Jämförande analys av ledande AI-modeller: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 och GPT-4.5 från OpenAI

Uppkomsten av intelligenta maskiner

Vi lever i en era av exempellösa framsteg inom artificiell intelligens (AI). Utvecklingen av stora språkmodeller (LLM) har nått en hastighet under senare år som har överraskat många experter och observatörer. Dessa sofistikerade AI-system är inte längre bara verktyg för specialiserade tillämpningar; de genomsyrar allt fler områden i våra liv och förändrar hur vi arbetar, kommunicerar och förstår världen omkring oss.

I framkant av denna tekniska revolution finns tre modeller som skapar uppståndelse inom forskarsamhället och även utanför: Gemini 2.0 från Google DeepMind, DeepSeek från DeepSeek AI och GPT-4.5 från OpenAI. Dessa modeller representerar den aktuella toppmoderna forskning och utveckling inom AI. De visar imponerande förmågor inom en mängd olika discipliner, från naturlig språkbehandling och generering av datorkod till komplex logisk resonemang och kreativt innehållsskapande.

Denna rapport gör en omfattande och jämförande analys av dessa tre modeller för att i detalj undersöka deras respektive styrkor, svagheter och tillämpningsområden. Syftet är att skapa en djup förståelse för skillnaderna och likheterna mellan dessa banbrytande AI-system och att ge en välgrundad grund för att bedöma deras potential och begränsningar. I detta arbete kommer vi inte bara att undersöka de tekniska specifikationerna och prestandadata, utan även de underliggande filosofiska och strategiska tillvägagångssätten hos utvecklarna som utformade dessa modeller.

Lämplig för detta:

• Enkelt förklarade AI-modeller: Förstå grunderna i AI, språkmodeller och resonemang

Dynamiken i AI-tävlingen: En trevägskamp mellan jättarna

Konkurrensen om dominans inom AI-området är intensiv och domineras av ett fåtal, men mycket inflytelserika, aktörer. Google DeepMind, DeepSeek AI och OpenAI är inte bara teknikföretag; de är också forskningsinstitutioner i framkant av AI-innovation. Deras modeller är inte bara produkter, utan också manifestationer av deras respektive visioner om AI:s framtid och dess roll i samhället.

Google DeepMind, med sina djupa rötter i forskning och enorma datorkraft, strävar efter en mångsidig och multimodal strategi med Gemini 2.0. Företaget ser framtiden för AI i intelligenta agenter som kan hantera komplexa verkliga uppgifter samtidigt som de sömlöst bearbetar och genererar olika typer av information – text, bilder, ljud och video.

DeepSeek AI, ett framväxande företag baserat i Kina, har gjort sig ett namn med DeepSeek, som utmärker sig för sin anmärkningsvärda effektivitet, starka resonemangsförmåga och engagemang för öppen källkod. DeepSeek positionerar sig som en utmanare på AI-marknaden och erbjuder ett kraftfullt men ändå tillgängligt alternativ till etablerade jättars modeller.

OpenAI, känt för ChatGPT och GPT-modellfamiljen, har återigen satt en milstolpe i utvecklingen av konversations-AI med GPT-4.5. OpenAI fokuserar på att skapa modeller som inte bara är intelligenta, utan också intuitiva, empatiska och kapabla att interagera med människor på en djupare nivå. GPT-4.5 förkroppsligar denna vision och syftar till att tänja på gränserna för vad som är möjligt inom människa-maskin-kommunikation.

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

Gemini 2.0 är inte bara en enda modell, utan en hel familj av AI-system utvecklade av Google DeepMind för att möta de olika behoven i det moderna AI-ekosystemet. Denna familj inkluderar olika varianter, var och en skräddarsydd för specifika tillämpningsområden och prestandakrav.

Lämplig för detta:

• NYTT: Gemini Deep Research 2.0 – Uppgradering av Google AI-modell – Information om Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking och Pro (experimentellt)

Senaste utvecklingen och tillkännagivanden (från och med mars 2025): Gemini-familjen växer

Under hela 2025 introducerade Google DeepMind kontinuerligt nya medlemmar i Gemini 2.0-familjen, vilket understryker deras ambitioner på AI-marknaden. Särskilt anmärkningsvärt är den allmänna tillgängligheten av Gemini 2.0 Flash och Gemini 2.0 Flash-Lite, vilka positioneras som kraftfulla och kostnadseffektiva alternativ för utvecklare.

Gemini 2.0 Flash beskrivs av Google själva som en "arbetshäst"-modell. Denna beteckning belyser dess styrkor vad gäller hastighet, tillförlitlighet och mångsidighet. Den är utformad för att leverera hög prestanda med låg latens, vilket gör den idealisk för applikationer där snabba svarstider är avgörande, såsom chatbotar, realtidsöversättningar eller interaktiva applikationer.

Gemini 2.0 Flash-Lite, å andra sidan, strävar efter maximal kostnadseffektivitet. Denna modell är optimerad för applikationer med hög genomströmning där låga driftskostnader per förfrågan är avgörande, såsom bulktextbehandling, automatiserad innehållsmoderering eller leverans av AI-tjänster i resursbegränsade miljöer.

Utöver dessa allmänt tillgängliga modeller har Google även tillkännagivit 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 vad som är möjligt inom AI-forskning och för att samla in tidig feedback från utvecklare och forskare.

Gemini 2.0 Pro framhävs som den kraftfullaste modellen i familjen, särskilt inom kodning och världskunskap. En anmärkningsvärd funktion är dess extremt långa kontextfönster på 2 miljoner tokens. Detta innebär att Gemini 2.0 Pro kan bearbeta och förstå extremt stora mängder text, vilket gör den idealisk för uppgifter som kräver en djup förståelse av komplexa relationer, såsom att analysera omfattande dokumentation, besvara komplexa frågor eller generera kod för stora mjukvaruprojekt.

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental fokuserar å andra sidan på att förbättra resonemangsförmågan. Denna modell kan explicit representera sin tankeprocess för att förbättra prestanda och öka förklarbarheten av AI-beslut. Denna funktion är särskilt viktig inom tillämpningsområden där transparens och spårbarhet av AI-beslut är avgörande, såsom medicin, finans och juridik.

En annan viktig aspekt av den senaste utvecklingen med Gemini 2.0 är Googles avveckling av äldre modeller i Gemini 1.x-serien, såväl som modellerna PaLM och Codey. Företaget rekommenderar starkt att användare av dessa äldre modeller migrerar till Gemini 2.0 Flash för att undvika avbrott i tjänsten. Detta drag tyder på att Google är övertygade om framstegen inom arkitekturen och prestandan hos Gemini 2.0-generationen och avser att positionera den som den framtida plattformen för sina AI-tjänster.

Gemini 2.0 Flashs globala räckvidd understryks av dess tillgänglighet via Gemini-webbapplikationen på mer än 40 språk och i över 230 länder och territorier. Detta visar Googles engagemang för att demokratisera tillgången till avancerad AI-teknik och deras vision om AI som är tillgänglig och användbar för människor över hela världen.

Arkitektonisk översikt och teknologiska grunder: Fokus på multimodalitet och agentfunktioner

Gemini 2.0-familjen designades från grunden för "agentåldern". Det betyder att modellerna inte bara är utformade för att förstå och generera text, utan också kan interagera med den verkliga världen, använda verktyg, generera bilder samt förstå och producera tal. Dessa multimodala förmågor och agentfunktioner är resultatet av ett djupt arkitektoniskt fokus på behoven hos framtida AI-applikationer.

De olika versionerna av Gemini 2.0 är var och en fokuserade på olika områden för att täcka ett brett spektrum av användningsområden. Gemini 2.0 Flash är utformad som en mångsidig modell med låg latens som är lämplig för ett brett spektrum av uppgifter. Gemini 2.0 Pro, å andra sidan, specialiserar sig på kodning, världskunskap och långa kontexter, och riktar sig till användare som kräver topprestanda inom dessa områden. Gemini 2.0 Flash-Lite är avsedd för kostnadsoptimerade applikationer och erbjuder en balans mellan prestanda och ekonomi. Slutligen syftar Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental till att förbättra resonemangsförmågan och utforskar nya sätt att förbättra de logiska tänkandeprocesserna hos AI-modeller.

En viktig funktion i Gemini 2.0-arkitekturen är dess stöd för multimodal inmatning. Modellerna kan bearbeta text, kod, bilder, ljud och video som inmatning, och därmed integrera information från olika sensoriska modaliteter. Utdata kan också vara multimodal, där Gemini 2.0 kan generera text, bilder och ljud. Vissa utdatamodaliteter, såsom video, finns för närvarande i privat förhandsvisning och förväntas bli allmänt tillgängliga i framtiden.

Gemini 2.0:s imponerande prestanda beror också på Googles investeringar i specialiserad hårdvara. Företaget förlitar sig på sina egna Trillium TPU:er (Tensor Processing Units), som är specifikt utformade för att accelerera AI-beräkningar. Denna specialbyggda hårdvara gör det möjligt för Google att träna och köra sina AI-modeller mer effektivt och därmed få en konkurrensfördel på AI-marknaden.

Gemini 2.0:s arkitektoniska fokus på multimodalitet och att möjliggöra för AI-agenter att interagera med den verkliga världen är en viktig skillnad från andra AI-modeller. Förekomsten av olika varianter inom Gemini 2.0-familjen antyder en modulär strategi, vilket gör det möjligt för Google att flexibelt anpassa modellerna till specifika prestanda- eller kostnadskrav. Användningen av egen hårdvara understryker Googles långsiktiga engagemang för att utveckla AI-infrastrukturen och dess beslutsamhet att spela en ledande roll i AI-åldern.

Träningsdata: Omfattning, källor och konsten att lära sig

Även om detaljerad information om den exakta omfattningen och sammansättningen av träningsdata för Gemini 2.0 inte är offentligt tillgänglig, tyder modellens funktioner på att den tränades på massiva datamängder. Dessa datamängder omfattar sannolikt terabyte eller till och med petabyte av text- och koddata, samt multimodala data för 2.0-versionerna, inklusive bilder, ljud och video.

Google förfogar över en ovärderlig skattkammare av data hämtad från internet, inklusive digitaliserade böcker, vetenskapliga publikationer, nyhetsartiklar, inlägg på sociala medier och otaliga andra källor. Denna enorma mängd data utgör grunden för att träna Googles AI-modeller. Det kan antas att Google använder sofistikerade metoder för att säkerställa kvaliteten och relevansen hos träningsdata och för att filtrera bort potentiella partiskheter eller oönskat innehåll.

Gemini 2.0:s multimodala funktioner kräver att bild-, ljud- och videodata inkluderas i träningsprocessen. Dessa data kommer sannolikt från olika källor, inklusive offentligt tillgängliga bilddatabaser, ljudarkiv, videoplattformar och eventuellt proprietära datamängder från Google. Utmaningen med multimodal datainsamling och bearbetning ligger i att meningsfullt integrera de olika datamodaliteterna och säkerställa att modellen lär sig kopplingarna och relationerna mellan dem.

Träningsprocessen för stora språkmodeller som Gemini 2.0 är extremt beräkningsintensiv 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 justeras tills den utför de önskade uppgifterna. Denna process kan ta veckor eller till och med månader och kräver en djup förståelse av de underliggande algoritmerna och maskininlärningens komplikationer.

Viktiga funktioner och olika tillämpningar: Gemini 2.0 i aktion

Gemini 2.0 Flash, Pro och Flash-Lite erbjuder ett imponerande utbud av funktioner, vilket gör dem lämpliga för en mängd olika tillämpningar inom olika branscher och sektorer. Viktiga funktioner inkluderar:

Multimodal input och output

Möjligheten att bearbeta och generera text, kod, bilder, ljud och video öppnar upp nya möjligheter för interaktion mellan människa och maskin och skapandet av multimodalt innehåll.

Verktygsanvändning

Gemini 2.0 kan utnyttja externa verktyg och API:er för att komma åt information, utföra åtgärder och hantera komplexa uppgifter. Detta gör att modellen kan gå utöver sina egna möjligheter och anpassa sig till dynamiska miljöer.

Långa kontextfönster

Särskilt Gemini 2.0 Pro, med sitt kontextfönster på 2 miljoner tokens, kan bearbeta och förstå extremt långa texter, vilket gör den idealisk för uppgifter som att analysera omfattande dokument eller sammanfatta långa samtal.

Förbättrat 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 utmärker sig inom kodning och kan generera högkvalitativ kod i olika programmeringsspråk, upptäcka och åtgärda fel i koden och hjälpa till med mjukvaruutveckling.

Funktionsanrop

Möjligheten att anropa funktioner gör att Gemini 2.0 kan interagera med andra system och applikationer och automatisera komplexa arbetsflöden.

De potentiella tillämpningarna av Gemini 2.0 är praktiskt taget obegränsade. Några exempel inkluderar:

Skapande av innehåll

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

automatisering

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

Kodningsstöd

Stödja mjukvaruutvecklare med kodgenerering, buggfixning, koddokumentation och inlärning av nya programmeringsspråk.

Förbättrade sökupplevelser

Smartare och mer kontextuella sökresultat som går utöver traditionella nyckelordssökningar, vilket hjälper användare att svara på komplexa frågor och få djupare insikter i informationen.

Affärs- och företagsapplikationer

Implementering inom områden som marknadsföring, försäljning, personal, ekonomi, juridik och hälso- och sjukvård för att förbättra effektivitet, beslutsfattande och kundnöjdhet.

Gemini 2.0: Transformativ AI-agent för vardag och arbete

Specifika projekt som Project Astra, som utforskar de framtida möjligheterna hos en universell AI-assistent, och Project Mariner, en prototyp för webbläsarautomation, demonstrerar de praktiska tillämpningarna av Gemini 2.0. Dessa projekt visar att Google ser Gemini-tekniken inte bara som ett verktyg för individuella uppgifter, utan som grunden för att utveckla heltäckande AI-lösningar som kan stödja människor i deras dagliga liv och yrkesaktiviteter.

Gemini 2.0-modellfamiljens mångsidighet gör att den kan användas i en mängd olika uppgifter, från allmänna tillämpningar till specialiserade områden som kodning och komplext resonemang. Fokus på agentfunktioner indikerar en trend mot mer proaktiva och hjälpsamma AI-system som inte bara svarar 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 åtkomst för användare och utvecklare: AI för alla

Google arbetar aktivt med att göra Gemini 2.0 tillgängligt för både utvecklare och slutanvändare. Gemini 2.0 Flash och Flash-Lite är tillgängliga via Gemini API i Google AI Studio och Vertex AI. Google AI Studio är en webbaserad utvecklingsmiljö som låter utvecklare experimentera med Gemini 2.0, skapa prototyper och bygga AI-applikationer. Vertex AI är Googles molnplattform för maskininlärning, som erbjuder en omfattande uppsättning verktyg och tjänster för träning, driftsättning och hantering av AI-modeller.

Experimentversionen Gemini 2.0 Pro är också tillgänglig i Vertex AI, men riktar sig mer till avancerade användare och forskare som vill utforska modellens senaste funktioner och möjligheter.

En chattoptimerad version av Gemini 2.0 Flash Experimental finns tillgänglig i Gemini-webbapplikationen och mobilappen. Detta gör det möjligt för slutanvändare att uppleva Gemini 2.0:s funktioner i ett samtalssammanhang och ge feedback som bidrar till modellens vidareutveckling.

Dessutom är Gemini integrerat i Google Workspace-applikationer som Gmail, Docs, Sheets och Slides. Denna integration gör det möjligt för användare att utnyttja Gemini 2.0:s AI-funktioner direkt i sina dagliga arbetsflöden, till exempel när de skriver e-postmeddelanden, skapar dokument, analyserar data i kalkylblad eller skapar presentationer.

Den stegvisa lanseringen av Gemini 2.0, från experimentella versioner till allmänt tillgängliga modeller, möjliggör en kontrollerad utrullning och insamling av användarfeedback. Detta är en viktig aspekt av Googles strategi för att säkerställa att modellerna är stabila, tillförlitliga och användarvänliga innan de görs tillgängliga för en bredare publik. Integration med allmänt använda plattformar som Google Workspace gör det enklare för en bred användarbas att utnyttja modellens funktioner och hjälper till att integrera AI i människors vardag.

Kända styrkor och svagheter: En ärlig titt på Gemini 2.0

Gemini 2.0 har fått mycket beröm i AI-communityn och i inledande användartester för sina imponerande funktioner. Rapporterade styrkor inkluderar:

Förbättrade multimodala förmågor

Gemini 2.0 överträffar sina föregångare och många andra modeller i bearbetning och generering av multimodal data, vilket gör den idealisk för en mängd olika tillämpningar inom media, kommunikation och kreativa branscher.

Snabbare bearbetning

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

Förbättrat resonemang och kontextuell förståelse

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

Stark prestanda vid kodning och bearbetning av långa kontexter

Särskilt Gemini 2.0 Pro imponerar med sina funktioner inom kodgenerering och analys, samt med sitt extremt långa kontextfönster, vilket gör att det kan bearbeta stora mängder text.

Trots dessa imponerande styrkor finns det också områden där Gemini 2.0 fortfarande har utrymme för förbättringar. Rapporterade svagheter inkluderar:

Potentiella snedvridningar

Liksom många stora språkmodeller kan Gemini 2.0 återspegla partiskheter i sina träningsdata, vilket kan leda till fördomsfulla eller diskriminerande resultat. Google arbetar aktivt med att identifiera och minimera dessa partiskheter.

Begränsningar i komplex problemlösning i realtid

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

Behöver förbättras i skrivverktyget i Gmail

Vissa användare har rapporterat att skrivverktyget i Gmail, som är baserat på Gemini 2.0, ännu inte är perfekt i alla avseenden och har utrymme för förbättringar, t.ex. när det gäller stilistisk konsekvens eller hänsyn till specifika användarpreferenser.

Jämfört med konkurrenter som Grok och GPT-4 visar Gemini 2.0 styrkor inom multimodala uppgifter, men kan halka efter i vissa resonemangsmått. Det är viktigt att betona att AI-marknaden är mycket dynamisk och den relativa prestandan för olika modeller förändras ständigt.

Sammantaget erbjuder Gemini 2.0 imponerande funktioner och representerar ett betydande framsteg i utvecklingen av stora språkmodeller. Men liksom andra LLM-program står den också inför utmaningar gällande partiskhet och konsekvent resonemang i alla uppgifter. Google DeepMinds kontinuerliga utveckling och förbättring av Gemini 2.0 förväntas ytterligare minimera dessa svagheter och förstärka dess styrkor i framtiden.

Resultat av relevanta riktmärken och prestandajämförelser: Siffrorna säger allt

Jämförelsedata visar att Gemini 2.0 Flash och Pro uppvisar en betydande prestandaökning jämfört med sina föregångare i olika etablerade riktmärken som MMLU (Massive Multitask Language Understanding), LiveCodeBench, Bird-SQL, GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A), MATH, HiddenMath, Global MMLU, MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), COGoST2 (Conversational Voice to Speech Translation) och EgoSchema.

De olika versionerna av Gemini 2.0 uppvisar olika styrkor, där Pro generellt presterar bättre i mer komplexa uppgifter, medan Flash och Flash-Lite är optimerade för hastighet och kostnadseffektivitet.

Jämfört med modeller från andra företag som GPT-4o och DeepSeek varierar den relativa prestandan beroende på det specifika benchmarket och de modeller som jämförs. Till exempel överträffar Gemini 2.0 Flash 1.5 Pro i viktiga benchmarks samtidigt som den är dubbelt så snabb. Detta belyser de effektivitetsvinster som Google har uppnått genom utvecklingen av Gemini-arkitekturen.

Gemini 2.0 Pro uppnår högre poäng än Gemini 1.5 Pro inom områden som SWE-bench-noggrannhet (Software Engineering Benchmark), kodfelsökningshastighet och konsekvens i flera filer. Dessa förbättringar är särskilt relevanta för mjukvaruutvecklare och företag som använder AI för kodgenerering och analys.

I matematiktest som MATH och HiddenMath visar 2.0-modellerna också betydande förbättringar jämfört med sina föregångare. Detta tyder på att Google har gjort framsteg när det gäller att förbättra resonemangsförmågan hos Gemini 2.0, särskilt inom områden som kräver logiskt tänkande och matematisk förståelse.

Det är dock viktigt att notera att benchmarkresultat bara representerar en del av helhetsbilden. Den faktiska prestandan för en AI-modell i verkliga tillämpningar kan variera beroende på specifika krav och sammanhang. Ändå ger benchmarkdata värdefulla insikter i de relativa styrkorna och svagheterna hos olika modeller och möjliggör en objektiv jämförelse av deras prestanda.

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: 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

Kostnadseffektiv AI-pionjär: DeepSeek vs. AI-jättar – ett kraftfullt alternativ – Bild: Xpert.Digital

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

DeepSeek är en AI-modell utvecklad av DeepSeek AI, som utmärker sig genom sin anmärkningsvärda effektivitet, starka resonemangsförmåga och engagemang för öppen källkod. DeepSeek positioneras som ett kraftfullt och kostnadseffektivt alternativ till modellerna från etablerade AI-jättar och har redan fått betydande uppmärksamhet inom AI-communityn.

Arkitektoniskt ramverk och tekniska specifikationer: Effektivitet genom innovation

DeepSeek använder en modifierad Transformer-arkitektur som prioriterar effektivitet genom Grouped Query Attention (GQA) och dynamisk Sparse Activation (Mixture of Experts – MoE). Dessa arkitekturinnovationer gör det möjligt för DeepSeek att uppnå hög prestanda med jämförelsevis låga beräkningsresurser.

DeepSeek R1-modellen, den första offentligt tillgängliga versionen av DeepSeek, har 671 miljarder parametrar, men endast 37 miljarder aktiveras per token. Denna metod med "gles aktivering" minskar beräkningskostnaderna avsevärt under inferens, eftersom endast en liten del av modellen är aktiv för varje inmatning.

En annan viktig arkitektonisk funktion i DeepSeek är Multi-Head Latent Attention (MLA)-mekanismen. MLA optimerar uppmärksamhetsmekanismen, som är en central komponent i Transformer-arkitekturen, och förbättrar effektiviteten i informationsbearbetningen i modellen.

DeepSeek fokuserar på att balansera prestanda med praktiska begränsningar, särskilt inom kodgenerering och flerspråkigt stöd. Modellen är utformad för att leverera utmärkta resultat inom dessa områden samtidigt som den förblir kostnadseffektiv och resurseffektiv.

MoE-arkitekturen som används av DeepSeek delar upp AI-modellen i separata delnätverk, där varje delnätverk specialiserar sig på en delmängd av indata. Under träning och inferens aktiveras endast en delmängd av delnätverken för varje indata, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaderna. Denna metod gör det möjligt för DeepSeek att träna och köra en mycket stor modell med många parametrar utan att öka inferenshastigheten eller kostnaden i överdrivet hög grad.

Insikter i utbildningsdata: Kvalitet framför kvantitet och värdet av specialisering

DeepSeek lägger stor vikt vid domänspecifik träningsdata, särskilt för kodning och det kinesiska språket. Företaget anser att kvaliteten och relevansen av träningsdatan är viktigare för en AI-modells prestanda än ren kvantitet.

DeepSeek-V3:s träningsdatabas omfattar 14,8 biljoner tokens. En betydande del av denna data kommer från domänspecifika källor med fokus på kodning och det kinesiska språket. Detta gör att DeepSeek kan prestera exceptionellt bra inom dessa områden.

DeepSeeks träningsmetodik använder förstärkningsinlärning (RL), inklusive den unika Pure-RL-metoden för DeepSeek-R1-Zero och användningen av kallstartsdata för DeepSeek-R1. Förstärkningsinlärning är en maskininlärningsmetod där en agent lär sig att bete sig i en miljö genom att få belöningar för önskade handlingar och straff för oönskade handlingar.

DeepSeek-R1-Zero tränades utan initial övervakad finjustering (SFT) för att främja resonemangsförmåga enbart genom förstärkningsinlärning. Övervakad finjustering är en vanlig teknik där en förtränad språkmodell finjusteras med en mindre, kommenterad datauppsättning för att förbättra dess prestanda på specifika uppgifter. DeepSeek har dock visat att det är möjligt att uppnå starka resonemangsförmåga utan SFT, enbart genom att använda förstärkningsinlärning.

DeepSeek-R1, å andra sidan, integrerar kallstartsdata före förstärkningsinlärning för att skapa en stark grund för både resonemangs- och icke-resonemangsuppgifter. Kallstartsdata är data som används i början av träningen för att ge modellen en grundläggande förståelse för språk och världen. Genom att kombinera kallstartsdata med förstärkningsinlärning kan DeepSeek träna en modell som besitter både starka resonemangsförmågor och bred allmänkunskap.

Avancerade tekniker som Group Relative Policy Optimization (GRPO) används också för att optimera RL-träningsprocessen och förbättra stabiliteten och effektiviteten i träningen.

Lämplig för detta:

• DeepSeek som ekonomisk motor: Kinas nya AI-hopp?

Kärnfunktioner och potentiella användningsområden: DeepSeek i praktiken

DeepSeek-R1 kännetecknas av ett antal kärnfunktioner som gör den idealisk för olika användningsområden:

Starka resonemangsförmågor

DeepSeek-R1 utmärker sig i logiskt resonemang och problemlösning, särskilt inom områden som matematik och kodning.

Överlägsen prestanda inom kodning och matematik

Jämförelsedata visar att DeepSeek-R1 ofta presterar bättre än många andra modeller inom kodning och matematik, inklusive vissa modeller från OpenAI.

Flerspråkigt stöd

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

Kostnadseffektivitet

DeepSeek-R1:s effektiva arkitektur gör att modellen kan drivas med jämförelsevis låga beräkningskostnader, vilket gör den till ett kostnadseffektivt alternativ för företag och utvecklare.

Tillgänglighet av öppen källkod

DeepSeek AI är engagerade i öppen källkodsfilosofin och gör många av sina modeller, inklusive DeepSeek LLM och DeepSeek Coder, tillgängliga som öppen källkod. Detta främjar transparens, samarbete och vidareutveckling av AI-teknik inom communityn.

Potentiella användningsområden för DeepSeek-R1 inkluderar:

Skapande av innehåll

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

AI-handledare

Användning som intelligent handledare inom matematik, datavetenskap och andra tekniska discipliner för att stödja elever i problemlösning och förståelse av komplexa koncept.

Utvecklingsverktyg

Integrering i utvecklingsmiljöer och verktyg för att stödja mjukvaruutvecklare i kodgenerering, felsökning, kodanalys och optimering.

Arkitektur och stadsplanering

DeepSeek AI används även inom arkitektur och stadsplanering, inklusive bearbetning av GIS-data och kodgenerering för visualiseringar. Detta visar på DeepSeeks potential att skapa mervärde även inom specialiserade och komplexa tillämpningsområden.

DeepSeek-R1 kan lösa komplexa problem genom att bryta ner dem i individuella steg och göra tankeprocessen transparent. Denna förmåga är särskilt värdefull inom tillämpningsområden där spårbarhet och förklarbarhet av AI-beslut är viktiga.

Tillgänglighet och licensalternativ: Öppen källkod för innovation och tillgänglighet

DeepSeek omfamnar starkt öppen källkod och har släppt flera av sina modeller under licenser för öppen källkod. DeepSeek LLM och DeepSeek Coder är tillgängliga som öppen källkod och kan användas, modifieras och vidareutvecklas fritt av communityn.

DeepSeek-R1 släpps under MIT-licensen, en mycket liberal öppen källkodslicens som tillåter kommersiell och icke-kommersiell användning, modifiering och omdistribution av modellen. Denna öppen källkodsstrategi skiljer DeepSeek från många andra AI-företag som vanligtvis håller sina modeller proprietära.

DeepSeek-R1 finns tillgängligt på olika plattformar, inklusive Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock och IBM watsonx.ai. Hugging Face är en populär plattform för att publicera och dela AI-modeller och dataset. Azure AI Foundry, Amazon Bedrock och IBM watsonx.ai är molnplattformar som ger åtkomst till DeepSeek-R1 och andra AI-modeller via API:er.

DeepSeeks modeller är kända för att vara kostnadseffektiva jämfört med konkurrenterna, både vad gäller utbildnings- och inferenskostnader. Detta är en betydande fördel för företag och utvecklare som vill integrera AI-teknik i sina produkter och tjänster men behöver vara medvetna om sina budgetar.

DeepSeeks engagemang för öppen källkod och kostnadseffektivitet gör det till ett attraktivt alternativ för en mängd olika användare, från forskare och utvecklare till företag och organisationer. Tillgänglighet av öppen källkod främjar transparens, samarbete och snabbare utveckling av DeepSeek-teknik inom AI-communityn.

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 inom AI-communityn för sina styrkor inom kodning, matematik och resonemang. Rapporterade styrkor inkluderar:

Överlägsen prestanda inom kodning och matematik

Jämförelsedata och oberoende granskningar bekräftar DeepSeek-R1:s enastående prestanda inom kodning och matematik, ofta bättre än OpenAI-modeller.

Kostnadseffektivitet

DeepSeek-R1:s effektiva arkitektur gör att modellen kan köras till lägre beräkningskostnader än många andra jämförbara modeller.

Tillgänglighet av öppen källkod

Öppen källkodslicensiering av DeepSeek-modeller främjar transparens, samarbete och innovation inom AI-communityn.

Starka resonemangsförmågor

DeepSeek-R1 visar imponerande förmågor inom logiskt resonemang och problemlösning, särskilt inom tekniska områden.

Trots dessa styrkor finns det också områden där DeepSeek fortfarande har utrymme för förbättringar. Rapporterade svagheter inkluderar:

Potentiella snedvridningar

Liksom alla stora språkmodeller kan DeepSeek återspegla bias i sina träningsdata, även om DeepSeek AI strävar efter att minimera dessa.

Mindre ekosystem jämfört med etablerade leverantörer

DeepSeek är ett relativt ungt företag och har ännu inte samma omfattande ekosystem av verktyg, tjänster och community-resurser som etablerade leverantörer som Google eller OpenAI.

Begränsat multimodalt stöd utöver text och kod

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

Kräver fortfarande mänsklig tillsyn

Även om DeepSeek-R1 levererar imponerande prestanda inom många områden, krävs fortfarande mänsklig tillsyn och validering i kritiska användningsfall för att undvika fel eller oönskade resultat.

Tillfälliga hallucinationer

Liksom alla stora språkmodeller kan DeepSeek ibland producera hallucinationer, dvs. generera falsk eller irrelevant information.

beroende av stora datorresurser

Träning och drift av DeepSeek-R1 kräver betydande datorresurser, även om modellens effektiva arkitektur minskar dessa krav jämfört med andra modeller.

Sammantaget är DeepSeek en lovande AI-modell med särskilda styrkor inom kodning, matematik och resonemang. Dess kostnadseffektivitet och tillgänglighet av öppen källkod gör den till ett attraktivt alternativ för många användare. Vidareutvecklingen av DeepSeek AI förväntas minimera dess svagheter och förstärka dess styrkor i framtiden.

Resultat av relevanta riktmärken och prestandajämförelser: DeepSeek i jämförelse

Jämförelsedata visar att DeepSeek-R1 kan hålla jämna steg med eller till och med överträffa OpenAI-o1 inom många resonemangsmodeller, särskilt inom matematik och kodning. OpenAI-o1 hänvisar här till tidigare OpenAI-modeller som släpptes före GPT-4.5, vilka fortfarande kan vara konkurrenskraftiga inom vissa områden, såsom resonemang.

I matematiktester som AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) och MATH-500 uppnår DeepSeek-R1 höga poäng och överträffar ofta OpenAI-modeller. Detta understryker DeepSeeks styrkor inom matematiskt resonemang och problemlösning.

Inom kodningsområdet visar DeepSeek-R1 även stark prestanda i benchmarks som LiveCodeBench och Codeforces. LiveCodeBench är ett benchmark för kodgenerering, medan Codeforces är en plattform för programmeringstävlingar. DeepSeek-R1:s goda resultat i dessa benchmarks indikerar dess förmåga att generera högkvalitativ kod och lösa komplexa programmeringsuppgifter.

I allmänna kunskapstester som GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A) presterar DeepSeek-R1 ofta i nivå med eller något sämre än OpenAI-o1. GPQA Diamond är ett krävande test som testar AI-modellers allmänna kunskap och resonemangsförmåga. Resultaten tyder på att DeepSeek-R1 också är konkurrenskraftig inom detta område, även om den kanske inte riktigt når upp till samma prestandanivå som specialiserade modeller.

De destillerade versionerna av DeepSeek-R1, baserade på mindre modeller som Llama och Qwen, visar också imponerande resultat i olika riktmärken, och i vissa fall överträffar de till och med OpenAI-o1-mini. Destillation är en teknik där en mindre modell tränas att efterlikna beteendet hos en större modell. De destillerade versionerna av DeepSeek-R1 visar att DeepSeeks kärnteknik effektivt kan användas i mindre modeller, vilket framhäver 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: Konversationsförmåga i toppklass och fokus på naturlig interaktion – Bild: Xpert.Digital

GPT-4.5: Konversationsförmåga och fokus på naturlig interaktion

GPT-4.5, med kodnamnet ”Orion”, är OpenAIs senaste flaggskeppsmodell och förkroppsligar företagets vision om en AI som inte bara är intelligent utan också intuitiv, empatisk och kapabel att interagera med människor på en djup nivå. GPT-4.5 fokuserar främst på att förbättra samtalsupplevelsen, öka faktanoggrannheten och minska hallucinationer.

Nuvarande specifikationer och viktiga funktioner (från och med mars 2025): GPT-4.5 avslöjad

GPT-4.5 släpptes som en Research Preview i februari 2025 och beskrivs av OpenAI själva som den "största och bästa chattmodellen" hittills. Detta uttalande understryker modellens primära fokus på konversationsfunktioner och optimering av interaktion mellan människa och maskin.

Modellen har ett kontextfönster på 128 000 tokens och en maximal utdatalängd på 16 384 tokens. Även om kontextfönstret är mindre än Gemini 2.0 Pro, är det fortfarande mycket stort och gör det möjligt för GPT-4.5 att genomföra längre konversationer och hantera mer komplexa frågor. Den maximala utdatalängden begränsar längden på de svar som modellen kan generera.

Kunskapsbasen för GPT-4.5 sträcker sig till september 2023. Det betyder att modellen har information och händelser fram till den tidpunkten, men ingen kunskap om efterföljande utvecklingar. Detta är en viktig begränsning som måste beaktas när man använder GPT-4.5 för tidskritisk eller aktuell information.

GPT-4.5 integrerar funktioner som webbsökning, fil- och bilduppladdningar och Canvas-verktyget i ChatGPT. Webbsökning gör det möjligt för modellen att få tillgång till aktuell information från internet och berika sina svar med aktuell kunskap. Fil- och bilduppladdningar gör det möjligt för användare att förse modellen med ytterligare information i form av filer eller bilder. Canvas-verktyget är en interaktiv ritplatta som låter användare integrera visuella element i sina samtal med GPT-4.5.

Till skillnad från modeller som o1 och o3-mini, som fokuserar på stegvis resonemang, skalar GPT-4.5 upp oövervakad inlärning. Oövervakad inlärning är en maskininlärningsmetod där modellen lär sig från oannoterad data utan explicita instruktioner eller etiketter. Denna metod syftar till att göra modellen mer intuitiv och konversationsbaserad, men kan potentiellt ske på bekostnad av prestanda på komplexa problemlösningsuppgifter.

Arkitektonisk design och innovationer: Skalning och anpassning för samtal

GPT-4.5 är baserad på Transformer-arkitekturen, som har blivit grunden för de flesta moderna stora språkmodeller. OpenAI utnyttjar den enorma datorkraften hos Microsoft Azure AI-superdatorer för att träna och köra GPT-4.5. Skalning av datorkraft och data är en avgörande faktor för prestandan hos stora språkmodeller.

Ett centralt fokus i utvecklingen av GPT-4.5 är att skala upp oövervakad inlärning för att förbättra noggrannheten i världsmodellen och intuitionen. OpenAI anser att en djupare förståelse av världen och förbättrad intuition är avgörande för att skapa AI-modeller som kan interagera med människor på ett naturligt och människoliknande sätt.

Nya skalbara anpassningstekniker har utvecklats för att förbättra samarbetet med människor och förståelsen av nyanser. Anpassning avser processen att anpassa en AI-modell för att återspegla mänskliga värderingar, mål och preferenser. Skalbara anpassningstekniker är nödvändiga för att säkerställa att stora språkmodeller är säkra, användbara och etiskt sunda när de distribueras i stor skala.

OpenAI hävdar att GPT-4.5 erbjuder över 10 gånger högre bearbetningseffektivitet än GPT-4o, en tidigare OpenAI-modell som också är känd för sina konversationsfunktioner. Den ökade effektiviteten hos GPT-4.5 kan göra det möjligt för modellen att köras snabbare och mer kostnadseffektivt, vilket potentiellt öppnar upp för nya tillämpningsområden.

Detaljer om träningsdata: omfattning, gränsvärde och blandningen av kunskap och intuition

Även om den exakta storleken på träningsdata för GPT-4.5 inte offentliggörs, antas den vara mycket stor på grund av modellens kapacitet och OpenAI:s resurser. Det uppskattas att träningsdata omfattar petabyte eller till och med exabyte av text- och bilddata.

Modellens kunskapsbas sträcker sig till september 2023. Träningsdatan består sannolikt av diverse text- och bilddata från internet, böcker, vetenskapliga publikationer, nyhetsartiklar, inlägg på sociala medier och andra källor. OpenAI använder förmodligen sofistikerade metoder för datainsamling, förberedelse och filtrering för att säkerställa träningsdatans kvalitet och relevans.

Att träna GPT-4.5 kräver enorma datorresurser och tar sannolikt veckor eller månader. Den exakta träningsprocessen är proprietär och beskrivs inte offentligt i detalj av OpenAI. Det kan dock antas att Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) spelar en betydande roll i träningsprocessen. RLHF är en teknik som använder mänsklig feedback för att styra beteendet hos en AI-modell och anpassa den till mänskliga preferenser.

Lämplig för detta:

• Agentic AI | Senaste utvecklingen på ChatGPT från OpenAI: Djupgående forskning, GPT-4.5 / GPT-5, emotionell intelligens och precision

Primära funktioner och målapplikationer: GPT-4.5 i bruk

GPT-4.5 utmärker sig inom områden som kreativt skrivande, lärande, utforskande av nya idéer och allmän konversation. Modellen är utformad för att underlätta naturliga, mänskliga och engagerande samtal och för att stödja användare i en mängd olika uppgifter.

De viktigaste funktionerna hos GPT-4.5 inkluderar:

Förbättrad snabb följsamhet

GPT-4.5 är bättre på att förstå och implementera användarinstruktioner och förfrågningar i prompter.

Kontextbearbetning

Modellen kan bearbeta längre samtal och mer komplexa sammanhang och justera sina svar därefter.

Datanoggrannhet

GPT-4.5 uppvisar förbättrad faktamässig noggrannhet och producerar färre hallucinationer än tidigare modeller.

Emotionell intelligens

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

Stark skrivprestanda

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

Modellen har potential att optimera kommunikation, förbättra innehållsskapande och stödja kodnings- och automatiseringsuppgifter. GPT-4.5 är särskilt väl lämpad för applikationer som prioriterar interaktion med naturligt språk, kreativ generering och korrekt faktarepresentation, snarare än komplex logisk resonemang.

Några exempel på målapplikationer för GPT-4.5 inkluderar:

Chatbotar och virtuella assistenter

Utveckling av avancerade chatbotar och virtuella assistenter för kundtjänst, utbildning, underhållning och andra områden.

Kreativ skrivning

Stöd för författare, manusförfattare, copywriters och andra kreatörer i brainstorming, textskrivning och skapande av kreativt innehåll.

Utbildning och lärande

Användning som intelligent handledare, lärandepartner eller forskningsassistent inom olika utbildningsområden.

Skapande av innehåll

Generering av blogginlägg, artiklar, inlägg för sociala medier, produktbeskrivningar och andra typer av webbinnehåll.

Översättning och lokalisering

Förbättra 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-abonnemang. Denna nivåindelade åtkomststruktur gör det möjligt för OpenAI att rulla ut modellen på ett kontrollerat sätt och rikta sig till olika användargrupper med varierande behov och budgetar.

Utvecklare kan komma åt GPT-4.5 via Chat Completions API, Assistants API och Batch API. Dessa API:er gör det möjligt för utvecklare att integrera funktionerna i GPT-4.5 i sina egna applikationer och tjänster.

Kostnaden för GPT-4.5 är högre än för GPT-40. Detta återspeglar den högre prestandan och de ytterligare funktionerna hos GPT-4.5, men kan vara ett hinder för vissa användare.

GPT-4.5 är för närvarande en förhandsgranskning av forskning, och den långsiktiga tillgängligheten för API:et kan vara begränsad. OpenAI förbehåller sig rätten att ändra tillgängligheten och åtkomstvillkoren för GPT-4.5 i framtiden.

Microsoft testar också GPT-4.5 i en begränsad förhandsvisning i Copilot Studio. Copilot Studio är en Microsoft-plattform för att utveckla och driftsätta chattrobotar och virtuella assistenter. Integrering av GPT-4.5 i Copilot Studio skulle ytterligare kunna utöka modellens potential för företagsapplikationer och automatisering av affärsprocesser.

Erkända styrkor och svagheter: GPT-4.5 granskas noga

GPT-4.5 har fått mycket beröm i inledande användartester och recensioner för sina förbättrade konversationsförmåga och högre faktamässiga noggrannhet. Bland dess erkända styrkor finns:

Förbättrat konversationsflöde

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

Högre faktamässig noggrannhet

Modellen producerar färre hallucinationer och levererar mer exakt och tillförlitlig information.

Minskade hallucinationer

Även om hallucinationer fortfarande är ett problem i stora språkmodeller har GPT-4.5 gjort betydande framsteg inom detta område.

Förbättrad emotionell intelligens

GPT-4.5 är bättre på att känna igen känslor i texter och reagera lämpligt, vilket leder till mer empatiska samtal.

Stark skrivprestanda

Modellen kan generera högkvalitativa texter i olika stilar och format.

Trots dessa styrkor finns det också områden där GPT-4.5 har sina begränsningar. Erkända svagheter inkluderar:

Svårigheter med komplext resonemang

GPT-4.5 är inte primärt utformad för komplex logisk resonemang och kan halka efter specialiserade modeller som DeepSeek på detta område.

Potentiellt sämre prestanda än GPT-4o i vissa logiktester

Vissa tester indikerar att GPT-4.5 presterar sämre än GPT-40 i vissa logiktester, vilket tyder på att fokus på konversationsförmåga kan ha skett på bekostnad av resonemangsförmåga.

Högre kostnader än GPT-40

GPT-4.5 är dyrare att använda än GPT-40, vilket kan vara en faktor för vissa användare.

Kunskapsläget per september 2023

Modellens begränsade kunskapsbas kan vara en nackdel när aktuell information behövs.

Svårigheter med självkorrigering och flerstegsresonemang

Vissa tester tyder på att GPT-4.5 har svårigheter med självkorrigering av fel och logiskt resonemang i flera steg.

Det är viktigt att betona att GPT-4.5 inte är utformad för att överträffa modeller utvecklade för komplext resonemang. Dess primära fokus ligger på att förbättra samtalsupplevelsen och skapa AI-modeller som kan interagera med människor på ett naturligt och människoliknande sätt.

Resultat av relevanta riktmärken och prestandajämförelser: GPT-4.5 jämfört med sina föregångare

Jämförelsedata visar att GPT-4.5 har förbättringar jämfört med GPT-4o inom områden som faktanoggrannhet och flerspråkig förståelse, men kan halka efter i matematik och vissa kodningsriktmärken.

I riktmärken som SimpleQA (Simple Question Answering) uppnår GPT-4.5 högre noggrannhet och en lägre hallucinationsfrekvens än GPT-4o, o1 och o3-mini. Detta understryker de framsteg som OpenAI har gjort när det gäller att förbättra faktanoggrannheten och minska hallucinationer.

I resonemangsmått som GPQA visar GPT-4.5 förbättringar jämfört med GPT-40, men ligger efter o3-mini. Detta bekräftar styrkorna hos o3-mini inom resonemang och tendensen hos GPT-4.5 att fokusera mer på konversationsförmåga.

I matematikuppgifter (AIME) presterar GPT-4.5 betydligt sämre än o3-mini. Detta tyder på att GPT-4.5 inte är lika stark i matematiskt resonemang som specialiserade modeller som o3-mini.

I kodningsbenchmarks som SWE-Lancer Diamond visar GPT-4.5 bättre prestanda än GPT-40. Detta tyder på att GPT-4.5 också har gjort framsteg inom kodgenerering och analys, även om det kanske inte är lika kraftfullt som specialiserade kodningsmodeller som DeepSeek Coder.

Mänskliga utvärderingar visar att GPT-4.5 är att föredra i de flesta fall, särskilt för professionella frågor. Detta tyder på att GPT-4.5 i praktiken erbjuder en mer övertygande och användbar samtalsupplevelse än sina föregångare, även om det inte alltid uppnår de bästa resultaten i vissa specialiserade riktmärken.

Lämplig för detta:

• Aktuell utveckling på ChatGPT av OpenAI (mars 2025)

Jämförande bedömning: Att välja rätt AI-modell

En jämförande analys av de viktigaste attributen hos Gemini 2.0, DeepSeek och GPT-4.5 avslöjar betydande skillnader och likheter mellan modellerna. Gemini 2.0 (Flash) är en Transformer-modell med fokus på multimodalitet och agentfunktioner, medan Gemini 2.0 (Pro) använder samma arkitektur men är optimerad för kodning och långa kontexter. DeepSeek (R1) är baserad på en modifierad Transformer med tekniker som MoE, GQA och MLA, och GPT-4.5 förlitar sig på skalning genom oövervakad inlärning. När det gäller träningsdata är både Gemini-modellerna och GPT-4.5 baserade på stora datamängder som text, kod, bilder, ljud och video, medan DeepSeek sticker ut med 14,8 biljoner tokens och fokus på domänspecifik data och förstärkningsinlärning (RL). Modellernas viktigaste funktioner varierar: Gemini 2.0 erbjuder multimodal input och output med verktygsanvändning och låg latens, medan Pro-versionen dessutom stöder en kontext på upp till 2 miljoner tokens. DeepSeek, å andra sidan, imponerar med starka funktioner inom resonemang, kodning, matematik och flerspråkighet, kompletterat av dess tillgänglighet med öppen källkod. GPT-4.5 utmärker sig särskilt inom områdena konversation, emotionell intelligens och faktamässig noggrannhet.

Tillgängligheten av modellerna varierar också: Gemini erbjuder API:er samt en webb- och mobilapp, medan Pro-versionen är experimentell tillgänglig via Vertex AI. DeepSeek är tillgänglig som öppen källkod på plattformar som HuggingFace, Azure AI, Amazon Bedrock och IBM watsonx.ai. GPT-4.5 erbjuder å andra sidan olika alternativ som ChatGPT (Plus, Pro, Team, Enterprise, Edu) och OpenAI API. Modellernas styrkor inkluderar multimodalitet och hastighet i Gemini 2.0 (Flash), och kodning, världskunskap och långa kontexter i Gemini 2.0 (Pro). DeepSeek får poäng för kostnadseffektivitet, utmärkta kodnings- och matematiska förmågor samt starkt resonemang. GPT-4.5 imponerar med hög faktamässig noggrannhet och emotionell intelligens. Emellertid kan även svagheter identifieras, såsom snedvridningar eller problem med problemlösning i realtid i Gemini 2.0 (Flash), experimentella begränsningar och hastighetsbegränsningar i Pro-versionen, begränsad multimodalitet och ett mindre ekosystem i DeepSeek, samt svårigheter med komplext resonemang, matematik och den begränsade kunskapen i GPT-4.5.

Benchmarkresultaten ger ytterligare insikter: Gemini 2.0 (Flash) uppnår 77,6 % i MMLU, 34,5 % i LiveCodeBench och 90,9 % i MATH, medan Gemini 2.0 (Pro) presterar något bättre med 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodeBench) och 91,8 % (MATH). DeepSeek överträffar dessa benchmarks avsevärt med 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (MATH) och 79,8 % (AIME), medan GPT-4.5 fokuserar på olika områden: 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 betydande skillnader som gör dem lämpliga för olika tillämpningar och användarbehov.

Likheter

Transformatorarkitektur

Alla tre modellerna är baserade på Transformer-arkitekturen, som har etablerat sig som den dominerande arkitekturen för stora språkmodeller.

Avancerade färdigheter

Alla tre modellerna visar avancerade funktioner inom naturlig språkbehandling, kodgenerering, resonemang och andra områden inom AI.

Multimodalitet (i varierande grad):

Alla tre modellerna erkänner vikten av multimodalitet, även om nivån av stöd och fokus varierar.

Skillnader

Fokus och nyckelområden

• Gemini 2.0: Mångsidighet, multimodalitet, agentfunktioner, brett användningsområde.
• DeepSeek: Effektivitet, Resonemang, Kodning, Matematik, Öppen källkod, Kostnadseffektivitet.
• GPT-4.5: Konversation, interaktion med naturligt språk, faktabaserad noggrannhet, emotionell intelligens.

Arkitektoniska innovationer

DeepSeek har arkitekturinnovationer som MoE, GQA och MLA, vilka syftar till att öka effektiviteten. GPT-4.5 fokuserar på att skala oövervakad inlärning och anpassningstekniker för förbättrade konversationsfärdigheter.

Träningsdata

DeepSeek betonar domänspecifik träningsdata för kodning och kinesiska språket, medan Gemini 2.0 och GPT-4.5 sannolikt kommer att använda bredare och mer diversifierade datamängder.

Tillgänglighet och åtkomlighet

DeepSeek förlitar sig starkt på öppen källkod och erbjuder sina modeller på olika plattformar. GPT-4.5 är främst tillgängligt via OpenAIs egna plattformar och API:er, med en nivåindelad åtkomstmodell. Gemini 2.0 erbjuder bred tillgänglighet via Googles tjänster och API:er.

Styrkor och svagheter

Varje modell har sina egna styrkor och svagheter som gör den mer eller mindre lämplig för vissa tillämpningar.

Granskning av officiella publikationer och oberoende bedömningar: Experternas perspektiv

Officiella publikationer och oberoende bedömningar bekräftar i huvudsak styrkorna och svagheterna hos de tre modeller som presenteras i denna rapport.

Officiella publikationer

Google, DeepSeek AI och OpenAI publicerar regelbundet blogginlägg, tekniska rapporter och benchmarkresultat som visar upp sina modeller och jämför dem med konkurrenternas. Dessa publikationer erbjuder värdefulla insikter i modellernas tekniska detaljer och prestanda, men är i sig ofta marknadsföringsdrivna och kan uppvisa viss partiskhet.

Oberoende tester och recensioner

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

Oberoende recensioner bekräftar i synnerhet DeepSeeks styrkor inom matematik och kodningsbenchmarks och dess kostnadseffektivitet jämfört med OpenAI. GPT-4.5 hyllas för sina förbättrade konversationsfunktioner och minskade hallucinationsfrekvens, men dess svagheter i komplext resonemang framhävs också. Gemini 2.0 värderas för sin mångsidighet och multimodala kapacitet, men dess prestanda kan variera beroende på det specifika benchmarket.

Framtiden för AI är mångfacetterad

Den jämförande analysen av Gemini 2.0, DeepSeek och GPT-4.5 visar tydligt att varje modell har unika styrkor och optimeringar som gör den bättre lämpad för specifika användningsfall. Det finns ingen enskild "bästa" AI-modell, utan snarare en mängd olika modeller, var och en med sina egna fördelar och begränsningar.

Tvillingarna 2.0

Gemini 2.0 presenterar sig som en mångsidig familj som prioriterar multimodalitet och agentfunktionalitet, med olika varianter skräddarsydda för specifika behov. Det är det perfekta valet för applikationer som kräver omfattande multimodalt stöd och som kan dra nytta av Gemini 2.0-familjens hastighet och mångsidighet.

DeepSeek

DeepSeek utmärker sig tack vare sin resonemangsorienterade arkitektur, kostnadseffektivitet och tillgänglighet med öppen källkod. Det utmärker sig inom tekniska områden som kodning och matematik, vilket gör det till ett attraktivt alternativ för utvecklare och forskare som värdesätter prestanda, effektivitet och transparens.

GPT-4.5

GPT-4.5 fokuserar på att förbättra användarupplevelsen i samtal genom ökad faktabaserad noggrannhet, minskade hallucinationer och förbättrad emotionell intelligens. Det är det bästa valet för applikationer som kräver en naturlig och engagerande samtalsupplevelse, såsom chattrobotar, virtuella assistenter och kreativt skrivande.

Multimodalitet och öppen källkod: Trenderna för nästa AI-generation

Att välja den bästa modellen beror i hög grad på det specifika användningsfallet och användarens prioriteringar. Företag och utvecklare bör noggrant analysera sina behov och krav och väga styrkorna och svagheterna hos de olika modellerna för att göra det optimala valet.

Den snabba utvecklingen av AI-modeller tyder på att dessa modeller kommer att fortsätta att förbättras och utvecklas snabbt. Framtida trender kan inkludera ännu större integration av multimodalitet, förbättrade resonemangsmöjligheter, ökad tillgänglighet genom öppen källkod och bredare tillgänglighet över olika plattformar. Kontinuerliga ansträngningar för att minska kostnader och öka effektiviteten kommer att ytterligare driva på den utbredda användningen och tillämpningen av dessa tekniker inom olika branscher.

Framtiden för AI är inte monolitisk, utan mångsidig och dynamisk. Gemini 2.0, DeepSeek och GPT-4.5 är bara tre exempel på den mångfald och innovationsanda som kännetecknar den nuvarande AI-marknaden. Dessa modeller förväntas bli ännu mer kraftfulla, mångsidiga och tillgängliga i framtiden, och i grunden förändra hur vi interagerar med teknik och förstår världen omkring oss. Resan med artificiell intelligens har bara börjat, och de kommande åren lovar ännu fler spännande utvecklingar 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