Jämförande analys av de ledande AI-modellerna: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 och GPT-4,5 från OpenAAI

Ökningen av de intelligenta maskinerna

Vi befinner oss i en era med enastående framsteg inom området Artificial Intelligence (AI). Utvecklingen av stora röstmodeller (LLM) har nått en hastighet under de senaste åren som förvånade många experter och observatörer. Dessa högt utvecklade AI -system är inte längre bara verktyg för specialiserade applikationer; De tränger igenom fler och fler områden i våra liv och förändrar vårt sätt att arbeta, kommunicera och förstå världen omkring oss.

Överst i denna tekniska revolution finns tre modeller som orsakar en rörelse i den professionella världen och därefter: Gemini 2.0 av Google DeepMind, Deepseek från Deepseek AI och GPT-4,5 från OpenAAI. Dessa modeller representerar det aktuella toppmodern i AI -forskning och utveckling. De visar imponerande färdigheter inom en mängd olika discipliner, från bearbetning av naturligt språk till generering av datorkod till komplext logiskt tänkande och kreativt innehållsskapande.

Denna rapport gör en omfattande och jämförande analys av dessa tre modeller för att undersöka deras respektive styrkor, svagheter och tillämpningsområden i detalj. Syftet är att skapa en djup förståelse av skillnaderna och likheterna i dessa modernaste AI-system och att erbjuda en informerad grund för att utvärdera din potential och begränsningar. Vi kommer inte bara att undersöka de tekniska specifikationerna och prestandadata, utan också de underliggande filosofiska och strategiska tillvägagångssätten för utvecklare som har format dessa modeller.

Lämplig för detta:

• Helt enkelt förklarade AI -modeller: förstå grunderna i AI, röstmodeller och resonemang

Dynamiken i AI-tävlingen: En trevägs strid om Giants

Tävlingen om dominans inom AI är intensiv och domineras av några men mycket inflytelserika aktörer. Google DeepMind, Deepseek AI och OpenAI är inte bara teknikföretag; De är också forskningsinstitutioner som är på främsta framsidan av AI -innovationen. Dina modeller är inte bara produkter utan också manifestationer av deras respektive visioner från AI: s framtid och dess roll i samhället.

Google DeepMind följer med sina djupa rötter i forskning och sin enorma datorkraft Gemini 2.0 en metod för mångsidighet och multimodalitet. Företaget ser framtiden för AI i intelligenta agenter som kan hantera komplexa uppgifter i den verkliga världen och sömlöst bearbeta och generera olika typer av information - text, bilder, ljud, video -.

Deepseek AI, ett tillväxtföretag baserat i Kina, har gjort ett namn med Deepseek, som kännetecknas av dess anmärkningsvärda effektivitet, dess starka färdigheter och dess engagemang för öppen källkod. Deepseek positionerar sig som en utmanare på AI -marknaden, som erbjuder ett kraftfullt och samtidigt tillgängligt alternativ till modellerna för de etablerade jättarna.

OpenAAI, känd av Chatgpt och GPT-modellfamiljen, har återigen satt en milstolpe i utvecklingen av konversation AI med GPT-4,5. OpenAI fokuserar på att skapa modeller som inte bara är intelligenta, utan också intuitiva, empatiska och kan interagera med människor på en djupare nivå. GPT-4.5 förkroppsligar denna vision och syftar till att flytta gränserna för vad som är möjligt inom mänsklig maskinkommunikation.

Gemini 2.0: En familj av AI -modeller för agenternas ålder

Gemini 2.0 är inte bara en enda modell, utan en hel familj av AI -system utvecklade av Google DeepMind för att uppfylla de olika kraven i det moderna AI -ekosystemet. Denna familj innehåller olika varianter, var och en skräddarsydd efter specifika områden för tillämpning och prestandakrav.

Lämplig för detta:

• Nytt: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-modelluppgraderingsinformation om Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking och Pro (Experimental)

Den senaste utvecklingen och tillkännagivanden (från mars 2025): Gemini -familjen växer

Under 2025 presenterade Google DeepMind kontinuerligt nya medlemmar i Gemini 2.0 -familjen och underströk därmed sina ambitioner på AI -marknaden. Särskilt anmärkningsvärt är den allmänna tillgängligheten för Gemini 2.0 Flash och Gemini 2.0 Flash-Lite, som är placerade som kraftfulla och kostnadseffektiva alternativ för utvecklare.

Gemini 2.0 Flash själv beskriver Google som en "arbetsdjur" -modell. Detta namn indikerar dess styrkor när det gäller hastighet, tillförlitlighet och mångsidighet. Den är utformad för att leverera hög prestanda med låg latens, vilket gör det idealiskt för applikationer där snabba responstider är avgörande, till exempel: B. Chatbots, realtidsöversättningar eller interaktiva applikationer.

Gemini 2.0 Flash-Lite, å andra sidan, syftar till maximal kostnadseffektivitet. Denna modell är optimerad för applikationer med hög genomströmning, där låga driftskostnader per begäran, t.ex. B. Vid massbehandling av textdata, den automatiska innehållsmodereringen eller tillhandahållandet av AI-tjänster i resursbegränsade miljöer.

Förutom dessa allmänt tillgängliga modeller har Google också meddelat experimentella versioner som Gemini 2.0 Pro och Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental. Dessa modeller är fortfarande under utveckling och tjänar till att utforska gränserna för möjliga i AI -forskning och få feedback från utvecklare och forskare i ett tidigt skede.

Gemini 2.0 Pro markeras som familjens mest kraftfulla modell, särskilt inom områdena kodning och världskunskap. En anmärkningsvärd funktion är dess extremt långa sammanhangsfönster på 2 miljoner symboler. Detta innebär att Gemini 2.0 Pro kan bearbeta extremt stora mängder text och förstå vad det gör idealiskt för uppgifter som kräver en djup förståelse av komplexa relationer, till exempel: B. Analysen av omfattande dokumentation, svara på komplexa frågor eller generering av kod för stora programvaruprojekt.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, å andra sidan, fokuserar på att förbättra resonemanget. Denna modell kan uttryckligen presentera sin tänkande för att förbättra prestanda och öka AI -beslutens förklaringar. Denna funktion är särskilt viktig inom tillämpningsområden där öppenhet och spårbarhet i AI -besluten är av avgörande betydelse, till exempel: B. inom medicin, finans eller i rättspraxis.

En annan viktig aspekt av den senaste utvecklingen i Gemini 2.0 är inställningen av äldre modeller av Gemini 1.x -serien och Palm and Codey -modellerna av Google. Företaget rekommenderar starkt att användare av dessa äldre modeller för att migrera till Gemini 2.0 Flash för att undvika serviceavbrott. Denna åtgärd indikerar att Google är övertygad om framstegen inom arkitekturen och prestandan för Gemini 2.0 -generationen och vill positionera den som den framtida plattformen för sina AI -tjänster.

Det globala utbudet av Gemini 2.0 Flash understryks av dess tillgänglighet via Gemini -webbapplikationen på mer än 40 språk och över 230 länder och områden. Detta visas av Googles åtagande att demokratisera tillgången till avancerad AI -teknik och dess vision om AI som är tillgänglig och användbar för människor runt om i världen.

Arkitektonisk översikt och tekniska grunder: Multimodalitet och agentfunktioner i fokus

Gemini 2.0 -familjen designades från grunden för "agentåldern". Detta innebär att modellerna inte bara är utformade för att förstå och generera text, utan också kan interagera med den verkliga världen, använda verktyg, för att generera och skapa och generera bilder. Dessa multimodala färdigheter och agentfunktioner är resultatet av ett djupgående arkitektoniskt fokus på behoven hos framtida AI -applikationer.

De olika varianterna av Gemini 2.0 är inriktade på olika kontaktpunkter för att täcka ett brett utbud av applikationer. Gemini 2.0 Flash är designad som en mångsidig modell med låg latens, vilket är lämpligt för ett brett utbud av uppgifter. Gemini 2.0 Pro, å andra sidan, specialiserar sig på kodning, världskunskap och långa sammanhang och riktar sig till användare som behöver högsta prestanda i dessa områden. Gemini 2.0 Flash-Lite är avsedd för kostnadsoptimerade applikationer och erbjuder en balans mellan prestanda och ekonomi. Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental syftar äntligen till förbättrade resonemang och undersöker nya sätt att förbättra de logiska tänkande processerna för AI -modeller.

Ett centralt inslag i Gemini 2.0 -arkitekturen är stödet från multimodala ingångar. Modellerna kan bearbeta text, kod, bilder, ljud och video som input och därmed integrera information från olika sensoriska modaliteter. Utgången kan också göras multimodal, varvid Gemini 2.0 kan generera text, bilder och ljud. Vissa utgångsmetoder, som B. Video, är för närvarande fortfarande i den privata förhandsgranskningsfasen och kommer förmodligen att vara i allmänhet tillgängliga i framtiden.

Den imponerande prestanda för Gemini 2.0 beror också på Googles investeringar i speciell hårdvara. Företaget förlitar sig på sina egna Trillium TPU: er (tensorbehandlingsenheter), som var speciellt utvecklade för acceleration av AI -beräkningar. Denna skräddarsydda hårdvara gör det möjligt för Google att träna och driva sina AI-modeller mer effektivt och därmed uppnå en konkurrensfördel på AI-marknaden.

Arkitektonisk orientering av Gemini 2.0 till multimodalitet och möjliggörande av AI -agenter som kan interagera med den verkliga världen är en väsentlig distinktionsfunktion jämfört med andra AI -modeller. Förekomsten av olika varianter inom Gemini 2.0 -familjen indikerar ett modulärt tillvägagångssätt som gör det möjligt för Google att anpassa modellerna flexibelt till specifika prestanda eller kostnadskrav. Användningen av sin egen hårdvara understryker Googles långsiktiga engagemang för vidareutvecklingen av AI-infrastrukturen och dess beslutsamhet att spela en ledande roll i AI-åldern.

Träningsdata: Omfattning, källor och konstkonst

Även om detaljerad information om det exakta omfånget och sammansättningen av träningsdata för Gemini 2.0 inte är öppen för allmänheten, kan den härledas från färdigheterna i modellen att den utbildades på massiva dataposter. Dessa dataposter inkluderar förmodligen terabyte eller till och med petabyte av text och kodad data samt multimodal data för 2.0 -versionerna som innehåller bilder, ljud och video.

Google har en ovärderlig dataskatt som kommer från hela spektrumet på Internet, digitaliserade böcker, vetenskapliga publikationer, nyhetsartiklar, sociala medier och otaliga andra källor. Denna enorma mängd data utgör grunden för att utbilda Google AI -modellerna. Det kan antas att Google använder sofistikerade metoder för att säkerställa kvaliteten och relevansen av träningsdata och för att filtrera potentiella snedvridningar eller oönskat innehåll.

De multimodala färdigheterna hos Gemini 2.0 kräver att bild-, ljuddata inkluderas i träningsprocessen. Dessa data kommer antagligen från olika källor, inklusive offentligt tillgängliga bilddatabaser, ljudarkiv, videoplattformar och eventuellt också äganderätt från Google. Utmaningen med multimodal datainsamling och bearbetning är att integrera de olika datametoderna på ett förnuftigt sätt och att säkerställa att modellen lär sig anslutningarna och förhållandena mellan dem.

Träningsprocessen för stora röstmodeller som Gemini 2.0 är extremt beräknad och kräver användning av kraftfulla superdatorer och specialiserad AI -hårdvara. Det är en iterativ process där modellen upprepade gånger matas med träningsdata och dess parametrar är anpassade så att den uppfyller de önskade uppgifterna. Denna process kan ta veckor eller till och med månader och kräver en djup förståelse av de underliggande algoritmerna och subtiliteten för maskininlärning.

Viktigaste färdigheter och olika applikationer: Gemini 2.0 i aktion

Gemini 2.0 Flash, Pro och Flash-Lite erbjuder ett imponerande utbud av färdigheter som gör dig lämplig för en mängd olika applikationer inom olika branscher och områden. De viktigaste funktionerna inkluderar:

Multimodal insats och utgång

Bearbetning och generering av förmågan att bearbeta och generera text, kod, bilder, bilder, ljud och video, öppnar nya möjligheter för interaktion mellan människor och maskin och skapandet av multimodalt innehåll.

Verktygsanvändning

Gemini 2.0 kan använda externa verktyg och API: er för att få tillgång till information, utföra åtgärder och hantera komplexa uppgifter. Detta gör det möjligt för modellen att gå utöver sina egna färdigheter och anpassa sig i dynamiska miljöer.

Långt sammanhangsfönster

I synnerhet kan Gemini 2.0 Pro med sitt 2 miljoner token -sammanhangsfönster bearbeta och förstå extremt långa texter och förstå vilka uppgifter som analys av omfattande dokument eller sammanfattningen av långa konversationer förutbestämda.

Förbättrad resonemang

Den experimentella versionen Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental syftar till att förbättra modellens logiska tänkande processer och göra det möjligt för den att lösa mer komplexa problem och fatta rationella beslut.

Kodning

Gemini 2.0 Pro är särskilt stark i kodningen och kan generera kod för hög kvalitet på olika programmeringsspråk, känna igen och fixa fel i koden och stödja dem i mjukvaruutveckling.

Funktionssamtal

Möjligheten att ringa upp funktioner gör det möjligt för Gemini 2.0 att interagera med andra system och applikationer och automatisera komplexa arbetsprocesser.

Gemini 2.0: s potentiella applikationer är nästan obegränsade. Några exempel inkluderar:

Skapande av innehåll

Generation av texter, artiklar, blogginlägg, skript, dikter, musik och annat kreativt innehåll i olika format och stilar.

automatisering

Automation av rutinuppgifter, dataanalys, processoptimering, kundservice och andra affärsprocesser.

Kodningsstöd

Stöd från mjukvaruutvecklare inom kodgenisering, felkorrigering, koddokumentation och lära sig nya programmeringsspråk.

Förbättrade sökarupplevelser

Mer intelligenta och mer kontextrelaterade sökresultat som går utöver traditionell sökordssökning och hjälper användare att svara på komplexa frågor och få djupare insikter om information.

Affärs- och företagsapplikationer

Användning inom områden som marknadsföring, försäljning, mänskliga resurser, finans, juridisk och sjukvård för att förbättra effektiviteten, beslutsfattande och kundnöjdhet.

Gemini 2.0: Transformativ AI -agent för vardagen och arbetet

Specifika projekt som Project ASTRA, som forskar på framtida färdigheter för en universell AI -assistent och Project Mariner, en prototyp för webbläsarsautomation, visar den praktiska möjliga användningen av Gemini 2.0. Dessa projekt visar att Google ser Gemini -teknik inte bara som ett verktyg för enskilda uppgifter, utan som grund för utvecklingen av omfattande AI -lösningar som kan stödja människor i deras vardag och i deras professionella aktiviteter.

Mångsidigheten i Gemini 2.0 -modellfamiljen möjliggör deras användning i ett brett spektrum av uppgifter, från allmänna tillämpningar till specialiserade områden som kodning och komplex resonemang. Fokus på agentfunktioner indikerar en trend mot mer proaktiva och hjälpsamma AI -system, som inte bara reagerar på kommandon, utan också kan agera självständigt och lösa problem.

Lämplig för detta:

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

Tillgänglighet och tillgänglighet för användare och utvecklare: AI för alla

Google försöker aktivt göra Gemini 2.0 tillgängligt för både utvecklare och slutanvändare. Gemini 2.0 Flash och Flash-Lite finns tillgängliga via Gemini API i Google AI Studio och Vertex AI. Google AI Studio är en webbaserad utvecklingsmiljö som gör det möjligt för utvecklare att experimentera med Gemini 2.0, skapa prototyper och utveckla AI-applikationer. Vertex AI är Googles molnplattform för maskininlärning, som erbjuder en omfattande svit med verktyg och tjänster för utbildning, tillhandahållande och hantering av AI -modeller.

Den experimentella versionen Gemini 2.0 Pro är också tillgänglig i Vertex AI, men är mer riktad till avancerade användare och forskare som vill utforska modellens senaste funktioner och möjligheter.

En version av Gemini 2.0 Flash Experimental Optimized for the Chat finns i Gemini -webbapplikationen och mobilappen. Detta gör det också möjligt för slutanvändare att uppleva Gemini 2.0: s färdigheter i ett samtalskontext och ge feedback som bidrar till vidareutvecklingen av modellen.

Gemini är också integrerad i Google Workspace -applikationer som Gmail, Docs, Sheets och Slides. Denna integration gör det möjligt för användare att använda AI -funktionerna i Gemini 2.0 direkt i sina dagliga arbetsprocesser, t.ex. B. När du skriver e -postmeddelanden, skapar dokument, analyserar data i kalkylbladet eller skapar presentationer.

Den förskjutna tillgängligheten av Gemini 2.0, från experimentella versioner till allmänt tillgängliga modeller, möjliggör en kontrollerad introduktion och insamling av användaråterkoppling. Detta är en viktig aspekt av Google-strategin för att säkerställa att modellerna är stabila, pålitliga och användarvänliga innan de görs tillgängliga för en bred publik. Integration i utbredda plattformar som Google Workspace underlättar användningen av modellens färdigheter genom en bred användarbas och bidrar till att integrera AI i människors vardag.

Välkända styrkor och svagheter: En ärlig bild av Gemini 2.0

Gemini 2.0 fick mycket beröm för sina imponerande färdigheter i AI -samhället och i de första användartesterna. De rapporterade styrkorna inkluderar:

Förbättrade multimodala färdigheter

Gemini 2.0 överskrider sina föregångare och många andra modeller i behandlingen och genereringen av multimodal data, som förutbestämmer det för en mängd olika applikationer inom områdena media, kommunikation och kreativa branscher.

Snabbare utförande

Gemini 2.0 Flash och Flash-Lite är optimerade för hastighet och erbjuder låg latens, vilket gör det idealiskt för realtidsapplikationer och interaktiva system.

Förbättrad resonemang och kontextförståelse

Gemini 2.0 visar framsteg i logiskt tänkande och i förståelsen av komplexa sammanhang, vilket leder till mer exakta och relevanta svar och resultat.

Stark prestanda i kodning och bearbetning av långa sammanhang

I synnerhet imponerar Gemini 2.0 Pro med sina färdigheter inom kodgenisering och analys samt dess extremt långa sammanhangsfönster, vilket gör att han kan bearbeta omfattande mängder text.

Trots dessa imponerande styrkor finns det också områden där Gemini 2.0 fortfarande har förbättringspotential. De rapporterade svagheterna inkluderar:

Potentialförvrängningar

Liksom många stora röstmodeller kan Gemini 2.0 återspegla snedvridningar i hans träningsdata, vilket kan leda till partiska eller diskriminerande resultat. Google arbetar aktivt med att känna igen och minimera dessa snedvridningar.

Begränsningar för den komplexa problemlösningen i realtid

Även om Gemini 2.0 visar framsteg i resonemanget, kan den fortfarande nå sina gränser med mycket komplexa problem i realtid, särskilt jämfört med specialiserade modeller som är optimerade för vissa typer av resonemangsuppgifter.

Det finns ett behov av förbättring av kompositionsverktyget i Gmail

Vissa användare har rapporterat att kompositionsverktyget i Gmail, som är baserat på Gemini 2.0, ännu inte är perfekt i alla aspekter och har potential för förbättring, t.ex. B. När det gäller den stilistiska konsistensen eller övervägandet av specifika användarpreferenser.

Jämfört med konkurrenter som GROK och GPT-4 visar Gemini 2.0 styrkor i multimodala uppgifter, men kan hålla sig bakom i vissa resonemangs riktmärken. Det är viktigt att betona att AI -marknaden är mycket dynamisk och de olika modellernas relativa prestanda förändras ständigt.

Sammantaget erbjuder Gemini 2.0 imponerande färdigheter och representerar betydande framsteg i utvecklingen av stora språkmodeller. Liksom andra LLM: er står det emellertid också inför utmaningar i relation till snedvridningar och konsekvent resonemang i alla uppgifter. Den kontinuerliga vidareutvecklingen och förbättringen av Gemini 2.0 av Google DeepMind kommer emellertid troligen att fortsätta att minimera dessa svagheter i framtiden och utöka dess styrkor.

Resultat av relevanta riktmärken och jämförelse av prestanda: Siffror talar volymer

Benchmark-data visar att Gemini 2.0 Flash och Pro i olika etablerade riktmärken som MMLU (massiv multitask språkförståelse), LiveCodeBech, Bird-SQL, GPQA (Graduate-nivå Google-Profow Egososchema har en betydande ökning av prestanda gentemot sina föregångare.

De olika varianterna av Gemini 2.0 visar olika styrkor, varvid Pro vanligtvis fungerar bättre för mer komplexa uppgifter, medan blixt och blixt lite är optimerade för hastighet och kostnadseffektivitet.

Jämfört med modeller av andra företag som GPT-4O och Deepseek varierar den relativa prestanda beroende på det specifika riktmärket och de jämförda modellerna. Till exempel överskrider Gemini 2.0 Flash 1.5 Pro i viktiga riktmärken och är dubbelt så snabb samtidigt. Detta understryker ökningarna i effektiviteten som Google har uppnått genom vidareutvecklingen av Gemini -arkitekturen.

Gemini 2.0 Pro uppnår högre värden än Gemini 1.5 Pro Dessa förbättringar är särskilt relevanta för mjukvaruutvecklare och företag som använder AI för kodgenisering och analys.

I matematikens riktmärken som Math och HiddenMath visar 2.0 -modellerna också betydande förbättringar av deras föregångare. Detta indikerar att Google har gjort framsteg när det gäller att förbättra Gemini 2.0: s resonemang, särskilt i områden som kräver logiskt tänkande och matematisk förståelse.

Det är emellertid viktigt att notera att referensresultaten bara är en del av den övergripande bilden. Den faktiska prestanda för en AI -modell i verkliga applikationer kan variera beroende på de specifika kraven och sammanhanget. Icke desto mindre ger referensdata värdefull insikt i de relativa styrkorna och svagheterna i de olika modellerna och möjliggör en objektiv jämförelse av deras prestanda.

AI & XR-3D-Rendering Machine: Fem gånger expertis från Xpert.Digital i ett omfattande servicepaket, FoU XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

Billiga AI-ledare: Deepseek vs. AI Giant-A Powerful Alternative-Image: Xpert.Digital

Deepseek: Den effektiva utmanaren med fokus på resonemang och öppen källkod

Deepseek är en AI -modell utvecklad av Deepseek AI och kännetecknas av dess anmärkningsvärda effektivitet, dess starka resonemang och dess engagemang för öppen källkod. Deepseek positionerar sig som ett kraftfullt och billigt alternativ till modellerna för de etablerade AI -jättarna och har redan väckt mycket uppmärksamhet i AI -samhället.

Arkitektoniska ramar och tekniska specifikationer: Effektivitet genom innovation

DeepSeek använder en modifierad transformatorarkitektur som förlitar sig på effektivitet genom grupperad frågauppmärksamhet (GQA) och dynamisk besparingsaktivering (blandning av experter-moe). Dessa arkitektoniska innovationer gör det möjligt för Deepseek att uppnå hög prestanda med relativt låga aritmetiska resurser.

Deepseek-R1-modellen, den första offentligt tillgängliga versionen av Deepseek, har 671 miljarder parametrar, men endast 37 miljarder per token är aktiverad. Detta tillvägagångssätt för ”gles aktivering” minskar datorkostnaderna avsevärt under slutsatsen, eftersom endast en liten del av modellen är aktiv för varje ingång.

Ett annat viktigt arkitektoniskt inslag i Deepseek är MLA-mekanismen för flera huvuden. MLA optimerar uppmärksamhetsmekanismen, som är en central komponent i transformatorarkitekturen och förbättrar effektiviteten i informationsbehandlingen i modellen.

Fokus för Deepseek är på balansen mellan prestanda och praktiska begränsningar för de operativa begränsningarna, särskilt inom områdena kodegenisering och flerspråkigt stöd. Modellen är utformad för att leverera utmärkta resultat i dessa områden och samtidigt vara billig och resurssparande.

MOE -arkitekturen, som Deepseek använder, delar AI -modellen i separata undernätverk, som var och en är specialiserad på en delmängd av inmatningsdata. Under utbildningen och slutsatsen aktiveras endast en del av undernätverket för varje ingång, vilket minskar datorkostnaderna avsevärt. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för Deepseek att träna och driva en mycket stor modell med många parametrar utan att alltför öka inferenshastigheten eller kostnaderna.

Resultat om utbildningsdata: Kvalitet före kvantitet och värdet på specialisering

Deepseek fäster stor vikt vid domänspecifika träningsdata, särskilt för kodning och kinesiska språk. Företaget är övertygat om att kvaliteten och relevansen av utbildningsdata är viktigare för att utföra en AI -modell än den rena mängden.

DEEPSEEK-V3-utbildningsorganet omfattar 14,8 biljoner tokens. En betydande del av dessa data kommer från domänspecifika källor som fokuserar på kodning och kinesiska språk. Detta gör det möjligt för Deepseek att utföra särskilt starka tjänster inom dessa områden.

Utbildningsmetoderna från Deepseek inkluderar förstärkningslärande (RL), inklusive den unika rena-RL-metoden för Deepseek-R1-Zero och användningen av kallstartdata för Deepseek-R1. Förstärkningsinlärning är en metod för maskininlärning, där en agent lär sig att agera i en miljö genom att få belöningar för önskade åtgärder och straff för oönskade åtgärder.

Deepseek-R1-Zero utbildades utan en första övervakad finjustering (SFT) för att främja resonemang rent genom RL. Övervakad finjustering är en vanlig teknik där en förutbildad språkmodell med en mindre, kommenterad datamängd är klar för att förbättra dess prestanda i vissa uppgifter. Deepseek har emellertid visat att det är möjligt att uppnå starka återfallsförmågor även utan SFT genom förstärkning.

Deepseek-R1, å andra sidan, integrerar kallstartdata framför RL för att skapa en stark grund för läsning och icke-läsningsuppgifter. Cold Start -data är data som används i början av utbildningen för att förmedla en grundläggande förståelse för språket och världen till modellen. Med kombinationen av kallstartdata med förstärkningsinlärning kan Deepseek utbilda en modell som har starka resonemang och en bred allmän kunskap.

Avancerade tekniker som grupprelativ policyoptimering (GRPO) används också för att optimera RL -utbildningsprocessen och för att förbättra utbildningsens stabilitet och effektivitet.

Lämplig för detta:

• Ekonomisk Turbo Deepseek: Kinas nya AI Hope som en ekonomisk motor?

Kärnfärdigheter och potentiella tillämpningar: Deepseek i aktion

Deepseek-R1 kännetecknas av ett antal kärnfärdigheter som förutbestämmer det för olika applikationer:

Starka resonemangsförmågor

Deepseek-R1 är särskilt stark i logiskt tänkande och i problemlösning, särskilt inom områden som matematik och kodning.

Överlägsen prestanda inom kodning och matematik

Benchmark-data visar att Deepseek-R1 ofta skär bättre i kodning och matematikens riktmärken än många andra modeller, inklusive vissa modeller från OpenAAI.

Flerspråkigt stöd

Deepseek-R1 erbjuder stöd för flera språk, vilket gör det attraktivt för globala applikationer och flerspråkiga användare.

Kostnadseffektivitet

Den effektiva arkitekturen för Deepseek-R1 gör det möjligt för modellen att fungera med relativt små datorkostnader, vilket gör det till ett billigt alternativ för företag och utvecklare.

Open Source -tillgänglighet

Deepseek AI är engagerad i öppen källkodsidé och tillhandahåller många av sina modeller, inklusive Deepseek LLM och Deepseek Code, som öppen källkod. Detta främjar öppenhet, samarbete och vidareutveckling av AI -teknik av samhället.

Potentiella applikationer för Deepseek-R1 inkluderar:

Skapande av innehåll

Generering av tekniska texter, dokumentation, rapporter och annat innehåll som kräver en hög grad av noggrannhet och detaljer.

AI -handledare

Använd som en intelligent handledare inom områdena matematik, datavetenskap och andra tekniska discipliner för att stödja eleverna i problemlösning och förstå komplexa koncept.

Utvecklingsverktyg

Integration i utvecklingsmiljöer och verktyg för att stödja mjukvaruutvecklare i kodgen, felsökning, kodanalys och optimering.

Arkitektur och stadsplanering

Deepseek AI används också inom arkitektur och stadsplanering, inklusive behandling av GIS -data och kodningskoden för visualiseringar. Detta visar Deepseeks potential att skapa mervärde även inom specialiserade och komplexa tillämpningsområden.

Deepseek-R1 kan lösa komplexa problem genom att demontera dem i enskilda steg och göra tankeprocessen transparent. Denna förmåga är särskilt värdefull inom tillämpningsområden där spårbarhet och förklarbarhet i AI -besluten är viktiga.

Tillgänglighet och licensalternativ: Öppen källkod för innovation och tillgänglighet

Deepseek förlitar sig starkt på öppen källkod och har publicerat flera av sina modeller under open source -licenser. Deepseek LLM och Deepseek -koden finns som öppen källkod och kan användas fritt, modifieras och utvecklas av samhället.

Deepseek-R1 publiceras under co-licensen, en mycket liberal öppen källkodslicens som möjliggör kommersiellt och icke-kommersiellt bruk, modifiering och ytterligare distribution av modellen. Denna öppen källkodstrategi skiljer Deepseek från många andra AI -företag som vanligtvis håller sina modeller äganderätt.

Deepseek-R1 finns tillgängligt på olika plattformar, inklusive kram Face, Azure Ai Foundry, Amazon Dark och IBM Watsonx.Ai. Hugging Face är en populär plattform för publicering och utbyte av AI -modeller och dataposter. Azure AI Foundry, Amazon Dark och IBM Watsonx.AI är molnplattformar som möjliggör åtkomst till Deepseek-R1 och andra AI-modeller via API: er.

Modellerna från Deepseek är kända som billiga jämfört med konkurrenter, både när det gäller utbildning och slutsatser. Detta är en viktig fördel för företag och utvecklare som vill integrera AI -teknik i sina produkter och tjänster, men måste uppmärksamma sina budgetar.

Engagemanget av Deepseek för öppen källkod och kostnadseffektivitet gör det till ett attraktivt alternativ för ett brett utbud av användare, från forskare och utvecklare till företag och organisationer. Open Source -tillgängligheten främjar transparens, samarbete och snabbare vidareutveckling av Deepseek -tekniken av AI -samhället.

Lämplig för detta:

• Deepseek R2: Kinas AI-modell Turbo antänds tidigare än förväntat-Depseek R2 bör vara kodeksperatutvecklare!

Rapporterade styrkor och svagheter: En kritisk titt på Deepseek

Deepseek har fått mycket erkännande i AI -samhället för sina styrkor inom områdena kodning, matematik och resonemang. De rapporterade styrkorna inkluderar:

Överlägsen prestanda inom kodning och matematik

Benchmark-data och oberoende recensioner bekräftar den enastående prestanda för Deepseek-R1 i kodning och matematikens riktmärken, ofta bättre än för OpenAI-modeller.

Kostnadseffektivitet

Den effektiva arkitekturen för Deepseek-R1 gör det möjligt för modellen att arbeta med lägre datorkostnader än många andra jämförbara modeller.

Open Source -tillgänglighet

Open Source -licensiering av Deepseek -modellerna främjar transparens, samarbete och innovation i AI -samhället.

Starka resonemangsförmågor

Deepseek-R1 visar imponerande färdigheter inom logiskt tänkande och problemlösning, särskilt inom tekniska domäner.

Trots dessa styrkor finns det också områden där Deepseek fortfarande har förbättringspotential. De rapporterade svagheterna inkluderar:

Potentialförvrängningar

Liksom alla större röstmodeller kan Deepseek återspegla snedvridningar i sina träningsdata, även om Deepseek Ani försöker minimera dem.

Mindre ekosystem jämfört med etablerade leverantörer

Deepseek är ett relativt ungt företag och har ännu inte samma omfattande ekosystem med verktyg, tjänster och samhällsresurser som etablerade leverantörer som Google eller OpenAAI.

Begränsat multimodalt stöd utöver text och kod

Deepseek fokuserar främst på text och kodbehandling och erbjuder för närvarande inte omfattande multimodalt stöd för bilder, ljud och video som Gemini 2.0.

Fortsätter att behöva mänsklig övervakning

Även om Deepseek-R1 utför imponerande prestanda i många områden krävs fortfarande mänsklig övervakning och validering i fall av kritisk användning för att undvika misstag eller oönskade resultat.

Tillfälliga hallucinationer

Liksom alla större språkmodeller kan Deepseek ibland producera hallucinationer, dvs generera felaktig eller irrelevant information.

Beroende av stora aritmetiska resurser

Utbildning och drift av Deepseek-R1 kräver betydande aritmetiska resurser, även om modellens effektiva arkitektur minskar dessa krav jämfört med andra modeller.

Sammantaget är Deepseek en lovande AI -modell med speciella styrkor inom områdena kodning, matematik och resonemang. Dess kostnadseffektivitet och öppen källkodstillgänglighet gör det till ett attraktivt alternativ för många användare. Den vidareutvecklingen av Deepseek av Deepseek AI förväntas fortsätta att minimera sina svagheter i framtiden och utöka dess styrkor.

Resultat av relevanta riktmärken och jämförelse av prestanda: Deepseek i jämförelse

Benchmark-uppgifter visar att Deepseek-R1 kan hålla jämna steg med OpenAI-O1 i många resonemangs riktmärken eller till och med överträffa dem, särskilt i matematik och kodning. OpenAI-O1 hänvisar till tidigare modeller från OpenAI, som publicerades före GPT-4,5 och i vissa områden, till exempel: B. Resonemang, kanske fortfarande konkurrenskraftig.

I matematikens riktmärken som AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) och Math-500 uppnår DeepSeek-R1 höga värden och överskrider ofta OpenAI-modeller. Detta understryker styrkorna i Deepseek i matematiska resonemang och problemlösning.

Inom kodningsområdet visar Deepseek-R1 också starka tjänster i riktmärken som LiveCodeBech och Codeforces. LiveCodebench är ett riktmärke för kodmöbler, medan CodeForces är en plattform för programmeringstävlingar. De goda resultaten från Deepseek-R1 i dessa riktmärken indikerar dess förmåga att generera högkvalitativ kod och lösa komplexa programmeringsuppgifter.

I allmänna kunskaper som GPQA Diamond (Graduate Level Google Proof Q&A) är Deepseek-R1 ofta i ögonhöjd eller något under OpenAI-O1. GPQA Diamond är ett krävande riktmärke som testar den allmänna kunskapen och resonemanget för AI -modeller. Resultaten indikerar att Deepseek-R1 också är konkurrenskraftig inom detta område, även om det kanske inte riktigt uppnår samma prestanda som specialiserade modeller.

De destillerade versionerna av Deepseek-R1, som är baserade på mindre modeller som Llama och Qwen, visar också imponerande resultat i olika riktmärken och i vissa fall överträffar till och med openAI-O1-mini. Destillation är en teknik där en mindre modell tränas för att imitera beteendet hos en större modell. De destillerade versionerna av DeepSeek-R1 visar att Deepseeks kärnteknologi också kan användas effektivt i mindre modeller, vilket understryker dess mångsidighet och skalbarhet.

Från barerna till Global: SMES erövrar världsmarknaden med en smart strategi - Bild: Xpert.Digital

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

GPT-4.5: Konversationsutmärkelse och fokus på naturlig interaktion-bild: Xpert.Digital

GPT-4.5: Konversationsutmärkelse och fokus på naturlig interaktion

GPT-4.5, med kodnamnet "Orion", är den senaste flaggskeppsmodellen från OpenAAI och förkroppsligar företagets vision om en AI som inte bara är intelligent, utan också intuitiv, empatisk och kan interagera med människor på en djup nivå. GPT-4.5 fokuserar främst på att förbättra konversationsupplevelsen, öka korrigeringen av fakta och minska hallucinationer.

Aktuella specifikationer och huvudfunktioner (från mars 2025): GPT-4,5 avslöjade

GPT-4.5 publicerades som en förhandsvisning av forskningen i februari 2025 och kallas ”största och bästa modell för chatt” hittills. Detta uttalande understryker modellens primära fokus på konversationsförmågor och optimering av interaktion mellan mänskliga maskiner.

Modellen har ett kontextfönster på 128 000 symboler och en maximal utgångslängd på 16 384 tokens. Kontextfönstret är mindre än Gemini 2.0 Pro, men ändå mycket stort och gör det möjligt för GPT-4,5 att ha längre diskussioner och bearbeta mer komplexa förfrågningar. Den maximala utgångslängden begränsar längden på svaren som modellen kan generera.

Kunskapstillståndet om GPT-4,5 intervall fram till september 2023. Detta innebär att modellen har information och händelser fram till denna punkt, men har ingen kunskap om senare utveckling. Detta är en viktig begränsning som måste beaktas vid användning av GPT-4,5 för tidskritisk eller aktuell information.

GPT-4.5 integrerar funktioner som webbsökning, fil och bilduppladdningar samt Canvas-verktyget i Chatgpt. Modellen gör det möjligt för modellen att få åtkomst till aktuell information från Internet och berika sina svar med aktuell kunskap. Fil- och bilduppladdningar gör det möjligt för användare att ge modellen ytterligare information i form av filer eller bilder. Canvas-verktyget är ett interaktivt ritkort som gör det möjligt för användare att integrera visuella element i sina konversationer med GPT-4,5.

Till skillnad från modeller som O1 och O3-Mini, som koncentrerar sig på steg-för-steg-resonemang, skalar GPT-4,5 upp det oövervakade lärandet. Osövervakat lärande är en metod för maskininlärning, där modellen lär sig av oannonerade data, utan uttryckliga instruktioner eller etiketter. Detta tillvägagångssätt syftar till att göra modellen mer intuitiv och mer omtalad, men kanske kan betala prestanda med komplexa problem -lösningsuppgifter.

Arkitektonisk design och innovationer: skalning och anpassning för konversation

GPT-4.5 är baserad på transformatorarkitekturen, som har etablerat sig som grund för de flesta moderna stora språkmodeller. OpenAI använder den enorma datorkraften hos Microsoft Azure AI-superdatorer för att träna och driva GPT-4,5. Skalning av datorkraft och data är en avgörande faktor för att utföra stora röstmodeller.

Ett fokus i utvecklingen av GPT-4,5 är på skalningen av det oövervakade lärandet för att förbättra noggrannheten i världsmodellen och intuitionen. OpenAI är övertygad om att en djupare förståelse av världen och en förbättrad intuition är avgörande för skapandet av AI -modeller som kan interagera med människor på ett naturligt och mänskligt sätt.

Nya skalbara anpassningstekniker har utvecklats för att förbättra samarbetet med människor och förstå nyanser. Justering hänvisar till processen för att anpassa en AI -modell på ett sådant sätt att den återspeglar värden, mål och preferenser för människor. Skalbara justeringstekniker krävs för att säkerställa att stora röstmodeller är säkra, användbara och etiskt motiverade om de används i stor skala.

OpenAAI hävdar att GPT-4,5 har över 10 gånger högre bearbetningseffektivitet jämfört med GPT-4O. GPT-4O är en tidigare modell från OpenAI, som också är känd för sina samtalskompetenser. Ökningen i effektiviteten hos GPT-4,5 kan göra det möjligt att använda modellen snabbare och billigare och eventuellt också öppna nya applikationsområden.

Detaljer om träningsdata: Omfattning, avstängning och blandningen av kunskap och intuition

Även om det exakta räckvidden för utbildningsdata för GPT-4,5 inte tillkännages offentligt, kan det antas att det är mycket stort på grund av modellens färdigheter och resurserna för OpenAAI. Det uppskattas att utbildningsdata petabyte eller till och med exabyte inkluderar text- och bilddata.

Modellen för modellen är tillräcklig fram till september 2023. Utbildningsdata innehåller förmodligen ett brett utbud av text- och bilddata från Internet, böcker, vetenskapliga publikationer, nyhetsartiklar, sociala mediebidrag och andra källor. OpenAI använder förmodligen sofistikerade metoder för datainsamling, beredning och filtrering för att säkerställa kvaliteten och relevansen av träningsdata.

Utbildningen av GPT-4.5 kräver användning av enorma aritmetiska resurser och tar förmodligen veckor eller månader. Den exakta träningsprocessen är egenutvecklad och beskrivs inte i detalj av OpenAI. Det kan emellertid antas att förstärkningslärande från mänsklig feedback (RLHF) spelar en viktig roll i träningsprocessen. RLHF är en teknik där mänsklig feedback används för att kontrollera beteendet hos en AI -modell och anpassa den till mänskliga preferenser.

Lämplig för detta:

• Agentisk AI | Senaste utvecklingen i Chatgpt från OpenAI: Deep Research, GPT-4,5 / GPT-5, Emotional Intelligence and Precision

Primära färdigheter och målapplikationer: GPT-4,5 som används

GPT-4.5 kännetecknas inom områden som kreativt skrivande, lärande, utforska nya idéer och allmän konversation. Modellen är utformad för att genomföra naturliga, mänskliga och engagerande konversationer och för att stödja användare i olika uppgifter.

En av de viktigaste färdigheterna i GPT-4.5 är:

Förbättrad snabb anslutning

GPT-4.5 är bättre att förstå och implementera användarnas instruktioner och önskemål i instruktioner.

Kontextbehandling

Modellen kan bearbeta längre samtal och mer komplexa sammanhang och anpassa sina svar i enlighet därmed.

Datanoggrannhet

GPT-4.5 har förbättrat fakta och producerar färre hallucinationer än tidigare modeller.

Emotionell intelligens

GPT-4.5 kan känna igen känslor i texter och reagera på lämpligt sätt på vad som leder till mer naturliga och empatiska samtal.

Stark skrivprestanda

GPT-4.5 kan generera texter av hög kvalitet i olika stilar och format, från kreativa texter till teknisk dokumentation.

Modellen har potential att optimera kommunikation, förbättra innehållet och stödet för kodning och automatiseringsuppgifter. GPT-4.5 är särskilt lämplig för applikationer där naturlig språkinteraktion, kreativ generation och exakt faktoråtergivning är i förgrunden, mindre för komplexa logiska resonemang.

Inkludera några exempel på målapplikationer från GPT-4,5:

Chatbots och virtuella assistenter

Utveckling av avancerade chatbots och virtuella assistenter för kundservice, utbildning, underhållning och andra områden.

Kreativ skrivning

Stöd från författare, manusförfattare, textbers och andra kreativa för att hitta idéer, skriva texter och skapa kreativt innehåll.

Utbildning och lärande

Använd som en intelligent handledare, inlärningspartner eller forskningsassistent inom olika utbildningsområden.

Skapande av innehåll

Generering av blogginlägg, artiklar, sociala medieinlägg, produktbeskrivningar och andra typer av webbinnehåll.

Översättning och lokalisering

Förbättring av kvaliteten och effektiviteten hos maskinöversättningar och lokaliseringsprocesser.

Tillgänglighet och åtkomst för olika användargrupper

GPT-4.5 är tillgängligt för användare med Plus, Pro, Team, Enterprise och EDU-planer. Denna förskjutna åtkomststruktur gör det möjligt för OpenAI att introducera modellen på ett kontrollerat sätt och att möta olika användargrupper med olika behov och budgetar.

Utvecklare kan komma åt GPT-4.5 via CHAT-slutförings-API, Assistants API och Batch API. API: erna gör det möjligt för utvecklare att integrera färdigheterna hos GPT-4,5 i sina egna applikationer och tjänster.

Kostnaderna för GPT-4,5 är högre än för GPT-4O. Detta återspeglar de högre prestanda och ytterligare funktioner för GPT-4,5, men kan vara ett hinder för vissa användare.

GPT-4.5 är för närvarande en forskningsförhandsvisning, och den långsiktiga tillgängligheten för API kan vara begränsad. OpenAI förbehåller sig rätten att ändra tillgänglighet och åtkomstvillkor för GPT-4,5 i framtiden.

Microsoft testar också GPT-4,5 i Copilot Studio i en begränsad förhandsgranskning. Copilot Studio är en plattform från Microsoft för utveckling och tillhandahållande av chatbots och virtuella assistenter. Integrationen av GPT-4,5 i Copilot Studio kan ytterligare utöka modellens potential för företagsapplikationer och automatisering av affärsprocesser.

Erkända styrkor och svagheter: GPT-4,5 under förstoringsglaset

GPT-4.5 har fått mycket beröm för sina förbättrade konversationsförmågor och högre fakta i de första användartesterna och betyg. De erkända styrkorna inkluderar:

Förbättrat flödet av konversation

GPT-4.5 leder mer naturliga, flytande och engagerande konversationer än tidigare modeller.

Högre korruption

Modellen producerar färre hallucinationer och ger mer exakt och pålitlig information.

Minskade hallucinationer

Även om hallucinationer fortfarande är ett problem med stora röstmodeller, har GPT-4,5 gjort betydande framsteg inom detta område.

Bättre emotionell intelligens

GPT-4.5 är bättre att känna igen känslor i texter och reagera på lämpligt sätt på vad som leder till empatiska samtal.

Stark skrivprestanda

Modellen kan generera texter av hög kvalitet i olika stilar och format.

Trots dessa styrkor finns det också områden där GPT-4,5 har sina gränser. De erkända svagheterna inkluderar:

Svårigheter i komplexa resonemang

GPT-4.5 är inte främst utformad för komplex logisk läsning och kan förbli bakom specialiserade modeller som Deepseek i detta område.

Potentiellt sämre prestanda än GPT-4O i vissa logiska tester

Vissa tester indikerar att GPT-4,5 skär mindre än GPT-4O i vissa logiska tester, vilket indikerar att fokus kan ha varit på bekostnad av konversationsförmågor.

Högre kostnader än GPT-4O

GPT-4.5 är dyrare att använda som GPT-4O, vilket kan vara en faktor för vissa användare.

Kunskapstillstånd i september 2023

Den begränsade kunskapsnivån om modellen kan vara en nackdel om aktuell information krävs.

Svårigheter i självkorrigering och resonemang med flera scener

Vissa tester indikerar att GPT-4,5 har svårigheter att självkorrigera misstag och logiskt tänkande av flera steg.

Det är viktigt att betona att GPT-4.5 inte är utformad för att överskrida modeller som har utvecklats för komplexa resonemang. Hans primära fokus är att förbättra konversationsupplevelsen och skapa AI -modeller som kan interagera med människor naturligt.

Resultat av relevanta riktmärken och jämförelse av prestanda: GPT-4.5 Jämfört med dess föregångare

Benchmark-uppgifter visar att GPT-4.5 förbättringar jämfört med GPT-4O i områden som rätten att göra det och flerspråkig förståelse, men kan hålla sig bakom i matematik och vissa kodande riktmärken.

I riktmärken som SimpleQA (enkel fråga svar) uppnår GPT-4,5 en högre noggrannhet och en lägre hallucinationshastighet än GPT-4O, O1 och O3-Mini. Detta understryker de framsteg som OpenAI har uppnått vid förbättring av korrigering och minskning av hallucinationer.

I resonemangs riktmärken som GPQA visar GPT-4,5 förbättringar jämfört med GPT-4O, men förblir bakom O3-mini. Detta bekräftar styrkorna hos O3-mini inom resonemanget och GPT-4,5 tendens att fokusera mer på samtalskompetens.

I matematikuppgifter (AIME) skär GPT-4,5 betydligt sämre än O3-mini. Detta indikerar att GPT-4.5 inte är lika stark i matematiska resonemang som specialiserade modeller som O3-Mini.

I kodning av riktmärken som SWE-Lancer Diamond visar GPT-4,5 bättre prestanda än GPT-4O. Detta indikerar att GPT-4.5 också har gjort framsteg inom kodgen och analys, även om det kanske inte är så starkt som specialiserade kodningsmodeller som Deepseek-koden.

Mänskliga utvärderingar indikerar att GPT-4.5 föredras i de flesta fall, särskilt för professionella förfrågningar. Detta indikerar att GPT-4,5 i praktiken erbjuder mer övertygande och användbar konversationsupplevelse än dess föregångare, även om det kanske inte alltid uppnår de bästa resultaten i vissa specialiserade riktmärken.

Lämplig för detta:

• Nuvarande utveckling i Chatgpt von OpenAAI (mars 2025)

Jämförande utvärdering: Att välja rätt AI -modell

Den jämförande analysen av de viktigaste attributen för Gemini 2.0, Deepseek och GPT-4,5 visar betydande skillnader och likheter mellan modellerna. Gemini 2.0 (Flash) är en transformatormodell med fokus på multimodalitet och agentfunktioner, medan Gemini 2.0 (per) använder samma arkitektur, men är optimerad för kodning och långa sammanhang. Deepseek (R1) är baserad på en modifierad transformator med teknik som MOE, GQA och MLA och GPT-4,5 förlitar sig på skalning genom oövervakad lärande. När det gäller utbildningsdata visar det att både Gemini-modeller och GPT-4,5 är baserade på stora mängder data som text, kod, bilder, ljud och videor, medan Deepseek sticker ut med 14,8 biljoner tokens och fokus på domänspecifika data samt förstärkningslärande (RL). Modellernas viktigaste färdigheter varierar: Gemini 2.0 erbjuder multimodal insats och utgång med verktygsanvändning och låg latens, medan Pro -versionen också stöder ett sammanhang på upp till 2 miljoner tokens. Deepseek, å andra sidan, övertygar med starka resonemang, kodning, matematik och flerspråkighet, kompletterat med dess öppna källkodstillgänglighet. GPT-4,5 lyser särskilt inom områdena för konversation, emotionell intelligens och korruption.

Modellernas tillgänglighet är också annorlunda: Gemini erbjuder API: er och en webb- och mobilapp, medan Pro -versionen är experimentellt tillgänglig via Vertex AI. Deepseek finns som en öppen källkod på plattformar som att krama Face, Azure AI, Amazon Dontion och IBM Watsonx.Ai. GPT-4.5, å andra sidan, erbjuder olika alternativ som Chatgpt (Plus, Pro, Team, Enterprise, EDU) och OpenAI API. Modellernas styrkor inkluderar multimodalitet och hastighet vid Gemini 2.0 (blixt) såväl som kodningen, världskunskapen och de långa sammanhangen på Gemini 2.0 (Pro). Deepseek poäng genom kostnadseffektivitet, utmärkt kodning och matematikfärdigheter och starka resonemang. GPT-4.5 övertygar med hög faktisk korrigering och emotionell intelligens. Svagheter kan emellertid också ses hur snedvridningar eller problem med problemlösningar i realtid för Gemini 2.0 (Flash), experimentella restriktioner och avbetalningsgränser i Pro-versionen, begränsad multimodalitet och ett mindre ekosystem på Deepseek samt svårigheter i komplexa resonemang, matematik och begränsad kunskap i GPT-4,5.

Benchmark -resultaten ger ytterligare insikter: Gemini 2.0 (Flash) når 77,6 % i MMLU, 34,5 % i LiveCodeBech och 90,9 % i matematik, medan Gemini 2.0 (per) med 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodeBech) och 91.8 % (MATH) utförde. Deepseek överskrider tydligt med 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (matematik) och 79,8 % (AIME), medan GPT-4,5 sätter andra prioriteringar: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) och 62,5 % (SimpleQA).

Analys av de viktigaste skillnaderna och likheterna

De tre modellerna Gemini 2.0, Deepseek och GPT-4,5 har både likheter och tydliga skillnader som förutbestämmer dem för olika områden med tillämpning och användarbehov.

Gemensam

Transformatorarkitektur

Alla tre modellerna är baserade på Transformer Architecture, som har etablerat sig som en dominerande arkitektur för stora röstmodeller.

Avancerade färdigheter

Alla tre modellerna visar avancerade färdigheter i bearbetningen av naturligt språk, kodgen, resonemang och andra områden i AI.

Multimodalitet (annorlunda uttalad):

Alla tre modellerna inser vikten av multimodalitet, även om graden av stöd och fokus varierar.

Skillnader

Fokus och fokus

• Gemini 2.0: Mångsidighet, multimodalitet, agentfunktioner, ett brett utbud av applikationer.
• Deepseek: Effektivitet, resonemang, kodning, matematik, öppen källkod, kostnadseffektivitet.
• GPT-4.5: Konversation, naturlig språkinteraktion, korrigering, emotionell intelligens.

Arkitektoniska innovationer

Deepseek kännetecknas av arkitektoniska innovationer som MOE, GQA och MLA, som syftar till att öka effektiviteten. GPT-4.5 fokuserar på att skala oövervakad lärande och justeringstekniker för förbättrade konversationsförmågor.

Utbildningsdata

Deepseek bifogar betydelsen till domänspecifika träningsdata för kodning och kinesiska språk, medan Gemini 2.0 och GPT-4.5 förmodligen använder mer bredare och mer olika datamängder.

Tillgänglighet och tillgänglighet

Deepseek förlitar sig starkt på öppen källkod och erbjuder sina modeller via olika plattformar. GPT-4.5 är främst tillgängligt via OpenAI-ägda plattformar och API: er, med en förskjuten åtkomstmodell. Gemini 2.0 erbjuder bred tillgänglighet via Google Services och API: er.

Styrkor och svagheter

Varje modell har sina egna styrkor och svagheter, vilket gör den bättre eller mindre lämplig för vissa applikationer.

Undersökning av officiella publikationer och oberoende recensioner: experternas perspektiv

Officiella publikationer och oberoende recensioner bekräftar i huvudsak styrkorna och svagheterna i de tre modellerna som visas i denna rapport.

Officiella publikationer

Google, Deepseek AI och OpenAAI publicerar regelbundet blogginlägg, tekniska rapporter och referensresultat där du presenterar dina modeller och jämför med konkurrenter. Dessa publikationer erbjuder värdefull insikt i de tekniska detaljerna och modellernas prestanda, men är naturligtvis ofta marknadsföringsorienterade och kan ha en viss förspänning.

Oberoende tester och recensioner

Olika oberoende organisationer, forskningsinstitut och AI -experter genomför sina egna tester och recensioner av modellerna och publicerar sina resultat i form av blogginlägg, artiklar, vetenskapliga publikationer och jämförelser av benchmark. Dessa oberoende recensioner erbjuder ett mer objektivt perspektiv på modellernas relativa styrkor och svagheter och hjälper användare att fatta ett informerat beslut när de väljer rätt modell för dina behov.

I synnerhet bekräftar oberoende granskningar styrkorna i Deepseek i matematik och kodning av riktmärken och dess kostnadseffektivitet jämfört med OpenAI. GPT-4.5 beröms för sina förbättrade konversationsfärdigheter och den minskade hallucinationshastigheten, men dess svagheter i komplexa resonemang framhävs också. Gemini 2.0 uppskattas för sin mångsidighet och multimodala färdigheter, men dess prestanda kan variera beroende på det specifika riktmärket.

AI: s framtid är mångfaldig

Den jämförande analysen av Gemini 2.0, Deepseek och GPT-4,5 visar tydligt att varje modell har unika styrkor och optimeringar som gör det mer lämpligt för vissa applikationer. Det finns ingen "den bästa" AI -modellen för excellens, utan snarare en mängd modeller, var och en med dina egna fördelar och begränsningar.

Gemini 2.0

Gemini 2.0 presenterar sig som en mångsidig familj som fokuserar på multimodalitet och agentfunktioner, med olika varianter som är skräddarsydda efter specifika behov. Det är det ideala valet för applikationer som kräver omfattande multimodalt stöd och kan dra nytta av hastigheten och mångsidigheten i Gemini 2.0 -familjen.

Deepseek

Deepseek kännetecknas av sin arkitektur, kostnadseffektivitet och öppen källkodstillgänglighet inriktad på resonemang. Det är särskilt starkt inom tekniska områden som kodning och matematik och är ett attraktivt alternativ för utvecklare och forskare som värderar prestanda, effektivitet och öppenhet.

GPT-4.5

GPT-4.5 fokuserar på att förbättra användarupplevelsen i konversationer genom ökad faktisk korruption, minskade hallucinationer och förbättrad känslomässig intelligens. Det är det bästa valet för applikationer som kräver naturlig och engagerande konversationsupplevelse, till exempel: B. Chatbots, virtuella assistenter och kreativt skrivande.

Multimodalitet och öppen källkod: Trenderna för den kommande AI -generationen

Valet av den bästa modellen beror starkt på användarens specifika applikation och prioriteringarna. Företag och utvecklare bör noggrant analysera deras behov och krav och väga styrkorna och svagheterna i de olika modellerna för att göra det optimala valet.

Den snabba utvecklingen inom området AI -modeller indikerar att dessa modeller kommer att fortsätta att förbättras och utvecklas snabbt. Framtida trender kan inkludera ännu större integration av multimodalitet, förbättrade återfallsförmågor, större tillgänglighet genom open source -initiativ och bredare tillgänglighet på olika plattformar. De pågående ansträngningarna för att minska kostnaderna och öka effektiviteten kommer att fortsätta att främja den breda acceptansen och användningen av dessa tekniker i olika branscher.

AI: s framtid är inte monolitisk, utan mångsidig och dynamisk. Gemini 2.0, Deepseek och GPT-4,5 är bara tre exempel på mångfalden och innovationsandan som formar den nuvarande AI-marknaden. I framtiden förväntas dessa modeller bli ännu kraftfullare, mer mångsidiga och tillgängliga och hur vi interagerar med teknik och förstår världen omkring oss. Resan med konstgjord intelligens har just börjat, och de närmaste åren kommer att lova ännu mer spännande utveckling och genombrott.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus