocne strony w dziedzinie kodowania, matematyki i rozumowania. Zgłoszone mocne strony obejmują:

Doskonała wydajność w kodowaniu i matematyce

Dane Benchmark i niezależne recenzje potwierdzają wyjątkową wydajność DeepSeek-R1 w testach testowych i matematycznych, często lepszych niż w modelach OpenAI.

Efektywność kosztowa

Efektywna architektura DeepSeek-R1 umożliwia modelu działanie z niższymi kosztami obliczeniowymi niż w wielu innych porównywalnych modelach.

Dostępność open source

Licencjonowanie open source modeli Deepseek promuje przejrzystość, współpracę i innowacje w społeczności AI.

Silne możliwości rozumowania

Deepseek-R1 wykazuje imponujące umiejętności w zakresie logicznego myślenia i rozwiązywania problemów, szczególnie w dziedzinach technicznych.

Pomimo tych mocnych stron istnieją również obszary, w których Deepseek wciąż ma potencjał poprawy. Zgłoszone słabości obejmują:

Potencjalne zniekształcenia

Podobnie jak wszystkie główne modele głosowe, Deepseek może odzwierciedlać zniekształcenia swoich danych treningowych, mimo że Deepseek Ani próbuje je zminimalizować.

Mniejszy ekosystem w porównaniu do uznanych dostawców

Deepseek jest stosunkowo młodą firmą i nie ma jeszcze takiego samego obszernego ekosystemu narzędzi, usług i zasobów społecznościowych, takich jak uznani dostawcy, takie jak Google lub OpenAai.

Ograniczona obsługa multimodalna poza tekstem i kodem

DeepSeek koncentruje się przede wszystkim na przetwarzaniu tekstu i kodu i obecnie nie oferuje kompleksowej multimodalnej obsługi obrazów, audio i wideo, takich jak Gemini 2.0.

Nadal potrzebuje nadzoru człowieka

Chociaż DeepSeek-R1 wykonuje imponujące wyniki w wielu obszarach, nadzór człowieka i walidacja są nadal wymagane w krytycznych przypadkach użycia, aby uniknąć błędów lub niechcianych wyników.

Od czasu do czasu halucynacje

Podobnie jak wszystkie główne modele językowe, Deepseek może czasami tworzyć halucynacje, tj. Generować nieprawidłowe lub nieistotne informacje.

Zależność od dużych zasobów arytmetycznych

Szkolenie i obsługa DeepSeek-R1 wymaga znacznych zasobów arytmetycznych, chociaż wydajna architektura modelu zmniejsza te wymagania w porównaniu z innymi modelami.

Ogólnie rzecz biorąc, Deepseek jest obiecującym modelem AI ze specjalnymi mocnymi stronami w dziedzinie kodowania, matematyki i rozumowania. Wydajność kosztów i dostępność open source sprawiają, że jest to atrakcyjna opcja dla wielu użytkowników. Oczekuje się, że dalszy rozwój Deepseek autorstwa Deepseek AI będzie nadal minimalizować swoje słabości w przyszłości i rozszerzyć swoje mocne strony.

Wyniki odpowiednich porównań testów i porównań wydajności: Deepseek w porównaniu

Dane Benchmark pokazują, że DeepSeek-R1 może nadążyć za Openai-O1 w wielu testach porównawczych, a nawet przewyższyć je, szczególnie w matematyce i kodowaniu. Openai-O1 odnosi się do wcześniejszych modeli Openai, które zostały opublikowane przed GPT-4.5 i w niektórych obszarach, takich jak: B. Rozumowanie, być może nadal konkurencyjne.

W testach porównawczych matematyki, takich jak Aime 2024 (American Invitational Mathematics Examination) i Math-500, Deepseek-R1 osiąga wysokie wartości i często przekracza modele OpenAI. Podkreśla to mocne strony deepeek w rozumowaniu matematycznym i rozwiązywaniu problemów.

W obszarze kodowania Deepseek-R1 pokazuje również silne usługi w testach porównawczych, takich jak LiveCodeBech i Codeforces. LiveCodeBench to punkt odniesienia dla mebli kodowych, a Codeforces to platforma do programowania konkursów. Dobre wyniki DeepSeek-R1 w tych testach porównawczych wskazują jego zdolność do generowania kodu wysokiej jakości i rozwiązywania złożonych zadań programowania.

W ogólnej wiedzy testy porównawcze, takie jak GPQA Diamond (Proof Graduate Level Google Proof Pytania i odpowiedzi), Deepseek-R1 jest często na poziomie oczu lub nieznacznie pod openai-O1. GPQA Diamond jest wymagającym punktem odniesienia, który testuje ogólną wiedzę i zasoby rozumowania modeli AI. Wyniki wskazują, że DeepSeek-R1 jest również konkurencyjny w tym obszarze, chociaż może nie osiągnąć takiej samej wydajności jak modele wyspecjalizowane.

Destylowane wersje DeepSeek-R1, które są oparte na mniejszych modelach, takich jak LAMA i QWEN, również wykazują imponujące wyniki w różnych testach porównawczych, aw niektórych przypadkach nawet przewyższają Openai-O1-Mini. Destylacja jest techniką, w której szkolony jest mniejszy model, aby naśladować zachowanie większego modelu. Destylowane wersje DeepSeek-R1 pokazują, że podstawową technologię DeepSeek można również skutecznie stosować w mniejszych modelach, co podkreśla jego wszechstronność i skalowalność.

Od lokalnego do globalnego: MŚP podbijają rynek globalny dzięki sprytnym strategiom - Zdjęcie: Xpert.Digital

W czasach, gdy obecność cyfrowa firmy decyduje o jej sukcesie, wyzwaniem jest to, jak uczynić tę obecność autentyczną, indywidualną i dalekosiężną. Xpert.Digital oferuje innowacyjne rozwiązanie, które pozycjonuje się jako skrzyżowanie centrum branżowego, bloga i ambasadora marki. Łączy zalety kanałów komunikacji i sprzedaży w jednej platformie i umożliwia publikację w 18 różnych językach. Współpraca z portalami partnerskimi oraz możliwość publikowania artykułów w Google News oraz lista dystrybucyjna prasy obejmująca około 8 000 dziennikarzy i czytelników maksymalizuje zasięg i widoczność treści. Stanowi to istotny czynnik w sprzedaży zewnętrznej i marketingu (SMmarketing).

Więcej na ten temat tutaj:

• Autentyczny. Indywidualnie. Globalnie: Strategia Xpert.Digital dla Twojej firmy

GPT-4.5: Doskonałość konwersacyjna i skupienie się na naturalnej interakcji-image: xpert.digital

GPT-4.5: Doskonałość konwersacyjna i skupienie się na naturalnej interakcji

GPT-4.5, z nazwą kodową „Orion”, jest najnowszym flagowym modelem Openaai i ucieleśnia wizję AI firmy, która jest nie tylko inteligentna, ale także intuicyjna, empatyczna i zdolna do interakcji z ludźmi na głębokim poziomie. GPT-4.5 koncentruje się przede wszystkim na poprawie doświadczenia w rozmowie, zwiększeniu korekty faktów i zmniejszeniu halucynacji.

Obecne specyfikacje i główne cechy (od marca 2025 r.): Zaprezentowane GPT-4.5

GPT-4.5 został opublikowany jako podgląd badań w lutym 2025 r. I nazywany jest do tej pory „największym i najlepszym modelem na czacie”. To stwierdzenie podkreśla główny cel modelu na umiejętnościach konwersacyjnych i optymalizacji interakcji ludzkiej maszyny.

Model ma okno kontekstowe 128 000 tokenów i maksymalną długość wyjściową 16 384 tokenów. Okno kontekstowe jest mniejsze niż w Gemini 2.0 Pro, ale nadal bardzo duże i umożliwia dłuższe dyskusje GPT-4.5 i przetwarzanie bardziej złożonych zapytań. Maksymalna długość wyjściowa ogranicza długość odpowiedzi, które może wygenerować model.

Stan wiedzy o GPT-4.5 jest do września 2023 r. Oznacza to, że model ma informacje i zdarzenia do tej pory, ale nie ma wiedzy na temat późniejszych osiągnięć. Jest to ważne ograniczenie, które należy wziąć pod uwagę przy użyciu GPT-4.5 dla informacji o krytycznym lub bieżącym czasie.

GPT-4.5 integruje funkcje, takie jak wyszukiwanie sieci, przesyłanie plików i obrazu, a także narzędzie Canvas w Chatgpt. Model umożliwia modelowi dostęp do bieżących informacji z Internetu i wzbogacanie jego odpowiedzi o bieżącą wiedzę. Przesłanie plików i obrazów umożliwiają użytkownikom dostarczanie modelu dodatkowych informacji w postaci plików lub obrazów. Narzędzie Canvas to interaktywna tablica kreślarska, która umożliwia użytkownikom integrację elementów wizualnych z ich rozmowami z GPT-4.5.

W przeciwieństwie do modeli takich jak O1 i O3-Mini, które koncentrują się na rozumowaniu krok po kroku, GPT-4.5 skaluje uczenie się bez nadzoru. Uczenie się bez nadzoru jest metodą uczenia maszynowego, w której model uczy się na podstawie nieznanych danych, bez wyraźnych instrukcji i etykiet. Takie podejście ma na celu uczynienie modelu bardziej intuicyjnym i bardziej mówionym, ale może być w stanie zapłacić wydajność z złożonymi zadaniami związanymi z problemem.

Projektowanie i innowacje architektoniczne: skalowanie i dostosowanie do rozmowy

GPT-4.5 opiera się na architekturze transformatora, która stała się podstawą większości nowoczesnych modeli dużych języków. Openai wykorzystuje ogromną moc obliczeniową superkomputerów Microsoft Azure AI do szkolenia i obsługi GPT-4.5. Skalowanie mocy obliczeniowej i danych jest decydującym czynnikiem wydajności dużych modeli głosowych.

Jednym z celów w rozwoju GPT-4.5 jest skalowanie bez nadzoru uczenia się w celu poprawy dokładności modelu światowego i intuicji. Openai jest przekonany, że głębsze zrozumienie świata i lepsza intuicja decydują się na tworzenie modeli AI, które mogą oddziaływać z ludźmi w naturalny i ludzki sposób.

Opracowano nowe skalowalne techniki dostosowania w celu poprawy współpracy z ludźmi i zrozumienia niuansów. Dostosowanie odnosi się do procesu dostosowania modelu AI w taki sposób, że odzwierciedla on wartości, cele i preferencje ludzi. Konieczne są skalowalne techniki wyrównania, aby zapewnić, że duże modele głosowe są bezpieczne, przydatne i etycznie uzasadnione, jeśli są używane na dużą skalę.

Openaai twierdzi, że GPT-4.5 ma ponad 10 razy wyższą wydajność przetwarzania w porównaniu z GPT-4O. GPT-4O to wcześniejszy model Openai, który jest również znany z umiejętności konwersacyjnych. Wzrost wydajności GPT-4.5 może umożliwić szybciej obsługi modelu szybciej i tańszy i prawdopodobnie również otworzyć nowe obszary zastosowania.

Szczegóły dotyczące danych treningowych: zakres, odcięcie i mieszanka wiedzy i intuicji

Chociaż dokładny zakres danych szkoleniowych dla GPT-4.5 nie jest publicznie ogłoszony, można założyć, że jest on bardzo duży ze względu na umiejętności modelu i zasoby OpenAai. Szacuje się, że dane dotyczące danych szkoleniowych, a nawet Exabajty obejmują dane tekstowe i obrazowe.

Model modelu jest wystarczający do września 2023 r. Dane szkoleniowe prawdopodobnie obejmują szeroki zakres danych tekstowych i obrazowych z Internetu, książki, publikacje naukowe, artykuły prasowe, wkład w media społecznościowe i inne źródła. Openai prawdopodobnie wykorzystuje wyrafinowane metody pozyskiwania danych, przygotowania i filtrowania, aby zapewnić jakość i znaczenie danych szkoleniowych.

Szkolenie GPT-4.5 wymaga wykorzystania ogromnych zasobów arytmetycznych i prawdopodobnie zajmuje tygodnie lub miesiące. Dokładny proces szkolenia jest zastrzeżony i nie jest szczegółowo opisany przez Openai. Można jednak założyć, że uczenie się wzmocnienia na podstawie ludzkich informacji zwrotnych (RLHF) odgrywa ważną rolę w procesie szkoleniowym. RLHF to technika, w której ludzkie informacje zwrotne są używane do kontrolowania zachowania modelu AI i dostosowania go do ludzkich preferencji.

Nadaje się do:

• Agentic ai | Najnowsze osiągnięcia w Chatgpt z Openai: Deep Research, GPT-4.5 / GPT-5, inteligencja emocjonalna i precyzja

Podstawowe umiejętności i zastosowania docelowe: GPT-4.5 w użyciu

GPT-4.5 charakteryzuje się takich obszarów, jak kreatywne pisanie, nauka, odkrywanie nowych pomysłów i ogólna rozmowa. Model został zaprojektowany do prowadzenia naturalnych, ludzkich i angażujących rozmów oraz wspierania użytkowników w różnych zadaniach.

Jedną z najważniejszych umiejętności GPT-4.5 są:

Ulepszone szybkie przestrzeganie

GPT-4.5 lepiej zrozumieć i wdrożyć instrukcje i życzenia użytkowników w podpowiedzi.

Przetwarzanie kontekstowe

Model może przetwarzać dłuższe rozmowy i bardziej złożone konteksty i odpowiednio dostosowywać swoje odpowiedzi.

Dokładność danych

GPT-4.5 poprawił fakty i wytwarza mniej halucynacji niż poprzednie modele.

Inteligencja emocjonalna

GPT-4.5 jest w stanie rozpoznać emocje w tekstach i odpowiednio reagować na to, co prowadzi do bardziej naturalnych i empatycznych rozmów.

Silna wydajność pisania

GPT-4.5 może generować wysokiej jakości teksty w różnych stylach i formatach, od kreatywnych tekstów po dokumentację techniczną.

Model ma potencjał optymalizacji komunikacji, poprawy tworzenia treści i obsługi zadań kodowania i automatyzacji. GPT-4.5 jest szczególnie odpowiednie do zastosowań, w których interakcja języka naturalnego, kreatywne generowanie i precyzyjne reprodukcja czynników znajdują się na pierwszym planie, mniej dla złożonego rozumowania logicznego.

Dołącz kilka przykładów docelowych aplikacji z GPT-4.5:

Chatboty i wirtualni asystenci

Opracowanie zaawansowanych chatbotów i wirtualnych asystentów w zakresie obsługi klienta, edukacji, rozrywki i innych obszarów.

Twórcze pisanie

Wsparcie autorów, scenarzystów, tekstów i innych twórców w znajdowaniu pomysłów, pisaniu tekstów i tworzeniu kreatywnych treści.

Edukacja i nauka

Wykorzystaj jako inteligentny nauczyciel, partner do nauki lub asystent badawczy w różnych dziedzinach edukacji.

Tworzenie treści

Generowanie postów na blogu, artykułów, postów w mediach społecznościowych, opisów produktów i innych rodzajów treści internetowych.

Tłumaczenie i lokalizacja

Poprawa jakości i wydajności tłumaczeń maszynowych i procesów lokalizacji.

Dostępność i dostęp dla różnych grup użytkowników

GPT-4.5 jest dostępny dla użytkowników z planami Plus, Pro, Team, Enterprise i EDU. Ta rozłożona struktura dostępu umożliwia OpenAI wprowadzanie modelu w kontrolowany sposób i zajęcie się różnymi grupami użytkowników o różnych potrzebach i budżetach.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do GPT-4.5 za pośrednictwem interfejsu API ukończenia czatu, API Assistants API i API wsadowego. API umożliwiają programistom zintegrowanie umiejętności GPT-4.5 z własnymi aplikacjami i usługami.

Koszty GPT-4.5 są wyższe niż dla GPT-4O. Odzwierciedla to wyższą wydajność i dodatkowe funkcje GPT-4.5, ale może być przeszkodą dla niektórych użytkowników.

GPT-4.5 jest obecnie podglądem badań, a długoterminowa dostępność interfejsu API może być ograniczona. Openai zastrzega sobie prawo do zmiany warunków dostępności i dostępu GPT-4.5 w przyszłości.

Microsoft testuje również GPT-4.5 w Copilot Studio w ograniczonym podglądzie. Copilot Studio to platforma Microsoft do opracowywania i zapewnienia chatbotów i wirtualnych asystentów. Integracja GPT-4.5 w Copilot Studio może dodatkowo zwiększyć potencjał modelu aplikacji korporacyjnych i automatyzację procesów biznesowych.

Rozpoznane mocne strony i słabości: GPT-4.5 pod szkłem powiększającym

GPT-4.5 otrzymał wiele pochwał za swoje ulepszone umiejętności konwersacyjne i wyższe fakty w pierwszych testach i ocenach użytkowników. Uznane mocne strony obejmują:

Ulepszony przepływ rozmowy

GPT-4.5 prowadzi bardziej naturalne, płynne i angażujące rozmowy niż poprzednie modele.

Wyższa korupcja

Model wytwarza mniej halucynacji i zapewnia bardziej precyzyjne i niezawodne informacje.

Zmniejszone halucynacje

Chociaż halucynacje są nadal problemem z dużymi modelami głosowymi, GPT-4.5 poczynił znaczny postęp w tym obszarze.

Lepsza inteligencja emocjonalna

GPT-4.5 lepiej rozpoznać emocje w tekstach i odpowiednio reagować na to, co prowadzi do empatycznych rozmów.

Silna wydajność pisania

Model może generować teksty wysokiej jakości w różnych stylach i formatach.

Pomimo tych mocnych stron istnieją również obszary, w których GPT-4.5 ma swoje granice. Uznane słabości obejmują:

Trudności w złożonym rozumowaniu

GPT-4.5 nie jest zaprojektowany przede wszystkim do złożonego czytania logicznego i może pozostać za wyspecjalizowanymi modelami, takimi jak Deepeek w tym obszarze.

Potencjalnie gorsza wydajność niż GPT-4O w niektórych testach logicznych

Niektóre testy wskazują, że GPT-4,5 zmniejsza się mniej niż GPT-4O w niektórych testach logicznych, co wskazuje, że skupienie mogło być kosztem umiejętności konwersacyjnych.

Wyższe koszty niż GPT-4O

GPT-4.5 jest droższy w użyciu jako GPT-4O, co może być czynnikiem dla niektórych użytkowników.

Stan wiedzy do września 2023

Ograniczony poziom znajomości modelu może być wadą, jeśli wymagane są bieżące informacje.

Trudności w samowystarczalności i rozumowaniu wielu scenariuszy

Niektóre testy wskazują, że GPT-4.5 ma trudności w samodzielnym korekcji błędów i wieloetapowego logicznego myślenia.

Ważne jest, aby podkreślić, że GPT-4.5 nie jest zaprojektowany do przekraczania modeli opracowanych dla złożonego rozumowania. Jego głównym celem jest poprawa doświadczenia w rozmowie i tworzenie modeli AI, które mogą naturalnie wchodzić w interakcje z ludźmi.

Wyniki odpowiednich porównań testów i porównań wydajności: GPT-4.5 w porównaniu z jego poprzednikami

Dane porównawcze pokazują, że ulepszenia GPT-4.5 w porównaniu z GPT-4O w obszarach takich jak prawo do tego i wielojęzyczne zrozumienie, ale mogą pozostawać w tyle za matematyką i niektórymi testami porównawczymi kodowania.

W testach porównawczych, takich jak Simpleqa (prosta odpowiedź na pytanie), GPT-4.5 osiąga wyższą dokładność i niższy wskaźnik halucynacji niż GPT-4O, O1 i O3-Mini. Podkreśla to postęp, jaki Openai osiągnął przy poprawie korekty i redukcji halucynacji.

W rozumowaniu testów porównawczych, takich jak GPQA, GPT-4.5 wykazuje poprawę w porównaniu z GPT-4O, ale pozostaje za O3-Mini. Potwierdza to mocne strony O3-Mini w obszarze rozumowania i tendencję GPT-4.5 do bardziej koncentrowania się na umiejętnościach konwersacyjnych.

W zadaniach matematycznych (AIME) GPT-4,5 zmniejsza znacznie gorzej niż O3-Mini. Wskazuje to, że GPT-4.5 nie jest tak silny w rozumowaniu matematycznym, jak wyspecjalizowane modele, takie jak O3-Mini.

W kodowaniu testów porównawczych, takich jak SWE-Lancer Diamond, GPT-4.5 wykazuje lepszą wydajność niż GPT-4O. Wskazuje to, że GPT-4.5 poczynił również postępy w kodegenu i analizie, chociaż może nie być tak silne, jak wyspecjalizowane modele kodowania, takie jak kod DeepSeek.

Oceny człowieka wskazują, że w większości przypadków preferowane jest GPT-4.5, szczególnie do zapytań zawodowych. Wskazuje to, że GPT-4.5 w praktyce oferuje bardziej przekonujące i przydatne doświadczenie w rozmowie niż jego poprzednicy, nawet jeśli nie zawsze może osiągnąć najlepsze wyniki w niektórych wyspecjalizowanych testach porównawczych.

Nadaje się do:

• Obecne osiągnięcia w Chatgpt von Openaai (marzec 2025)

Ocena porównawcza: wybór odpowiedniego modelu AI

Analiza porównawcza najważniejszych atrybutów GEMINI 2.0, Deepseek i GPT-4.5 wykazuje znaczące różnice i podobieństwa między modelami. GEMINI 2.0 (Flash) to model transformatora o multimodalności i funkcjach agenta, podczas gdy Gemini 2.0 (Per) używa tej samej architektury, ale jest zoptymalizowany pod kodowaniem i długimi kontekstami. Deepseek (R1) opiera się na zmodyfikowanym transformatorze z technologiami takimi jak MOE, GQA i MLA, a GPT-4.5 opiera się na skalowaniu przez uczenie się bez nadzoru. W odniesieniu do danych szkoleniowych pokazuje, że zarówno modele Gemini, jak i GPT-4.5 oparte są na dużych ilościach danych, takich jak tekst, kod, obrazy, audio i filmy, podczas gdy DeepSeek wyróżnia się z 14,8 bilionem tokenów i skupieniem się na danych specyficznych dla domeny, a także nauczaniu wzmocnienia (RL). Najważniejsze umiejętności modeli różnią się: GEMINI 2.0 oferuje multimodalną wkładkę i wyjście z użyciem narzędzi i niskim opóźnieniem, podczas gdy wersja Pro obsługuje również kontekst do 2 milionów tokenów. Z drugiej strony Deepseek przekonuje silnym rozumowaniem, kodowaniem, matematyką i wielojęzykiem, uzupełnionym jego dostępnością open source. GPT-4.5 świeci w szczególności w zakresie rozmowy, inteligencji emocjonalnej i korupcji.

Dostępność modeli jest również inna: GEMINI oferuje interfejsy API oraz aplikację internetową i mobilną, podczas gdy wersja PRO jest eksperymentalnie dostępna za pośrednictwem Vertex AI. Deepseek jest dostępny jako open source na platformach takich jak przytulanie twarzy, Azure AI, Amazon Dontion i IBM Watsonx.ai. Z drugiej strony GPT-4.5 oferuje różne opcje, takie jak Chatgpt (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) i Openai API. Mocne strony modeli obejmują multimodalność i prędkość w Gemini 2.0 (Flash), a także kodowanie, wiedzę światową i długie konteksty w Gemini 2.0 (Pro). Deepseek zdobywa wyniki poprzez wydajność kosztów, doskonałe umiejętności kodowania i matematyki oraz silne rozumowanie. GPT-4.5 przekonuje z wysoką korektą faktyczną i inteligencją emocjonalną. Jednak słabości można również zobaczyć, w jaki sposób zniekształcenia lub problemy z rozwiązaniami problemowymi w czasie rzeczywistym dla GEMINI 2.0 (Flash), ograniczeniami eksperymentalnymi i limitami rat w wersji PRO, ograniczonej multimodalności i mniejszym ekosystemie w Deepseek, a także trudności w złożonym rozumowaniu, matematyce i ograniczonej wiedzy w GPT-4.5.

Wyniki porównawcze dostarczają dalszych informacji: GEMINI 2.0 (Flash) osiąga 77,6 % w MMLU, 34,5 % w LiveCodeBech i 90,9 % w matematyce, podczas gdy Gemini 2.0 (Per) z 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodech) i 91,8 % (matematyka) wykonał nieco lepiej. Deepseek wyraźnie przekracza 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matematyka) i 79,8 % (AIME), podczas gdy GPT-4,5 ustawia inne priorytety: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) i 62,5 % (proste KAME).

Analiza najważniejszych różnic i podobieństw

Trzy modele Gemini 2.0, Deepseek i GPT-4.5 mają zarówno podobieństwa, jak i wyraźne różnice, które predestynają je dla różnych obszarów aplikacji i potrzeb użytkowników.

Podobieństwa

Architektura transformatora

Wszystkie trzy modele oparte są na architekturze Transformer, która stała się dominującą architekturą dla dużych modeli głosowych.

Zaawansowane umiejętności

Wszystkie trzy modele pokazują zaawansowane umiejętności w przetwarzaniu języka naturalnego, kodegenu, rozumowania i innych obszarów AI.

Multimodalność (inaczej wymawiana):

Wszystkie trzy modele rozpoznają znaczenie multimodalności, chociaż stopień wsparcia i skupienia różni się.

różnice

Focus i Focus

• GEMINI 2.0: Wszechstronność, multimodalność, funkcje agenta, szeroki zakres aplikacji.
• Deepseek: wydajność, rozumowanie, kodowanie, matematyka, open source, efektywność kosztowa.
• GPT-4.5: Rozmowa, interakcja języka naturalnego, korekta, inteligencja emocjonalna.

Innowacje architektoniczne

Deepseek charakteryzuje się innowacjami architektonicznymi, takimi jak Moe, GQA i MLA, które mają na celu zwiększenie wydajności. GPT-4.5 koncentruje się na skalowaniu technik uczenia się bez nadzoru i wyrównania w celu poprawy umiejętności konwersacyjnych.

Dane szkoleniowe

Deepseek przywiązuje znaczenie z danymi szkoleniowymi specyficznymi dla domeny dla kodowania i języka chińskiego, podczas gdy Gemini 2.0 i GPT-4.5 prawdopodobnie wykorzystują bardziej szersze i bardziej różnorodne zestawy danych.

Dostępność i dostępność

Deepseek silnie opiera się na open source i oferuje swoje modele za pośrednictwem różnych platform. GPT-4.5 jest przede wszystkim dostępny za pośrednictwem platform i interfejsów API openai, z rozłożonym modelem dostępu. GEMINI 2.0 oferuje szeroką dostępność za pośrednictwem usług Google i interfejsów API.

Mocne i słabe strony

Każdy model ma swoje mocne i słabe strony, co czyni go lepszym lub mniej odpowiednim do niektórych zastosowań.

Badanie oficjalnych publikacji i niezależnych recenzji: perspektywa ekspertów

Oficjalne publikacje i niezależne recenzje zasadniczo potwierdzają mocne i słabe strony trzech modeli pokazanych w tym raporcie.

Oficjalne publikacje

Google, Deepseek AI i OpenAai regularnie publikują posty na blogu, raporty techniczne i wyniki porównawcze, w których prezentujesz swoje modele i porównujesz z konkurentami. Publikacje te oferują cenny wgląd w szczegóły techniczne i wydajność modeli, ale naturalnie często są zorientowane na marketing i mogą mieć pewne uprzedzenia.

Niezależne testy i recenzje

Różne niezależne organizacje, instytuty badawcze i eksperci AI przeprowadzają własne testy i recenzje modeli oraz publikują swoje wyniki w postaci postów na blogu, artykułów, publikacji naukowych i porównań porównawczych. Te niezależne recenzje stanowią bardziej obiektywne spojrzenie na względne mocne strony i słabości modeli i pomagają użytkownikom podjąć świadomą decyzję przy wyborze odpowiedniego modelu dla twoich potrzeb.

W szczególności niezależne recenzje potwierdzają mocne strony Deepeek w matematyce i kodowaniu testów porównawczych oraz jej efektywność kosztową w porównaniu z Openai. GPT-4.5 jest chwalony za ulepszone umiejętności konwersacji i zmniejszony wskaźnik halucynacji, ale podkreślają się również jego słabości w złożonym rozumowaniu. GEMINI 2.0 jest doceniany ze względu na jego wszechstronność i umiejętności multimodalne, ale jego wydajność może się różnić w zależności od określonego odniesienia.

Przyszłość AI jest zróżnicowana

Analiza porównawcza Gemini 2.0, Deepseek i GPT-4.5 wyraźnie pokazuje, że każdy model ma unikalne mocne strony i optymalizacje, które czynią go bardziej odpowiednim dla niektórych aplikacji. Nie ma „najlepszego” modelu AI Par Excellence, ale raczej różnorodne modele, z których każdy ma własne zalety i ograniczenia.

GEMINI 2.0

Gemini 2.0 przedstawia się jako wszechstronna rodzina, która koncentruje się na funkcjach multimodalności i agentów, z różnymi wariantami dostosowanymi do określonych potrzeb. Jest to idealny wybór do aplikacji wymagających kompleksowego wsparcia multimodalnego i mogą skorzystać z prędkości i wszechstronności rodziny Gemini 2.0.

Deepseek

Deepseek charakteryzuje się architekturą, efektywnością kosztową i dostępnością open source ukierunkowaną na rozumowanie. Jest szczególnie silny w obszarach technicznych, takich jak kodowanie i matematyka, i jest atrakcyjną opcją dla programistów i badaczy, którzy cenią wydajność, wydajność i przejrzystość.

GPT-4.5

GPT-4.5 koncentruje się na poprawie wrażeń użytkownika w rozmowy poprzez zwiększoną korupcję faktyczną, zmniejszenie halucynacji i poprawę inteligencji emocjonalnej. Jest to najlepszy wybór zastosowań, które wymagają naturalnego i angażującego doświadczenia w rozmowie, takich jak: B. Chatboty, wirtualni asystenci i kreatywne pisanie.

Multimodalność i open source: Trendy nadchodzącego pokolenia AI

Wybór najlepszego modelu zależy w dużej mierze od konkretnej aplikacji i priorytetów użytkownika. Firmy i programiści powinni dokładnie przeanalizować swoje potrzeby i wymagania oraz rozważyć mocne i słabe strony różnych modeli, aby dokonać optymalnego wyboru.

Szybki rozwój w dziedzinie modeli AI wskazuje, że modele te będą nadal poprawiać i rozwijać się szybko. Przyszłe trendy mogą obejmować jeszcze większą integrację multimodalności, lepsze umiejętności nawrotów, większą dostępność poprzez inicjatywy typu open source i szerszą dostępność na różnych platformach. Trwające wysiłki na rzecz zmniejszenia kosztów i zwiększenia wydajności będą nadal rozwijać szeroką akceptację i wykorzystanie tych technologii w różnych branżach.

Przyszłość AI nie jest monolityczna, ale różnorodna i dynamiczna. Gemini 2.0, Deepseek i GPT-4.5 to tylko trzy przykłady różnorodności i ducha innowacji, który kształtuje obecny rynek sztucznej inteligencji. Oczekuje się, że w przyszłości modele te staną się jeszcze potężniejsze, bardziej wszechstronne i dostępne oraz sposób interakcji z technologią i rozumiejąc otaczający nas świat. Podróż sztucznej inteligencji właśnie się rozpoczęła, a następne kilka lat obiecuje jeszcze bardziej ekscytujące osiągnięcia i przełom.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus