Análise comparativa dos principais modelos de IA: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 e GPT-4.5 do OpenAai
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Publicado em: 24 de março de 2025 / atualização de: 24 de março de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Análise comparativa dos principais modelos de IA: Gemini 2.0, Deepseek e GPT-4.5-Image: Xpert.Digital
Uma visão detalhada do cenário atual da inteligência artificial generativa (tempo de leitura: 39 min / sem publicidade / sem paywall)
A ascensão das máquinas inteligentes
Estamos em uma era de progresso sem precedentes no campo da inteligência artificial (AI). O desenvolvimento de grandes modelos de voz (LLMS) atingiu uma velocidade nos últimos anos que surpreendeu muitos especialistas e observadores. Esses sistemas de IA altamente desenvolvidos não são mais apenas ferramentas para aplicações especializadas; Eles penetram cada vez mais áreas de nossas vidas e mudam a maneira como trabalhamos, comunicamos e entendemos o mundo ao nosso redor.
No topo desta revolução tecnológica estão três modelos que causam um rebuliço no mundo profissional e além: Gemini 2.0 pelo Google DeepMind, Deepseek de Deepseek AI e GPT-4.5 do OpenAai. Esses modelos representam o estado atual da arte na pesquisa e desenvolvimento da IA. Eles demonstram habilidades impressionantes em uma variedade de disciplinas, desde o processamento da linguagem natural até a geração de código de computador, o pensamento lógico complexo e a criação de conteúdo criativo.
Este relatório faz uma análise abrangente e comparativa desses três modelos, a fim de examinar seus respectivos pontos fortes, fracos e áreas de aplicação em detalhes. O objetivo é criar uma compreensão profunda das diferenças e semelhanças desses sistemas de IA de ponta e oferecer uma base informada para avaliar seu potencial e limitações. Não apenas examinaremos as especificações técnicas e os dados de desempenho, mas também as abordagens filosóficas e estratégicas subjacentes dos desenvolvedores que moldaram esses modelos.
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A dinâmica da competição de IA: uma batalha de três vias dos Giants
A competição pelo domínio no campo da IA é intensa e é dominada por alguns atores, mas muito influentes. Google DeepMind, Deepseek AI e OpenAI não são apenas empresas de tecnologia; Eles também são instituições de pesquisa que estão na primeira frente da inovação da IA. Seus modelos não são apenas produtos, mas também manifestações de suas respectivas visões do futuro da IA e seu papel na sociedade.
O Google DeepMind, com suas raízes profundas na pesquisa e seu imenso poder de computação, segue Gemini 2.0 Uma abordagem de versatilidade e multimodalidade. A empresa vê o futuro da IA em agentes inteligentes capazes de lidar com tarefas complexas no mundo real e processar e gerar vários tipos de informações - texto, imagens, áudio, vídeo -.
A Deepseek AI, uma empresa emergente com sede na China, fez seu nome com a Deepseek, caracterizada por sua notável eficiência, suas fortes habilidades de recurso e seu compromisso com o código aberto. A Deepseek se posiciona como um desafiante no mercado de IA, que oferece uma alternativa poderosa e ao mesmo tempo acessível aos modelos dos gigantes estabelecidos.
O OpenAai, conhecido por ChatGPT e a Família Modelo GPT, estabeleceu novamente um marco no desenvolvimento da IA conversacional com o GPT-4.5. O Openai se concentra na criação de modelos que não são apenas inteligentes, mas também intuitivos, empáticos e capazes de interagir com as pessoas em um nível mais profundo. O GPT-4.5 incorpora essa visão e pretende mover os limites do que é possível na comunicação humana-máquina.
Gemini 2.0: Uma família de modelos de IA para a era dos agentes
O Gemini 2.0 não é apenas um modelo único, mas uma família inteira de sistemas de IA desenvolvidos pelo Google DeepMind para atender aos diversos requisitos do ecossistema moderno da IA. Esta família inclui várias variantes, cada uma adaptada a áreas específicas de requisitos de aplicação e desempenho.
Adequado para:
Desenvolvimentos e anúncios recentes (em março de 2025): a família Gemini está crescendo
No decorrer de 2025, o Google Deepmind apresentou continuamente novos membros da família Gemini 2.0 e, portanto, sublinhou suas ambições no mercado de IA. Particularmente digno de nota é a disponibilidade geral de flash e flash de Gemini 2.0 e Gemini 2.0, que são posicionados como opções poderosas e econômicas para os desenvolvedores.
O próprio Flash Gemini 2.0 descreve o Google como um modelo de "animal de trabalho". Este nome indica seus pontos fortes em termos de velocidade, confiabilidade e versatilidade. Ele foi projetado para oferecer alto desempenho com baixa latência, o que o torna ideal para aplicações nas quais os tempos de resposta rápidos são decisivos, como: B. Chatbots, traduções em tempo real ou aplicativos interativos.
O flash-Lite Gemini 2.0, por outro lado, visa a máxima eficiência de custos. Este modelo é otimizado para aplicações com alta taxa de transferência, na qual baixos custos operacionais por solicitação, por exemplo, B. No processamento em massa dos dados de texto, a moderação automática de conteúdo ou a prestação de serviços de IA em ambientes com recursos limitados.
Além desses modelos geralmente disponíveis, o Google também anunciou versões experimentais como o Gemini 2.0 Pro e o Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Esses modelos ainda estão em desenvolvimento e servem para explorar os limites de possíveis na pesquisa de IA e obter feedback de desenvolvedores e pesquisadores em um estágio inicial.
O Gemini 2.0 Pro é destacado como o modelo mais poderoso da família, especialmente nas áreas de codificação e conhecimento mundial. Uma característica notável é sua janela de contexto extremamente longa de 2 milhões de tokens. Isso significa que a Gemini 2.0 Pro é capaz de processar quantidades extremamente grandes de texto e entender o que torna o ideal para tarefas que exigem uma compreensão profunda de relacionamentos complexos, como: B. A análise de uma extensa documentação, respondendo a perguntas complexas ou geração de código para grandes projetos de software.
O Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, por outro lado, concentra -se em melhorar as habilidades de raciocínio. Este modelo é capaz de apresentar explicitamente seu processo de pensamento para melhorar o desempenho e aumentar a explicação das decisões de IA. Esta função é particularmente importante em áreas de aplicação nas quais a transparência e a rastreabilidade das decisões de IA são de importância crucial, como: B. em medicina, finanças ou jurisprudência.
Outro aspecto importante dos desenvolvimentos recentes em Gemini 2.0 é a configuração de modelos mais antigos da série Gemini 1.x e os modelos Palm and Codey do Google. A empresa recomenda fortemente que os usuários desses modelos mais antigos para migrar para o Gemini 2.0 Flash para evitar interrupções de serviço. Essa medida indica que o Google está convencido do progresso na arquitetura e desempenho da geração Gemini 2.0 e deseja posicioná -la como a plataforma futura para seus serviços de IA.
A gama global de flash Gemini 2.0 é sublinhada por sua disponibilidade por meio do aplicativo da Web Gemini em mais de 40 idiomas e mais de 230 países e áreas. Isso é demonstrado pelo compromisso do Google em democratizar o acesso à tecnologia avançada de IA e sua visão de uma IA acessível e utilizável para pessoas em todo o mundo.
Visão geral arquitetônica e fundações tecnológicas: multimodalidade e funções de agentes em foco
A família Gemini 2.0 foi projetada desde o início para a "Age do Agente". Isso significa que os modelos não são projetados apenas para entender e gerar texto, mas também podem interagir com o mundo real, usar ferramentas, para gerar e criar e gerar imagens. Essas habilidades multimodais e funções do agente são o resultado de um profundo foco arquitetônico nas necessidades de futuros aplicativos de IA.
As diferentes variantes do Gemini 2.0 são voltadas para diferentes pontos focais, a fim de cobrir uma ampla gama de aplicações. O flash Gemini 2.0 foi projetado como um modelo versátil com baixa latência, adequada para uma ampla gama de tarefas. O Gemini 2.0 Pro, por outro lado, é especializado em codificação, conhecimento mundial e contextos longos e é destinado a usuários que precisam do maior desempenho nessas áreas. O Gemini 2.0 Flash-Lite destina-se a aplicações otimizadas para custos e oferece um equilíbrio entre desempenho e economia. O Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental finalmente tem como objetivo melhorar as habilidades de raciocínio e pesquisar novas maneiras de melhorar os processos de pensamento lógico dos modelos de IA.
Um recurso central da arquitetura Gemini 2.0 é o suporte de entradas multimodais. Os modelos podem processar texto, código, imagens, áudio e vídeo como entrada e, assim, integrar informações de diferentes modalidades sensoriais. A saída também pode ser feita multimodal, pela qual o Gemini 2.0 pode gerar texto, imagens e áudio. Algumas modalidades de saída, como B. Vídeo, atualmente ainda está na fase de visualização privada e provavelmente estará geralmente disponível no futuro.
O desempenho impressionante do Gemini 2.0 também se deve aos investimentos do Google em hardware especial. A empresa conta com suas próprias TPUs de Trillium (unidades de processamento de tensores), que foram especialmente desenvolvidas para a aceleração dos cálculos de IA. Esse hardware feito sob medida permite que o Google treine e opere seus modelos de IA com mais eficiência e, assim, alcance uma vantagem competitiva no mercado de IA.
A orientação arquitetônica de Gemini 2.0 para a multimodalidade e a possibilidade de agentes de IA que podem interagir com o mundo real é um recurso de distinção essencial em comparação com outros modelos de IA. A existência de diferentes variantes da família Gemini 2.0 indica uma abordagem modular que permite que o Google adapte os modelos de maneira flexível a requisitos específicos de desempenho ou custo. O uso de seu próprio hardware sublinha o compromisso de longo prazo do Google com o desenvolvimento adicional da infraestrutura de IA e sua determinação em desempenhar um papel de liderança na era da IA.
Dados de treinamento: escopo, fontes e a arte de aprender
Embora as informações detalhadas sobre o escopo exato e a composição dos dados de treinamento para Gemini 2.0 não sejam abertas ao público, elas podem ser derivadas das habilidades do modelo em que foi treinado em massivos registros de dados. Esses registros de dados provavelmente incluem terabytes ou até petabytes de dados de texto e codificados, bem como dados multimodais para as versões 2.0 que contêm imagens, áudio e vídeo.
O Google tem um tesouro de dados inestimável que vem de todo o espectro da Internet, livros digitalizados, publicações científicas, artigos de notícias, contribuições de mídia social e inúmeras outras fontes. Essa enorme quantidade de dados forma a base para treinar os modelos do Google IA. Pode -se supor que o Google use métodos sofisticados para garantir a qualidade e a relevância dos dados de treinamento e filtrar possíveis distorções ou conteúdo indesejado.
As habilidades multimodais do Gemini 2.0 exigem a inclusão de dados de imagem, áudio e vídeo no processo de treinamento. Esses dados provavelmente provêm de várias fontes, incluindo bancos de dados de imagens disponíveis ao público, arquivos de áudio, plataformas de vídeo e possivelmente também registros de dados proprietários do Google. O desafio da aquisição e processamento de dados multimodais é integrar as diferentes modalidades de dados de maneira sensata e garantir que o modelo aprenda as conexões e os relacionamentos entre eles.
O processo de treinamento para grandes modelos de voz, como o Gemini 2.0, é extremamente calculado e requer o uso de supercomputadores poderosos e hardware de IA especializado. É um processo iterativo no qual o modelo é alimentado repetidamente com os dados de treinamento e seus parâmetros são adaptados para que cumpra as tarefas desejadas. Esse processo pode levar semanas ou até meses e requer uma profunda compreensão dos algoritmos subjacentes e das sutilezas do aprendizado de máquina.
Habilidades mais importantes e aplicações diversas: Gemini 2.0 em ação
Gemini 2.0 Flash, Pro e Flash-Lite oferecem uma impressionante gama de habilidades que o tornam adequado para uma variedade de aplicações em vários setores e áreas. As funções mais importantes incluem:
Inserção e saída multimodais
Processando e gerando a capacidade de processar e gerar texto, código, imagens, imagens, áudio e vídeo, abre novas oportunidades para interação humana-máquina e a criação de conteúdo multimodal.
Uso da ferramenta
O Gemini 2.0 pode usar ferramentas e APIs externas para acessar informações, executar ações e gerenciar tarefas complexas. Isso permite que o modelo vá além de suas próprias habilidades e se adapte em ambientes dinâmicos.
Janela de contexto longo
Em particular, a Gemini 2.0 Pro, com sua janela de contexto de 2 milhões de token, pode processar e entender textos extremamente longos e entender quais tarefas como a análise de documentos extensos ou o resumo de longas conversas predestines.
Raciocínio melhorado
A versão experimental Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental tem como objetivo melhorar os processos de pensamento lógico do modelo e permitir que ele resolva problemas mais complexos e a tomar decisões racionais.
Codificação
O Gemini 2.0 Pro é particularmente forte na codificação e pode gerar código de alta qualidade em várias linguagens de programação, reconhecer e corrigir erros no código e apoiá -los no desenvolvimento de software.
Chamada de função
A capacidade de chamar funções permite que o Gemini 2.0 interaja com outros sistemas e aplicações e automatize processos de trabalho complexos.
As aplicações em potencial do Gemini 2.0 são quase ilimitadas. Alguns exemplos incluem:
Criação de conteúdo
Geração de textos, artigos, postagens de blog, scripts, poemas, música e outro conteúdo criativo em vários formatos e estilos.
automação
Automação de tarefas de rotina, análise de dados, otimização de processos, atendimento ao cliente e outros processos de negócios.
Suporte de codificação
Suporte de desenvolvedores de software na CodeGenization, Correção de erros, documentação de código e aprendizado de novas linguagens de programação.
Experiências aprimoradas de visor
Resultados de pesquisa mais inteligentes e mais relacionados ao contexto que vão além da pesquisa de palavras-chave tradicionais e ajudam os usuários a responder a perguntas complexas e obter informações mais profundas sobre as informações.
Aplicativos comerciais e corporativos
Uso em áreas como marketing, vendas, recursos humanos, finanças, jurídico e saúde para melhorar a eficiência, a tomada de decisão e a satisfação do cliente.
Gemini 2.0: Agente de IA transformador para a vida cotidiana e o trabalho
Projetos específicos como o Project Astra, que pesquisam as habilidades futuras de um assistente universal de IA, e o Project Mariner, um protótipo para a automação do navegador, demonstram os usos práticos possíveis do Gemini 2.0. Esses projetos mostram que o Google vê a tecnologia Gemini, não apenas como uma ferramenta para tarefas individuais, mas como base para o desenvolvimento de extensas soluções de IA capazes de apoiar as pessoas em sua vida cotidiana e em suas atividades profissionais.
A versatilidade da família Modelo Gemini 2.0 permite seu uso em um amplo espectro de tarefas, desde aplicações gerais a áreas especializadas, como codificação e raciocínio complexo. O foco nas funções do agente indica uma tendência para sistemas de IA mais proativos e úteis, que não apenas reagem aos comandos, mas também podem agir de forma independente e resolver problemas.
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Disponibilidade e acessibilidade para usuários e desenvolvedores: AI para todos
O Google está tentando ativamente tornar o Gemini 2.0 acessível a desenvolvedores e usuários finais. O Gemini 2.0 Flash e Flash-Lite estão disponíveis através da API Gemini no Google AI Studio e Vertex AI. O Google AI Studio é um ambiente de desenvolvimento baseado na Web que permite que os desenvolvedores experimentem o Gemini 2.0, criem protótipos e desenvolvam aplicativos de IA. A VERTEX AI é a plataforma em nuvem do Google para aprendizado de máquina, que oferece um conjunto abrangente de ferramentas e serviços para treinamento, provisão e gerenciamento de modelos de IA.
A versão experimental Gemini 2.0 Pro também é acessível no Vertex AI, mas tem mais como objetivo usuários e pesquisadores avançados que desejam explorar as últimas funções e possibilidades do modelo.
Uma versão do Gemini 2.0 Flash Experimental otimizada para o bate -papo está disponível no aplicativo Web Gemini e no aplicativo móvel. Isso também permite que os usuários finais experimentem as habilidades do Gemini 2.0 em um contexto de conversação e forneçam feedback que contribui para o desenvolvimento adicional do modelo.
Gêmeos também é integrado aos aplicativos do Google Workspace, como Gmail, Docs, Sheets e Slides. Essa integração permite que os usuários usem as funções da IA do Gemini 2.0 diretamente em seus processos diários de trabalho, por exemplo B. Ao escrever e -mails, criar documentos, analisar dados na planilha ou criar apresentações.
A disponibilidade escalonada do Gemini 2.0, de versões experimentais a modelos geralmente disponíveis, permite uma introdução controlada e a coleta de feedback do usuário. Esse é um aspecto importante da estratégia do Google para garantir que os modelos sejam estáveis, confiáveis e fáceis de usar antes de serem acessíveis a um amplo público. A integração em plataformas generalizadas, como o espaço de trabalho do Google, facilita o uso das habilidades do modelo por meio de uma ampla base de usuários e contribui para integrar a IA na vida cotidiana das pessoas.
Pontos fortes e fracos bem conhecidos: uma visão honesta de Gemini 2.0
O Gemini 2.0 recebeu muitos elogios por suas impressionantes habilidades na comunidade de IA e nos primeiros testes de usuário. Os pontos fortes relatados incluem:
Habilidades multimodais aprimoradas
O Gemini 2.0 excede seus antecessores e muitos outros modelos no processamento e geração de dados multimodais, que o precestem por uma variedade de aplicações nas áreas de mídia, comunicação e indústrias criativas.
Obra mais rápida
O Gemini 2.0 Flash e Flash-Lite são otimizados para velocidade e oferecem baixa latência, o que o torna ideal para aplicações em tempo real e sistemas interativos.
Melhor raciocínio e entendimento de contexto
O Gemini 2.0 mostra o progresso no pensamento lógico e no entendimento de contextos complexos, o que leva a respostas e resultados mais precisos e relevantes.
Forte desempenho na codificação e processamento de longos contextos
Em particular, o Gemini 2.0 Pro impressiona com suas habilidades em codenização e análise, bem como sua janela de contexto extremamente longa, o que lhe permite processar quantidades extensas de texto.
Apesar desses pontos fortes impressionantes, também existem áreas em que o Gemini 2.0 ainda tem potencial de melhoria. As fraquezas relatadas incluem:
Distorções potenciais
Como muitos modelos de voz grandes, o Gemini 2.0 pode refletir distorções em seus dados de treinamento, o que pode levar a resultados tendenciosos ou discriminatórios. O Google está trabalhando ativamente para reconhecer e minimizar essas distorções.
Restrições à solução complexa de problemas em tempo real
Embora o Gemini 2.0 mostre progresso no raciocínio, ele ainda pode atingir seus limites com problemas muito complexos em tempo real, especialmente em comparação com modelos especializados que são otimizados para certos tipos de tarefas de raciocínio.
É necessário melhorar a ferramenta de composição no Gmail
Alguns usuários relataram que a ferramenta de composição no Gmail, que é baseada no Gemini 2.0, ainda não é perfeita em todos os aspectos e tem potencial para melhorar, por exemplo B. em relação à consistência estilística ou à consideração de preferências específicas do usuário.
Comparado a concorrentes como GROK e GPT-4, o Gemini 2.0 mostra pontos fortes em tarefas multimodais, mas pode ficar para trás em certos parâmetros de referência de raciocínio. É importante enfatizar que o mercado de IA é muito dinâmico e o desempenho relativo dos diferentes modelos está mudando constantemente.
No geral, o Gemini 2.0 oferece habilidades impressionantes e representa um progresso significativo no desenvolvimento de grandes modelos de idiomas. No entanto, o desenvolvimento contínuo e a melhoria do Gemini 2.0 pelo Google Deepmind provavelmente continuará a minimizar essas fraquezas no futuro e expandir seus pontos fortes.
Resultados de benchmarks relevantes e comparações de desempenho: números falam volumes
Dados de referência mostram que Gemini 2.0 Flash e Pro em vários benchmarks estabelecidos, como MMLU (entendimento maciço de linguagem multitarefa), LivecodeBech, Bird-SQL, GPQA (Perguntas e perguntas à prova de pós-graduação no Google), Math, Hiddenmath, MMLU global, MMMU (MmMU massivo Multi-Discipline Mul Compreensão), Covost2 (tradução de voz para fala para falar) e o egosschema têm um aumento significativo no desempenho em relação aos seus antecessores.
As diferentes variantes do Gemini 2.0 mostram forças diferentes, pelas quais o PRO geralmente tem um desempenho melhor para tarefas mais complexas, enquanto o flash e o flash Lite são otimizados quanto à eficiência de velocidade e custo.
Comparado a modelos de outras empresas, como GPT-4O e Deepseek, o desempenho relativo varia dependendo da referência específica e dos modelos comparados. Por exemplo, o Gemini 2.0 excede o Flash 1.5 Pro em benchmarks importantes e é duas vezes mais rápido ao mesmo tempo. Isso destaca os aumentos de eficiência que o Google alcançou através do desenvolvimento adicional da arquitetura de Gêmeos.
Gemini 2.0 Pro alcança valores mais altos que Gemini 1.5 Pro Essas melhorias são particularmente relevantes para desenvolvedores de software e empresas que usam IA para codenização e análise.
Nos benchmarks de matemática, como matemática e Hiddenmath, os modelos 2.0 também mostram melhorias significativas para seus antecessores. Isso indica que o Google fez progresso na melhoria das habilidades de raciocínio do Gemini 2.0, especialmente em áreas que exigem pensamento lógico e entendimento matemático.
No entanto, é importante observar que os resultados da referência são apenas parte da imagem geral. O desempenho real de um modelo de IA em aplicativos reais pode variar dependendo dos requisitos específicos e do contexto. No entanto, os dados de referência fornecem informações valiosas sobre os pontos fortes e fracos relativos dos diferentes modelos e permitem uma comparação objetiva de seu desempenho.
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Deepseek: o desafiante eficiente com foco no raciocínio e código aberto
O Deepseek é um modelo de IA desenvolvido pela Deepseek AI e é caracterizado por sua notável eficiência, suas fortes habilidades de raciocínio e seu compromisso com o código aberto. A Deepseek se posiciona como uma alternativa poderosa e barata aos modelos dos gigantes da Ai estabelecida e já atraiu muita atenção na comunidade de IA.
Estrutura arquitetônica e especificações técnicas: eficiência através da inovação
O Deepseek usa uma arquitetura de transformador modificada que se baseia na eficiência através da atenção da consulta agrupada (GQA) e ativação dinâmica de economia (mistura de especialistas-moe). Essas inovações arquitetônicas permitem que a DeepSeek obtenha alto desempenho com recursos aritméticos comparativamente baixos.
O modelo Deepseek-R1, a primeira versão disponível ao público da Deepseek, possui 671 bilhões de parâmetros, mas apenas 37 bilhões por token são ativados. Essa abordagem da “ativação esparsa” reduz significativamente os custos de computação durante a inferência, pois apenas uma pequena parte do modelo está ativa para cada entrada.
Outra característica arquitetônica importante do Deepseek é o mecanismo de atenção latente de várias cabeças (MLA). O MLA otimiza o mecanismo de atenção, que é um componente central da arquitetura do transformador e melhora a eficiência do processamento de informações no modelo.
O foco da Deepseek está no equilíbrio entre o desempenho e as restrições práticas nas restrições operacionais, especialmente nas áreas de codenização e suporte multilíngue. O modelo foi projetado para oferecer excelentes resultados nessas áreas e, ao mesmo tempo, ser barato e salvar recursos.
A arquitetura MOE, que Deepseek usa, divide o modelo de IA em sub -redes separadas, cada uma delas especializada em um subconjunto dos dados de entrada. Durante o treinamento e a inferência, apenas uma parte das sub -redes é ativada para cada entrada, o que reduz significativamente os custos de computação. Essa abordagem permite que o DeepSeek treine e opere um modelo muito grande, com muitos parâmetros sem aumentar excessivamente a velocidade ou os custos de inferência.
Conclusões sobre dados de treinamento: qualidade antes da quantidade e o valor da especialização
O Deepseek atribui grande importância aos dados de treinamento específicos do domínio, especialmente para codificação e idioma chinês. A empresa está convencida de que a qualidade e a relevância dos dados de treinamento são mais importantes para o desempenho de um modelo de IA do que a quantidade pura.
O órgão de treinamento Deepseek-V3 compreende 14,8 trilhões de tokens. Uma parte significativa desses dados vem de fontes específicas de domínio que se concentram na codificação e no idioma chinês. Isso permite que a DeepSeek realize serviços particularmente fortes nessas áreas.
Os métodos de treinamento da DeepSeek incluem aprendizado de reforço (RL), incluindo a abordagem exclusiva de RL pura para Deepseek-R1-Zero e o uso de dados de partida a frio para Deepseek-R1. A aprendizagem de reforço é um método de aprendizado de máquina, no qual um agente aprende a agir em um ambiente recebendo recompensas pelas ações e punições desejadas por ações indesejadas.
O Deepseek-R1-Zero foi treinado sem um ajuste inicial de FIN (SFT) para promover habilidades de raciocínio puramente através da RL. O ajuste fino supervisionado é uma tecnologia usual na qual um modelo de idioma pré-treinado com um conjunto de dados menores e anotados é concluído para melhorar seu desempenho em determinadas tarefas. No entanto, a Deepseek mostrou que é possível alcançar fortes habilidades de recorrência, mesmo sem SFT pelo aprendizado de reforço.
Deepseek-R1, por outro lado, integra dados de partida fria na frente do RL para criar uma base forte para tarefas de leitura e não leitura. Os dados de início do frio são dados usados no início do treinamento para transmitir uma compreensão fundamental do idioma e do mundo ao modelo. Com a combinação de dados de partida a frio com aprendizado de reforço, a Deepseek pode treinar um modelo que possui fortes habilidades de raciocínio e um amplo conhecimento geral.
Técnicas avançadas como o Otimização Relativa de Políticas (GRPO) do grupo também são usadas para otimizar o processo de treinamento da RL e melhorar a estabilidade e a eficiência do treinamento.
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Habilidades centrais e aplicações em potencial: Deepseek em ação
Deepseek-R1 é caracterizado por várias habilidades principais que o predestem para várias aplicações:
Fortes recursos de raciocínio
Deepseek-R1 é particularmente forte no pensamento lógico e na solução de problemas, especialmente em áreas como matemática e codificação.
Desempenho superior em codificação e matemática
Os dados de benchmark mostram que o DeepSeek-R1 geralmente corta melhor nos benchmarks de codificação e matemática do que muitos outros modelos, incluindo alguns modelos do OpenAai.
Suporte multilíngue
O Deepseek-R1 oferece suporte para vários idiomas, o que o torna atraente para aplicativos globais e usuários multilíngues.
Eficiência de custos
A arquitetura eficiente da Deepseek-R1 permite que o modelo opere com custos de computação comparativamente pequenos, o que a torna uma opção barata para empresas e desenvolvedores.
Disponibilidade de código aberto
A AI Deepseek está comprometida com a ideia de código aberto e fornece muitos de seus modelos, incluindo o Deepseek LLM e o Código Deepseek, como código aberto. Isso promove transparência, cooperação e desenvolvimento adicional da tecnologia de IA pela comunidade.
As aplicações em potencial para Deepseek-R1 incluem:
Criação de conteúdo
Geração de textos técnicos, documentação, relatórios e outros conteúdos que requerem um alto grau de precisão e detalhes.
Tutor da IA
Use como um tutor inteligente nas áreas de matemática, ciência da computação e outras disciplinas técnicas para apoiar os alunos na solução de problemas e na compreensão de conceitos complexos.
Ferramentas de desenvolvimento
Integração em ambientes e ferramentas de desenvolvimento para oferecer suporte a desenvolvedores de software em CodeGen, solução de problemas, análise de código e otimização.
Arquitetura e planejamento urbano
A IA Deepseek também é usada em arquitetura e planejamento urbano, incluindo o processamento dos dados GIS e o código de codenização para visualizações. Isso mostra o potencial da DeepSeek para criar valor agregado, mesmo em áreas de aplicação especializadas e complexas.
Deepseek-R1 pode resolver problemas complexos, desmontando-os em etapas individuais e tornando o processo de pensamento transparente. Essa habilidade é particularmente valiosa em áreas de aplicação nas quais são importantes a rastreabilidade e a explicação das decisões de IA.
Opções de disponibilidade e licenciamento: código aberto para inovação e acessibilidade
A Deepseek depende fortemente do código aberto e publicou vários de seus modelos em licenças de código aberto. A Deepseek LLM e o código Deepseek estão disponíveis como código aberto e podem ser usados livremente, modificados e desenvolvidos pela comunidade.
O Deepseek-R1 é publicado sob o co-licenciamento, uma licença de código aberto muito liberal que permite o uso comercial e não comercial, modificação e distribuição adicional do modelo. Essa estratégia de código aberto distingue a Deepseek de muitas outras empresas de IA que geralmente mantêm seus modelos proprietários.
O Deepseek-R1 está disponível em várias plataformas, incluindo o Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Dark e IBM Watsonx.ai. Abraçar o rosto é uma plataforma popular para publicação e troca de modelos de IA e registros de dados. A Azure AI Foundry, Amazon Dark e IBM Watsonx.ai são plataformas em nuvem que permitem o acesso aos modelos Deepseek-R1 e outros modelos de IA via APIs.
Os modelos da Deepseek são conhecidos como baratos em comparação com os concorrentes, tanto em termos de treinamento quanto de inferência. Essa é uma vantagem importante para empresas e desenvolvedores que desejam integrar a tecnologia de IA em seus produtos e serviços, mas precisam prestar atenção aos seus orçamentos.
O envolvimento da Deepseek para eficiência de código aberto e custos o torna uma opção atraente para uma ampla gama de usuários, de pesquisadores e desenvolvedores a empresas e organizações. A disponibilidade de código aberto promove a transparência, cooperação e desenvolvimento mais rápido da tecnologia Deepseek pela comunidade de IA.
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Pontos fortes e fracos relatados: uma visão crítica de Deepseek
A Deepseek recebeu muito reconhecimento na comunidade de IA por seus pontos fortes nas áreas de codificação, matemática e raciocínio. Os pontos fortes relatados incluem:
Desempenho superior em codificação e matemática
Os dados de referência e as revisões independentes confirmam o excelente desempenho do Deepseek-R1 nos benchmarks de codificação e matemática, geralmente melhor do que os dos modelos Openai.
Eficiência de custos
A arquitetura eficiente do DeepSeek-R1 permite que o modelo opere com custos de computação mais baixos do que muitos outros modelos comparáveis.
Disponibilidade de código aberto
O licenciamento de código aberto dos modelos Deepseek promove transparência, colaboração e inovação na comunidade de IA.
Fortes recursos de raciocínio
Deepseek-R1 mostra habilidades impressionantes em pensamento lógico e solução de problemas, especialmente em domínios técnicos.
Apesar desses pontos fortes, também existem áreas nas quais a Deepseek ainda tem potencial de melhoria. As fraquezas relatadas incluem:
Distorções potenciais
Como todos os principais modelos de voz, o DeepSeek pode refletir distorções em seus dados de treinamento, mesmo que o Deepseek ANI tente minimizá -los.
O ecossistema menor em comparação com os fornecedores estabelecidos
A Deepseek é uma empresa relativamente jovem e ainda não possui o mesmo extenso ecossistema de ferramentas, serviços e recursos da comunidade, como fornecedores estabelecidos, como Google ou OpenAai.
Suporte multimodal limitado além do texto e código
O DeepSeek se concentra principalmente no processamento de texto e código e atualmente não oferece suporte multimodal abrangente para imagens, áudio e vídeo como Gemini 2.0.
Continua a precisar de supervisão humana
Embora o Deepseek-R1 realize um desempenho impressionante em muitas áreas, a supervisão e a validação humanas ainda são necessárias em casos de uso crítico para evitar erros ou resultados indesejados.
Alucinações ocasionais
Como todos os principais modelos de idiomas, o DeepSeek pode ocasionalmente produzir alucinações, ou seja, gerar informações incorretas ou irrelevantes.
Dependência de grandes recursos aritméticos
O treinamento e operação do Deepseek-R1 requerem recursos aritméticos significativos, embora a arquitetura eficiente do modelo reduz esses requisitos em comparação com outros modelos.
No geral, o Deepseek é um modelo promissor de IA com forças especiais nas áreas de codificação, matemática e raciocínio. Sua eficiência de custos e disponibilidade de código aberto tornam uma opção atraente para muitos usuários. O desenvolvimento adicional da Deepseek pela Deepseek IA deve continuar minimizando suas fraquezas no futuro e expandindo seus pontos fortes.
Resultados de benchmarks relevantes e comparações de desempenho: Deepseek em comparação
Os dados de benchmark mostram que o DeepSeek-R1 pode acompanhar o OpenAI-O1 em muitos parâmetros de referência de raciocínio ou até mesmo superá-los, especialmente em matemática e codificação. OpenAI-O1 refere-se a modelos anteriores do OpenAI, que foram publicados antes do GPT-4.5 e em determinadas áreas, como: B. Raciocínio, possivelmente ainda competitivo.
Nos benchmarks de matemática, como Aime 2024 (American Invitational Mathematics Examination) e Math-500, Deepseek-R1 alcança altos valores e geralmente excede os modelos OpenAI. Isso sublinha os pontos fortes da Deepseek no raciocínio matemático e na solução de problemas.
Na área de codificação, o DeepSeek-R1 também mostra serviços fortes em benchmarks como LivecodeBech e Codeforces. O LiveCodeBench é uma referência para móveis de código, enquanto a Codeforces é uma plataforma para competições de programação. Os bons resultados da DeepSeek-R1 nesses benchmarks indicam sua capacidade de gerar código de alta qualidade e resolver tarefas complexas de programação.
Em benchmarks gerais de conhecimento, como o GPQA Diamond (Perguntas e respostas ao Google Proof de nível de pós-graduação), o Deepseek-R1 está frequentemente no nível dos olhos ou ligeiramente sob o OpenAI-O1. O GPQA Diamond é uma referência exigente que testa o conhecimento geral e os ativos de raciocínio dos modelos de IA. Os resultados indicam que o DeepSeek-R1 também é competitivo nessa área, embora possa não alcançar o mesmo desempenho que os modelos especializados.
As versões destiladas do DeepSeek-R1, que são baseadas em modelos menores, como LLAMA e QWEN, também mostram resultados impressionantes em vários benchmarks e, em alguns casos, supera o Openai-O1-mini. A destilação é uma técnica na qual um modelo menor é treinado para imitar o comportamento de um modelo maior. As versões destiladas do Deepseek-R1 mostram que a tecnologia principal da Deepseek também pode ser usada efetivamente em modelos menores, o que sublinha sua versatilidade e escalabilidade.
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Mais sobre isso aqui:
Fatos, intuição, empatia: isso torna o GPT-4.5 tão especial
GPT-4.5: Excelência de conversação e foco na imagem de interação natural: xpert.digital
GPT-4.5: Excelência de conversação e foco na interação natural
O GPT-4.5, com o nome de código "Orion", é o mais recente modelo principal do OpenAai e incorpora a visão da empresa de uma IA que não é apenas inteligente, mas também intuitiva, empática e capaz de interagir com as pessoas em um nível profundo. O GPT-4.5 se concentra principalmente em melhorar a experiência da conversa, aumentando a correção de fatos e reduzindo as alucinações.
Especificações atuais e recursos principais (em março de 2025): GPT-4.5 revelado
O GPT-4.5 foi publicado como uma prévia de pesquisa em fevereiro de 2025 e é chamado de "Maior e Melhor Modelo para Chat" até agora. Esta afirmação destaca o foco principal do modelo em habilidades de conversação e a otimização da interação humano-máquina.
O modelo possui uma janela de contexto de 128.000 tokens e um comprimento máximo de saída de 16.384 tokens. A janela de contexto é menor que a do Gemini 2.0 Pro, mas ainda é muito grande e permite que o GPT-4.5 tenha discussões mais longas e processe perguntas mais complexas. O comprimento máximo de saída limita o comprimento das respostas que o modelo pode gerar.
O estado de conhecimento do GPT-4.5 varia até setembro de 2023. Isso significa que o modelo tem informações e eventos até este ponto, mas não tem conhecimento de desenvolvimentos posteriores. Essa é uma restrição importante que deve ser levada em consideração ao usar o GPT-4.5 para informações críticas ou atuais.
O GPT-4.5 integra funções como pesquisa da web, uploads de arquivos e imagens, bem como a ferramenta Canvas no ChatGPT. O modelo permite que o modelo acesse as informações atuais da Internet e enriqueça suas respostas com o conhecimento atual. Os uploads de arquivo e imagem permitem que os usuários forneçam o modelo informações adicionais na forma de arquivos ou imagens. A ferramenta Canvas é uma placa de desenho interativa que permite aos usuários integrar elementos visuais em suas conversas com o GPT-4.5.
Ao contrário de modelos como O1 e O3-mini, que se concentram no raciocínio passo a passo, o GPT-4.5 aumenta o aprendizado não supervisionado. A aprendizagem não supervisionada é um método de aprendizado de máquina, no qual o modelo aprende com dados não anotados, sem instruções ou etiquetas explícitas. Essa abordagem visa tornar o modelo mais intuitivo e mais comentado, mas pode pagar o desempenho com tarefas complexas de solução de problemas.
Projeto e inovações arquitetônicas: dimensionamento e alinhamento para conversas
O GPT-4.5 é baseado na arquitetura do transformador, que se estabeleceu como base para a maioria dos modelos de idiomas mais modernos. O OpenAI usa o imenso poder de computação dos supercomputadores do Microsoft Azure AI para treinar e operar o GPT-4.5. A escala do poder de computação e dos dados é um fator decisivo para o desempenho de grandes modelos de voz.
Um foco no desenvolvimento do GPT-4.5 está na escala do aprendizado sem supervisão para melhorar a precisão do modelo e a intuição mundiais. O Openai está convencido de que uma compreensão mais profunda do mundo e uma intuição aprimorada são decisivas para a criação de modelos de IA que podem interagir com as pessoas de maneira natural e humana.
Novas técnicas de alinhamento escalável foram desenvolvidas para melhorar a cooperação com as pessoas e entender as nuances. O alinhamento refere -se ao processo de alinhar um modelo de IA de tal maneira que reflete os valores, objetivos e preferências das pessoas. Técnicas de alinhamento escalável são necessárias para garantir que modelos de voz grandes sejam seguros, úteis e eticamente justificáveis se forem usados em larga escala.
O OpenAAI afirma que o GPT-4.5 tem uma eficiência de processamento 10 vezes maior em comparação com o GPT-4O. O GPT-4O é um modelo anterior do OpenAI, que também é conhecido por suas habilidades de conversação. O aumento da eficiência do GPT-4.5 pode possibilitar operar o modelo mais rápido e mais barato e possivelmente também abrir novas áreas de aplicação.
Detalhes sobre dados de treinamento: escopo, corte e a mistura de conhecimento e intuição
Embora o escopo exato dos dados de treinamento para o GPT-4.5 não seja anunciado publicamente, pode-se supor que seja muito grande devido às habilidades do modelo e aos recursos do OpenAai. Estima -se que os petabytes de dados de treinamento ou até exabytes incluam dados de texto e imagem.
O modelo do modelo é suficiente até setembro de 2023. Os dados de treinamento provavelmente incluem uma ampla gama de dados de texto e imagem da Internet, livros, publicações científicas, artigos de notícias, contribuições de mídia social e outras fontes. O OpenAI provavelmente usa métodos sofisticados para aquisição, preparação e filtragem de dados para garantir a qualidade e a relevância dos dados de treinamento.
O treinamento do GPT-4.5 requer o uso de enormes recursos aritméticos e provavelmente leva semanas ou meses. O processo exato de treinamento é proprietário e não é descrito em detalhes pelo OpenAI. No entanto, pode -se supor que o aprendizado de reforço com o feedback humano (RLHF) desempenha um papel importante no processo de treinamento. O RLHF é uma técnica na qual o feedback humano é usado para controlar o comportamento de um modelo de IA e adaptá -lo às preferências humanas.
Adequado para:
Habilidades primárias e aplicações de destino: GPT-4.5 em uso
O GPT-4.5 é caracterizado em áreas como escrita criativa, aprendizado, exploração de novas idéias e conversas gerais. O modelo foi projetado para realizar conversas naturais, humanas e envolventes e para apoiar os usuários em uma variedade de tarefas.
Uma das habilidades mais importantes do GPT-4.5 é:
Aderência imediata aprimorada
O GPT-4.5 é melhor para entender e implementar as instruções e desejos dos usuários em prompts.
Processamento de contexto
O modelo pode processar conversas mais longas e contextos mais complexos e adaptar suas respostas de acordo.
Precisão dos dados
O GPT-4.5 melhorou fatos e produz menos alucinações do que os modelos anteriores.
Inteligência emocional
O GPT-4.5 é capaz de reconhecer emoções nos textos e reagir adequadamente ao que leva a conversas mais naturais e empáticas.
Forte desempenho de escrita
O GPT-4.5 pode gerar textos de alta qualidade em diferentes estilos e formatos, desde textos criativos até documentação técnica.
O modelo tem potencial para otimizar a comunicação, melhorar a criação e o suporte de conteúdo para tarefas de codificação e automação. O GPT-4.5 é particularmente adequado para aplicações nas quais a interação natural da linguagem, a geração criativa e a reprodução precisa dos fatores estão em primeiro plano, menos para o raciocínio lógico complexo.
Inclua alguns exemplos de aplicações de destino do GPT-4.5:
Chatbots e assistentes virtuais
Desenvolvimento de chatbots avançados e assistentes virtuais para atendimento ao cliente, educação, entretenimento e outras áreas.
Escrita criativa
Suporte a autores, roteiristas, textos e outros criativos para encontrar idéias, escrever textos e criar conteúdo criativo.
Educação e aprendizagem
Use como tutor inteligente, parceiro de aprendizado ou assistente de pesquisa em vários campos de educação.
Criação de conteúdo
Geração de postagens de blog, artigos, postagens de mídia social, descrições de produtos e outros tipos de conteúdo da Web.
Tradução e localização
Melhoria da qualidade e eficiência das traduções de máquinas e processos de localização.
Disponibilidade e acesso para diferentes grupos de usuários
O GPT-4.5 está disponível para usuários com planos Plus, Pro, Team, Enterprise e EDU. Essa estrutura de acesso escalonada permite que o OpenAi apresente o modelo de maneira controlada e atenda a diferentes grupos de usuários com diferentes necessidades e orçamentos.
Os desenvolvedores podem acessar o GPT-4.5 através da API de conclusão do bate-papo, API de assistentes e API em lote. As APIs permitem que os desenvolvedores integrem as habilidades do GPT-4.5 em seus próprios aplicativos e serviços.
Os custos do GPT-4.5 são maiores que para o GPT-4O. Isso reflete o desempenho mais alto e as funções adicionais do GPT-4.5, mas pode ser um obstáculo para alguns usuários.
Atualmente, o GPT-4.5 é uma prévia da pesquisa e a disponibilidade de longo prazo da API pode ser limitada. O OpenAI se reserva o direito de alterar as condições de disponibilidade e acesso do GPT-4.5 no futuro.
A Microsoft também testa o GPT-4.5 no Copilot Studio em uma visualização limitada. O Copilot Studio é uma plataforma da Microsoft para o desenvolvimento e fornecimento de chatbots e assistentes virtuais. A integração do GPT-4.5 no Copilot Studio pode expandir ainda mais o potencial do modelo para aplicativos corporativos e a automação de processos de negócios.
Pontos fortes e fracos reconhecidos: GPT-4.5 sob a lupa
O GPT-4.5 recebeu muitos elogios por suas habilidades de conversação aprimoradas e fatos mais altos nos primeiros testes e classificações do usuário. Os pontos fortes reconhecidos incluem:
Fluxo melhorado de conversa
O GPT-4.5 lidera conversas mais naturais, fluidas e envolventes do que os modelos anteriores.
Maior corrupção
O modelo produz menos alucinações e fornece informações mais precisas e confiáveis.
Alucinações reduzidas
Embora as alucinações ainda sejam um problema com grandes modelos de voz, o GPT-4.5 fez um progresso significativo nessa área.
Melhor inteligência emocional
O GPT-4.5 é melhor reconhecer emoções nos textos e reagir adequadamente ao que leva a conversas empáticas.
Forte desempenho de escrita
O modelo pode gerar textos de alta qualidade em diferentes estilos e formatos.
Apesar desses pontos fortes, também existem áreas nas quais o GPT-4.5 tem seus limites. As fraquezas reconhecidas incluem:
Dificuldades no raciocínio complexo
O GPT-4.5 não é projetado principalmente para leituras lógicas complexas e pode permanecer por trás de modelos especializados, como a Deepseek nessa área.
Desempenho potencialmente mais pobre que o GPT-4O em determinados testes lógicos
Alguns testes indicam que o GPT-4.5 corta menos que o GPT-4O em certos testes lógicos, o que indica que o foco pode ter sido à custa das habilidades de conversação.
Custos mais altos que o GPT-4O
O GPT-4.5 é mais caro de usar como um GPT-4O, o que pode ser um fator para alguns usuários.
Estado de conhecimento até setembro de 2023
O nível limitado de conhecimento do modelo pode ser uma desvantagem se forem necessárias informações atuais.
Dificuldades na auto -correção e raciocínio multi -estágio
Alguns testes indicam que o GPT-4.5 tem dificuldades na auto-corrigir erros e no pensamento lógico de vários estágios.
É importante enfatizar que o GPT-4.5 não foi projetado para exceder modelos que foram desenvolvidos para raciocínio complexo. Seu foco principal é melhorar a experiência da conversa e na criação de modelos de IA que podem interagir com as pessoas naturalmente.
Resultados de benchmarks relevantes e comparações de desempenho: GPT-4.5 em comparação com seus antecessores
Os dados de referência mostram que as melhorias do GPT-4.5 em comparação com o GPT-4O em áreas como o direito de fazê-lo e o entendimento multilíngue, mas podem estar atrasadas na matemática e em certos benchmarks de codificação.
Em benchmarks como o SimpleQA (resposta simples de perguntas), o GPT-4.5 atinge uma precisão mais alta e uma menor taxa de alucinação que o GPT-4O, O1 e O3-mini. Isso destaca o progresso que o OpenAI alcançou ao melhorar a correção e a redução das alucinações.
Nos benchmarks de raciocínio como o GPQA, o GPT-4.5 mostra melhorias em comparação com o GPT-4O, mas permanece por trás da O3-mini. Isso confirma os pontos fortes da O3-mini na área de raciocínio e a tendência do GPT-4.5 de se concentrar mais em habilidades de conversação.
Nas tarefas de matemática (AIME), o GPT-4.5 corta significativamente pior que o O3-mini. Isso indica que o GPT-4.5 não é tão forte no raciocínio matemático como modelos especializados como O3-mini.
Em benchmarks de codificação como SWE-Lancer Diamond, o GPT-4.5 mostra melhor desempenho que o GPT-4O. Isso indica que o GPT-4.5 também fez progresso no código e na análise, embora possa não ser tão forte quanto modelos de codificação especializados, como o código Deepseek.
As avaliações humanas indicam que o GPT-4.5 é preferido na maioria dos casos, especialmente para consultas profissionais. Isso indica que o GPT-4.5 na prática oferece experiência de conversa mais convincente e útil do que seus antecessores, mesmo que nem sempre seja atingido os melhores resultados em certos parâmetros especializados.
Adequado para:
Avaliação comparativa: Escolha o modelo de IA certo
A análise comparativa dos atributos mais importantes de Gemini 2.0, Deepseek e GPT-4.5 mostra diferenças e semelhanças significativas entre os modelos. O Gemini 2.0 (flash) é um modelo de transformador com foco nas funções de multimodalidade e agente, enquanto o Gemini 2.0 (por) usa a mesma arquitetura, mas é otimizado para codificação e contextos longos. O Deepseek (R1) é baseado em um transformador modificado com tecnologias como MOE, GQA e MLA, e o GPT-4.5 depende da escala por aprendizado não supervisionado. No que diz respeito aos dados de treinamento, isso mostra que os modelos de Gemini e GPT-4.5 são baseados em grandes quantidades de dados como texto, código, imagens, áudio e vídeos, enquanto o Deepseek se destaca com 14,8 trilhões de tokens e foco em dados específicos de domínio, bem como na aprendizagem de reforço (RL). As habilidades mais importantes dos modelos variam: Gemini 2.0 oferece inserção e saída multimodais com uso de ferramentas e baixa latência, enquanto a versão Pro também suporta um contexto de até 2 milhões de tokens. Deepseek, por outro lado, convence com forte raciocínio, codificação, matemática e multilinguismo, complementados por sua disponibilidade de código aberto. O GPT-4.5 brilha em particular nas áreas de conversa, inteligência emocional e corrupção.
A disponibilidade dos modelos também é diferente: a Gemini oferece APIs e um aplicativo web e móvel, enquanto a versão Pro é acessível experimentalmente via vértice ai. O Deepseek está disponível como um código aberto em plataformas como Hugging Face, Azure AI, Amazon Donction e IBM Watsonx.ai. O GPT-4.5, por outro lado, oferece várias opções, como ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, EDU) e API Openai. Os pontos fortes dos modelos incluem multimodalidade e velocidade em Gemini 2.0 (flash), bem como a codificação, o conhecimento mundial e os contextos longos em Gemini 2.0 (Pro). A Deepseek obtém a eficiência de custos, excelentes habilidades de codificação e matemática e forte raciocínio. O GPT-4.5 convence com alta correção factual e inteligência emocional. No entanto, fraquezas também podem ser vistas como as distorções ou problemas com soluções de problemas em tempo real para Gemini 2.0 (flash), restrições experimentais e limites de parcelamento na versão Pro, multimodalidade limitada e um ecossistema menor no DeepSeek, além de dificuldades no raciocínio complexo, matemática e conhecimento limitado no GPT-4.5.
Os resultados de referência fornecem mais informações: Gemini 2.0 (Flash) atinge 77,6 % na MMLU, 34,5 % em LivecodeBech e 90,9 % em matemática, enquanto Gemini 2.0 (PER) com 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LivecodeBech) e 91.8 % (matemática) (MMLU), 36,0 % (LivecodeBech) e 91.8 % (matemática) realizam um pouco de realização. O DeepSeek excede claramente com 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matemática) e 79,8 % (AIME), enquanto o GPT-4.5 define outras prioridades: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) e 62,5 % (SimpleQA).
Análise das diferenças e semelhanças mais importantes
Os três modelos Gemini 2.0, Deepseek e GPT-4.5 têm semelhanças e diferenças claras que as predestem para diferentes áreas de aplicação e necessidades do usuário.
Pontos em comum
Arquitetura do transformador
Todos os três modelos são baseados na arquitetura do transformador, que se estabeleceu como uma arquitetura dominante para grandes modelos de voz.
Habilidades avançadas
Todos os três modelos demonstram habilidades avançadas no processamento de linguagem natural, código, raciocínio e outras áreas da IA.
Multimodalidade (pronunciada de maneira diferente):
Todos os três modelos reconhecem a importância da multimodalidade, embora o grau de apoio e o foco varie.
Diferenças
Foco e foco
- Gemini 2.0: versatilidade, multimodalidade, funções do agente, ampla gama de aplicações.
- Deepseek: eficiência, raciocínio, codificação, matemática, código aberto, eficiência de custos.
- GPT-4.5: Conversação, interação natural da linguagem, correção, inteligência emocional.
Inovações arquitetônicas
O Deepseek é caracterizado por inovações arquitetônicas como MOE, GQA e MLA, que visam aumentar a eficiência. O GPT-4.5 concentra-se em escalar técnicas de aprendizado e alinhamento não supervisionadas para melhores habilidades de conversação.
Dados de treinamento
O Deepseek atribui a importância aos dados de treinamento específicos do domínio para codificação e idioma chinês, enquanto o Gemini 2.0 e o GPT-4.5 provavelmente estão usando conjuntos de dados mais amplos e mais diversos.
Disponibilidade e acessibilidade
A Deepseek depende fortemente do código aberto e oferece seus modelos por meio de várias plataformas. O GPT-4.5 está disponível principalmente por meio de plataformas e APIs de propriedade do OpenAI, com um modelo de acesso escalonado. O Gemini 2.0 oferece ampla disponibilidade por meio do Google Services e APIs.
Pontos fortes e fracos
Cada modelo possui seus próprios pontos fortes e fracos, o que o torna melhor ou menos adequado para determinadas aplicações.
Investigação de publicações oficiais e revisões independentes: a perspectiva dos especialistas
Publicações oficiais e revisões independentes confirmam essencialmente os pontos fortes e fracos dos três modelos mostrados neste relatório.
Publicações oficiais
Google, Deepseek AI e OpenAAI publicam regularmente postagens de blog, relatórios técnicos e resultados de referência nos quais você apresenta seus modelos e compara com os concorrentes. Essas publicações oferecem informações valiosas sobre os detalhes técnicos e o desempenho dos modelos, mas naturalmente geralmente são orientados para o marketing e podem ter um certo viés.
Testes e revisões independentes
Várias organizações independentes, institutos de pesquisa e especialistas em IA realizam seus próprios testes e análises dos modelos e publicam seus resultados na forma de postagens de blog, artigos, publicações científicas e comparações de referência. Essas revisões independentes oferecem uma perspectiva mais objetiva sobre os pontos fortes e fracos relativos dos modelos e ajudam os usuários a tomar uma decisão informada ao escolher o modelo certo para suas necessidades.
Em particular, revisões independentes confirmam os pontos fortes da Deepseek em matemática e benchmarks de codificação e sua eficiência de custos em comparação com o OpenAI. O GPT-4.5 é elogiado por suas habilidades de conversação aprimoradas e pela taxa de alucinação reduzida, mas suas fraquezas no raciocínio complexo também são destacadas. O Gemini 2.0 é apreciado por sua versatilidade e habilidades multimodais, mas seu desempenho pode variar dependendo da referência específica.
O futuro da IA é diversificado
A análise comparativa de Gemini 2.0, Deepseek e GPT-4.5 mostra claramente que cada modelo possui forças e otimizações exclusivas que o tornam mais adequado para determinadas aplicações. Não existe “o melhor” modelo de IA por excelência, mas uma variedade de modelos, cada um com suas próprias vantagens e limitações.
Gemini 2.0
O Gemini 2.0 se apresenta como uma família versátil que se concentra nas funções de multimodalidade e agente, com diferentes variantes adaptadas a necessidades específicas. É a escolha ideal para aplicações que requerem suporte multimodal abrangente e podem se beneficiar da velocidade e da versatilidade da família Gemini 2.0.
Deepseek
A Deepseek é caracterizada por sua arquitetura, eficiência de custos e disponibilidade de código aberto voltado para o raciocínio. É particularmente forte em áreas técnicas, como codificação e matemática, e é uma opção atraente para desenvolvedores e pesquisadores que valorizam o desempenho, a eficiência e a transparência.
GPT-4.5
O GPT-4.5 se concentra em melhorar a experiência do usuário em conversas por meio de maior corrupção factual, alucinações reduzidas e melhor inteligência emocional. É a melhor opção para aplicativos que requerem experiência de conversa natural e envolvente, como: B. Chatbots, assistentes virtuais e escrita criativa.
Multimodalidade e código aberto: as tendências da próxima geração de IA
A escolha do melhor modelo depende muito do aplicativo específico e das prioridades do usuário. Empresas e desenvolvedores devem analisar cuidadosamente suas necessidades e requisitos e avaliar os pontos fortes e fracos dos vários modelos, a fim de fazer a escolha ideal.
O rápido desenvolvimento no campo dos modelos de IA indica que esses modelos continuarão a melhorar e se desenvolver rapidamente. As tendências futuras podem incluir uma integração ainda maior de multimodalidade, habilidades de recorrência aprimoradas, maior acessibilidade por meio de iniciativas de código aberto e disponibilidade mais ampla em várias plataformas. Os esforços contínuos para reduzir custos e aumentar a eficiência continuarão a promover a ampla aceitação e o uso dessas tecnologias em vários setores.
O futuro da IA não é monolítico, mas diverso e dinâmico. Gemini 2.0, Deepseek e GPT-4.5 são apenas três exemplos da diversidade e do espírito de inovação que moldam o mercado atual de IA. No futuro, espera -se que esses modelos se tornem ainda mais poderosos, mais versáteis e acessíveis e a maneira como interagimos com a tecnologia e entendemos o mundo ao nosso redor. A jornada de inteligência artificial acaba de começar, e os próximos anos prometerão desenvolvimentos e avanços ainda mais emocionantes.
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