Önde gelen AI modellerinin karşılaştırmalı analizi: Google Gemini 2.0, Deepseek R2 ve GPT-4.5 OpenAAI

Akıllı makinelerin yükselişi

Yapay Zeka (AI) alanında benzeri görülmemiş bir ilerleme çağındayız. Büyük ses modellerinin (LLMS) geliştirilmesi son yıllarda birçok uzmanı ve gözlemciyi şaşırtan bir hıza ulaştı. Bu son derece gelişmiş AI sistemleri artık sadece özel uygulamalar için araçlar değil; Hayatımızın gittikçe daha fazla alanına nüfuz ediyorlar ve çalışma şeklimizi değiştiriyorlar, çevremizdeki dünyayı anlama ve anlıyorlar.

Bu teknolojik devrimin en üstünde profesyonel dünyada ve ötesinde bir heyecan yaratan üç model var: Google DeepMind tarafından Gemini 2.0, Deepseek AI'dan Deepseek ve OpenAAI'dan GPT-4.5. Bu modeller, AI araştırma ve geliştirmedeki en son teknolojiyi temsil etmektedir. Doğal dilin işlenmesinden bilgisayar kodunun üretilmesine, karmaşık mantıksal düşünmeye ve yaratıcı içerik oluşturmaya kadar çeşitli disiplinlerde etkileyici beceriler gösterirler.

Bu rapor, ilgili güçlü yönlerini, zayıf yönlerini ve uygulama alanlarını ayrıntılı olarak incelemek için bu üç modelin kapsamlı ve karşılaştırmalı bir analizini yapmaktadır. Amaç, bu son teknoloji ürünü AI sistemlerinin farklılıkları ve benzerlikleri hakkında derin bir anlayış yaratmak ve potansiyelinizi ve sınırlamalarınızı değerlendirmek için bilinçli bir temel sunmaktır. Sadece teknik özellikleri ve performans verilerini değil, aynı zamanda bu modelleri şekillendiren geliştiricilerin altında yatan felsefi ve stratejik yaklaşımları da inceleyeceğiz.

İçin uygun:

• Basitçe açıklanmış AI modelleri: AI, sesli modellerin ve muhakemenin temellerini anlayın

AI Yarışmasının Dinamikleri: Devlerin Üç Yönlü Savaşı

AI alanında hakimiyet rekabeti yoğundur ve birkaç ama çok etkili aktörler hakimdir. Google DeepMind, Deepseek AI ve Openai sadece teknoloji şirketleri değil; Ayrıca AI inovasyonunun en önde olan araştırma kurumlarıdır. Modelleriniz sadece ürünler değil, aynı zamanda yapay zekanın geleceğinden ilgili vizyonlarının ve toplumdaki rolünün tezahürleridir.

Google DeepMind, araştırmadaki derin kökleri ve muazzam bilgi işlem gücü ile Gemini 2.0'ı çok yönlülük ve çok modernlik yaklaşımı izliyor. Şirket, gerçek dünyadaki karmaşık görevlerle başa çıkabilen ve çeşitli bilgi türlerini sorunsuz bir şekilde işleyebilen ve üretebilen akıllı ajanlarda AI'nın geleceğini görüyor - metin, görüntü, ses, video -.

Çin merkezli gelişmekte olan bir şirket olan Deepseek AI, dikkat çekici verimliliği, güçlü başvurusu becerileri ve açık kaynak konusundaki bağlılığı ile karakterize edilen Deepseek ile kendisi için bir isim yaptı. Deepseek, yerleşik devlerin modellerine güçlü ve aynı zamanda erişilebilir bir alternatif sunan AI pazarında kendisini bir meydan okuyucu olarak konumlandırıyor.

ChatGPT ve GPT Model ailesi tarafından bilinen OpenAAI, GPT-4.5 ile Konuşma AI'nın geliştirilmesinde yine bir kilometre taşı belirledi. Openai, sadece akıllı değil, aynı zamanda sezgisel, empatik ve insanlarla daha derin bir düzeyde etkileşime girebilen modeller yaratmaya odaklanır. GPT-4.5 bu vizyonu somutlaştırır ve insan-makine iletişiminde mümkün olanın sınırlarını taşımayı amaçlamaktadır.

İkizler 2.0: AIM AIM MODELLERİ AİLESİ AİLE AİLESİ

Gemini 2.0 sadece tek bir model değil, modern AI ekosisteminin çeşitli gereksinimlerini karşılamak için Google DeepMind tarafından geliştirilen tüm AI sistemleri ailesidir. Bu aile, her biri belirli uygulama ve performans gereksinimlerine göre tasarlanmış çeşitli varyantlar içerir.

İçin uygun:

• Yeni: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell Gemini 2.0 Flash, Flash Düşünme ve Pro (Deneysel) hakkında yükseltme bilgi

Son gelişmeler ve duyurular (Mart 2025 itibariyle): İkizler ailesi büyüyor

2025 yılında Google DeepMind, Gemini 2.0 ailesinin yeni üyelerini sürekli olarak sundu ve böylece AI pazarındaki hırslarının altını çizdi. Özellikle dikkat çekici olan, geliştiriciler için güçlü ve düşük maliyetli seçenekler olarak konumlandırılan Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Flash-Lite'ın genel kullanılabilirliğidir.

Gemini 2.0 Flash, Google'ı “iş hayvanı” modeli olarak tanımlıyor. Bu isim, hız, güvenilirlik ve çok yönlülük açısından güçlü yönlerini gösterir. Düşük gecikme ile yüksek performans sağlamak için tasarlanmıştır, bu da hızlı yanıt sürelerinin belirleyici olduğu uygulamalar için idealdir, örneğin: B. Chatbots, gerçek zamanlı çeviriler veya etkileşimli uygulamalar.

İkizler 2.0 Flash-Lite ise maksimum maliyet verimliliğini hedefliyor. Bu model, istek başına düşük işletme maliyetleri olan yüksek verimli uygulamalar için optimize edilmiştir, ör. B. Metin verilerinin kütle işlenmesinde, kaynak sınırlı ortamlarda otomatik içerik denetimi veya AI hizmetlerinin sağlanması.

Genel olarak mevcut olan bu modellere ek olarak Google, Gemini 2.0 Pro ve Gemini 2.0 Flash Düşünme Deneyimi gibi deneysel sürümleri de duyurdu. Bu modeller hala geliştirilmektedir ve AI araştırmalarında olası sınırları araştırmaya ve geliştiricilerden ve araştırmacılardan erken bir aşamada geri bildirim almaya hizmet etmektedir.

Gemini 2.0 Pro, özellikle kodlama ve dünya bilgisi alanlarında ailenin en güçlü modeli olarak vurgulanmaktadır. Dikkat çekici bir özellik, 2 milyon jetonun son derece uzun bağlam penceresidir. Bu, Gemini 2.0 Pro'nun son derece büyük miktarlarda metin işleyebileceği ve karmaşık ilişkilerin derinlemesine anlaşılmasını gerektiren görevler için neyi ideal hale getirdiğini anlayabildiği anlamına gelir: B. Kapsamlı belgelerin analizi, karmaşık soruları cevaplama veya büyük yazılım projeleri için kod oluşturulması.

İkizler 2.0 Flaş Düşünme Deneysel, akıl yürütme becerilerini geliştirmeye odaklanmaktadır. Bu model, performansı artırmak ve AI kararlarının açıklanabilirliğini artırmak için düşünme sürecini açıkça sunabilir. Bu işlev, AI kararlarının şeffaflığı ve izlenebilirliğinin çok önemli olduğu uygulama alanlarında özellikle önemlidir, örneğin: B. Tıp, finans veya içtihatta.

Gemini 2.0'daki son gelişmelerin bir diğer önemli yönü, Google'ın Gemini 1.x serisinin ve Palm ve Codey modellerinin eski modellerinin ayarlanmasıdır. Şirket, bu eski modellerin kullanıcılarının hizmet kesintilerini önlemek için Gemini 2.0 flaşına geçmesini şiddetle tavsiye ediyor. Bu önlem, Google'ın Gemini 2.0 neslinin mimarisindeki ve performansındaki ilerlemeye ikna olduğunu ve bunu AI hizmetleri için gelecekteki platform olarak konumlandırmak istediğini gösteriyor.

GEMINI 2.0 flaşının küresel yelpazesi, 40'tan fazla dilde ve 230'dan fazla ülke ve alanda Gemini Web uygulaması aracılığıyla kullanılabilirliğinin altı çizilmiştir. Bu, Google'ın gelişmiş AI teknolojisine erişimi demokratikleştirme taahhüdü ve dünyadaki insanlar için erişilebilir ve kullanılabilir bir AI vizyonu ile gösterilmektedir.

Mimari Genel Bakış ve Teknolojik Temeller: Multimodalite ve Ajan Fonksiyonları Odak

Gemini 2.0 ailesi, "ajan yaşı" için sıfırdan tasarlanmıştır. Bu, modellerin sadece metni anlamak ve üretmek için tasarlandığı, aynı zamanda görüntü oluşturmak ve oluşturmak ve oluşturmak için gerçek dünyayla etkileşim kurabildiği, araçlar kullanabileceği anlamına gelir. Bu multimodal beceri ve ajan işlevleri, gelecekteki AI uygulamalarının ihtiyaçlarına derin bir mimari odaklanmanın sonucudur.

Gemini 2.0'ın farklı varyantları, çok çeşitli uygulamaları kapsayacak şekilde farklı odak noktalarına yöneliktir. Gemini 2.0 Flash, çok çeşitli görevler için uygun olan düşük gecikmeli çok yönlü bir model olarak tasarlanmıştır. İkizler 2.0 Pro, kodlama, dünya bilgisi ve uzun bağlamlarda uzmanlaşmıştır ve bu alanlarda en yüksek performansa ihtiyaç duyan kullanıcıları hedeflemektedir. Gemini 2.0 Flash-Lite, maliyet optimize edilmiş uygulamalar için tasarlanmıştır ve performans ve ekonomi arasında bir denge sunar. İkizler 2.0 Flaş Düşünme Deneysel nihayet akıl yürütme becerilerini geliştirmeyi amaçlamakta ve AI modellerinin mantıksal düşünme süreçlerini geliştirmek için yeni yollar araştırır.

Gemini 2.0 mimarisinin merkezi bir özelliği, multimodal girdilerin desteğidir. Modeller metin, kod, görüntüler, ses ve videoyu girdi olarak işleyebilir ve böylece farklı duyusal yöntemlerden gelen bilgileri entegre edebilir. Çıktı ayrıca Multimodal yapılabilir, burada Gemini 2.0 metin, görüntü ve ses üretebilir. Gibi bazı çıktı yöntemleri B. Video, şu anda hala özel önizleme aşamasındadır ve muhtemelen gelecekte genellikle mevcut olacaktır.

Gemini 2.0'ın etkileyici performansı da Google'ın özel donanımdaki yatırımlarından kaynaklanıyor. Şirket, AI hesaplamalarının hızlanması için özel olarak geliştirilen kendi trillium TPU'larına (tensör işleme birimleri) dayanmaktadır. Bu özel olarak hazırlanmış donanım, Google'ın AI modellerini daha verimli bir şekilde eğitmesini ve çalıştırmasını ve böylece AI pazarında rekabet avantajı elde etmesini sağlar.

İkizler 2.0'ın multimodaliteye mimari yönelimi ve gerçek dünyayla etkileşime girebilen AI ajanlarının sağlanması, diğer AI modellerine kıyasla önemli bir ayrım özelliğidir. Gemini 2.0 ailesinde farklı varyantların varlığı, Google'ın modelleri esnek bir şekilde belirli performans veya maliyet gereksinimlerine uyarlamasını sağlayan modüler bir yaklaşımı gösterir. Kendi donanımının kullanımı, Google'ın AI altyapısının daha da geliştirilmesine ve AI çağında öncü bir rol oynama kararlılığına yönelik uzun vadeli taahhüdünün altını çizmektedir.

Eğitim Verileri: Kapsam, Kaynaklar ve Öğrenme Sanatı

Gemini 2.0 için eğitim verilerinin tam kapsamı ve bileşimi hakkında ayrıntılı bilgi halka açık olmasa da, büyük veri kayıtları üzerinde eğitildiği modelin becerilerinden elde edilebilir. Bu veri kayıtları muhtemelen görüntü, ses ve video içeren 2.0 sürümleri için terabaytlar ve hatta metin ve kodlanmış verilerin petabaytları ve multimodal verileri içerir.

Google, İnternet'in tüm spektrumundan, sayısallaştırılmış kitaplardan, bilimsel yayınlardan, haber makaleleri, sosyal medya katkılarından ve sayısız diğer kaynaklardan gelen paha biçilmez bir veri hazinesine sahiptir. Bu büyük miktarda veri Google AI modellerini eğitmenin temelini oluşturur. Google'ın eğitim verilerinin kalitesini ve alaka düzeyini sağlamak ve potansiyel bozulmaları veya istenmeyen içeriği filtrelemek için gelişmiş yöntemler kullandığı varsayılabilir.

Gemini 2.0'ın multimodal becerileri, görüntü, ses ve video verilerinin eğitim sürecine dahil edilmesini gerektirir. Bu veriler muhtemelen halka açık görüntü veritabanları, ses arşivleri, video platformları ve muhtemelen Google'dan tescilli veri kayıtları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelir. Multimodal veri toplama ve işleme zorluğu, farklı veri yöntemlerini mantıklı bir şekilde entegre etmek ve modelin aralarındaki bağlantıları ve ilişkileri öğrenmesini sağlamaktır.

Gemini 2.0 gibi büyük ses modelleri için eğitim süreci son derece hesaplanmıştır ve güçlü süper bilgisayarların ve özel AI donanımlarının kullanılmasını gerektirir. Modelin eğitim verileriyle tekrar tekrar beslendiği yinelemeli bir süreçtir ve parametreleri, istenen görevleri yerine getirecek şekilde uyarlanır. Bu süreç haftalar hatta aylar sürebilir ve altta yatan algoritmaların ve makine öğreniminin inceliklerinin derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.

En önemli beceriler ve çeşitli uygulamalar: İkizler 2.0 eylemde

Gemini 2.0 Flash, Pro ve Flash-Lite, sizi çeşitli endüstrilerde ve alanlarda çeşitli uygulamalar için uygun hale getiren etkileyici bir beceri yelpazesi sunar. En önemli işlevler şunları içerir:

Multimodal ek ve çıkış

Metin, kod, görüntü, görüntü, ses ve video işleme ve üretme ve üretme yeteneği işleme ve üretme, insan-makine etkileşimi ve çok modlu içeriğin oluşturulması için yeni fırsatlar açar.

Araç Kullanımı

Gemini 2.0, bilgilere erişmek, eylemleri gerçekleştirmek ve karmaşık görevleri yönetmek için harici araçları ve API'leri kullanabilir. Bu, modelin kendi becerilerinin ötesine geçmesini ve dinamik ortamlara uyum sağlamasını sağlar.

Uzun Bağlam Penceresi

Özellikle, 2 milyon jeton bağlam penceresi ile Gemini 2.0 Pro son derece uzun metinleri işleyebilir ve anlayabilir ve kapsamlı belgelerin analizi veya uzun konuşmaların özeti gibi görevleri anlayabilir.

Geliştirilmiş akıl yürütme

Deneysel versiyon Gemini 2.0 Flash Düşünme Deneysel, modelin mantıksal düşünme süreçlerini iyileştirmeyi ve daha karmaşık problemleri çözmesini ve rasyonel kararlar almasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Kodlama

Gemini 2.0 Pro, kodlamada özellikle güçlüdür ve çeşitli programlama dillerinde yüksek kaliteli kodu oluşturabilir, koddaki hataları tanıyabilir ve düzeltebilir ve yazılım geliştirmede destekleyebilir.

İşlev çağrısı

İşlevleri çağırma yeteneği, Gemini 2.0'ın diğer sistemler ve uygulamalarla etkileşime girmesini ve karmaşık çalışma süreçlerini otomatikleştirmesini sağlar.

Gemini 2.0'ın potansiyel uygulamaları neredeyse sınırsızdır. Bazı örnekler şunları içerir:

İçeriğin oluşturulması

Metinler, makaleler, blog yayınları, senaryolar, şiirler, müzik ve diğer yaratıcı içeriklerin çeşitli format ve stillerde üretilmesi.

otomasyon

Rutin görevlerin otomasyonu, veri analizi, süreç optimizasyonu, müşteri hizmetleri ve diğer iş süreçleri.

Kodlama desteği

Yazılım geliştiricilerinin kodlanizasyon, hata düzeltmesi, kod belgeleri ve yeni programlama dillerini öğrenmede desteklenmesi.

Geliştirilmiş vizör deneyimleri

Geleneksel anahtar kelime aramasının ötesine geçen ve kullanıcıların karmaşık soruları cevaplamalarına ve bilgiler hakkında daha derin bilgiler kazanmalarına yardımcı olan daha akıllı ve bağlamla ilgili arama sonuçları.

İşletme ve Kurumsal Uygulamalar

Verimliliği, karar verme ve müşteri memnuniyetini artırmak için pazarlama, satış, insan kaynakları, finans, yasal ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda kullanın.

İkizler 2.0: Günlük yaşam ve iş için dönüştürücü AI ajanı

Evrensel bir AI asistanının gelecekteki becerilerini araştıran Project Astra gibi özel projeler ve tarayıcı otomasyonu için bir prototip olan Project Mariner, Gemini 2.0'ın pratik kullanımlarını göstermektedir. Bu projeler, Google'ın İkizler teknolojisini sadece bireysel görevler için bir araç olarak değil, insanları günlük yaşamlarında ve profesyonel faaliyetlerinde destekleyebilen kapsamlı AI çözümlerinin geliştirilmesinin bir temeli olarak gördüğünü göstermektedir.

Gemini 2.0 model ailesinin çok yönlülüğü, genel uygulamalardan kodlama ve karmaşık akıl yürütme gibi özel alanlara kadar geniş bir görev spektrumunda kullanımlarını sağlar. Temsilci işlevlerine odaklanma, sadece komutlara tepki vermekle kalmayıp aynı zamanda bağımsız olarak hareket edebilen ve problemleri çözebilen daha proaktif ve yararlı AI sistemlerine yönelik bir eğilimi göstermektedir.

İçin uygun:

• Google Gemini 2.0, Yapay Zeka ve Robotik: İkizler Robotik ve Gemini Robotics- ER

Kullanıcılar ve geliştiriciler için kullanılabilirlik ve erişilebilirlik: Herkes için AI

Google, Gemini 2.0'ı hem geliştiriciler hem de son kullanıcılar için erişilebilir hale getirmeye çalışıyor. Gemini 2.0 Flash ve Flash-Lite, Google AI Studio ve Verix AI'daki Gemini API'si aracılığıyla kullanılabilir. Google AI Studio, geliştiricilerin Gemini 2.0'ı denemelerini, prototipler oluşturmasını ve AI uygulamaları geliştirmelerini sağlayan web tabanlı bir geliştirme ortamıdır. Vertex AI, AI modellerinin eğitimi, sağlanması ve yönetimi için kapsamlı bir araç ve hizmetler sunan Google'ın makine öğrenimi için bulut platformudur.

Deneysel sürüm Gemini 2.0 Pro Vertex AI'da da erişilebilir, ancak modelin en son işlevlerini ve olanaklarını keşfetmek isteyen ileri düzey kullanıcılara ve araştırmacılara yöneliktir.

Gemini 2.0 Flash Experimental'in sohbet için optimize edilmiş bir sürümü Gemini Web uygulamasında ve mobil uygulamada mevcuttur. Bu aynı zamanda son kullanıcıların Gemini 2.0'ın becerilerini bir konuşma bağlamında deneyimlemelerini ve modelin daha da geliştirilmesine katkıda bulunan geri bildirim vermelerini sağlar.

İkizler ayrıca gmail, dokümanlar, sayfalar ve slaytlar gibi Google çalışma alanı uygulamalarına entegre edilmiştir. Bu entegrasyon, kullanıcıların Gemini 2.0'ın AI işlevlerini doğrudan günlük çalışma süreçlerinde, ör. B. E -posta yazarken, belge oluştururken, elektronik tablodaki verileri analiz ederken veya sunumlar oluştururken.

Deneysel sürümlerden genel olarak mevcut modellere kadar Gemini 2.0'ın kademeli kullanılabilirliği, kontrollü bir giriş ve kullanıcı geri bildiriminin toplanmasını sağlar. Bu, geniş bir kitle için erişilebilir hale getirilmeden önce modellerin istikrarlı, güvenilir ve kullanıcı dostu olmasını sağlamak için Google stratejisinin önemli bir yönüdür. Google Workspace gibi yaygın platformlara entegrasyon, modelin becerilerinin geniş bir kullanıcı tabanı aracılığıyla kullanılmasını kolaylaştırır ve AI'yi insanların günlük yaşamına entegre etmeye katkıda bulunur.

İyi bilinen güçlü ve zayıf yönler: İkizler 2.0'ın dürüst bir görünümü

Gemini 2.0, AI topluluğundaki ve ilk kullanıcı testlerindeki etkileyici becerileri için çok övgü aldı. Bildirilen güçlü yönler şunları içerir:

Geliştirilmiş Multimodal Beceriler

Gemini 2.0, seleflerini ve medya, iletişim ve yaratıcı endüstrilerdeki çeşitli uygulamalar için önceden hazırlanan multimodal verilerin işlenmesi ve üretilmesinde diğer birçok modeli aşıyor.

Daha hızlı işçilik

Gemini 2.0 Flash ve Flash-Lite, hız için optimize edilmiştir ve düşük gecikme sunar, bu da onu gerçek zamanlı uygulamalar ve etkileşimli sistemler için ideal hale getirir.

Geliştirilmiş akıl yürütme ve bağlam anlayışı

İkizler 2.0, mantıksal düşüncede ve karmaşık bağlamların anlaşılmasında ilerlemeyi göstermektedir, bu da daha kesin ve ilgili cevaplara ve sonuçlara yol açar.

Uzun bağlamların kodlanmasında ve işlenmesinde güçlü performans

Özellikle, Gemini 2.0 Pro, kodgenizasyon ve analiz becerilerini ve son derece uzun bağlam penceresini etkilemektedir, bu da onun büyük miktarda metin işlemesini sağlar.

Bu etkileyici güçlü yönlere rağmen, Gemini 2.0'ın hala iyileşme potansiyeline sahip olduğu alanlar da vardır. Bildirilen zayıf yönler şunları içerir:

Potansiyel bozulmalar

Birçok büyük ses modeli gibi Gemini 2.0, eğitim verilerindeki bozulmaları yansıtabilir, bu da önyargılı veya ayrımcı sonuçlara yol açabilir. Google aktif olarak bu çarpıklıkları tanımak ve en aza indirmek için çalışıyor.

Karmaşık problem çözme üzerindeki kısıtlamalar gerçek zamanlı

Gemini 2.0 akıl yürütmede ilerleme gösterse de, özellikle belirli akıl yürütme görevleri için optimize edilmiş özel modellere kıyasla, gerçek zamanlı olarak çok karmaşık problemlerle sınırlarına ulaşabilir.

Gmail'de kompozisyon aracında iyileştirmeye ihtiyaç var

Bazı kullanıcılar Gmail'deki Gemini 2.0'a dayanan kompozisyon aracının henüz her açıdan mükemmel olmadığını ve iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu, ör. B. stilistik tutarlılık veya belirli kullanıcı tercihlerinin dikkate alınması ile ilgili olarak.

GROK ve GPT-4 gibi rakiplerle karşılaştırıldığında, Gemini 2.0 multimodal görevlerde güçlü yönler gösterir, ancak belirli akıl yürütme kriterlerinde geride kalabilir. AI pazarının çok dinamik olduğunu ve farklı modellerin göreceli performansının sürekli değiştiğini vurgulamak önemlidir.

Genel olarak, Gemini 2.0 etkileyici beceriler sunar ve diğer LLM'lerin geliştirilmesinde önemli ilerlemeleri temsil eder, ancak tüm görevlerde bozulmalar ve tutarlı akıl yürütme ile ilgili zorluklarla da karşı karşıyadır. Bununla birlikte, Google DeepMind tarafından Gemini 2.0'ın sürekli geliştirilmesi ve iyileştirilmesi muhtemelen gelecekte bu zayıflıkları en aza indirmeye ve güçlü yönlerini genişletmeye devam edecektir.

İlgili kriterlerin sonuçları ve performans karşılaştırmaları: Sayılar hacimleri konuşur

Benchmark verileri, MMLU (büyük çoklu görev dili anlayışı), lisansüstü düzeyde google-rapt ql, gpqa (lisansüstü ql ql, gpqa, matematik, hiddenmath, global mmlu, mmmu (kitlesel multi-disiplin Anlama), Covost2 (Konuşma Sesi Çevirisi) ve Egososchema öncüllerine karşı performansta önemli bir artışa sahiptir.

Gemini 2.0'ın farklı varyantları farklı güçlü yönler gösterir, böylece Pro genellikle daha karmaşık görevler için daha iyi performans gösterirken, Flash ve Flash Lite hız ve maliyet verimliliği için optimize edilir.

GPT-4O ve Deepseek gibi diğer şirketlerin modelleriyle karşılaştırıldığında, göreceli performans belirli bir ölçüt ve karşılaştırılan modellere bağlı olarak değişir. Örneğin, Gemini 2.0 önemli ölçütlerde Flash 1.5 Pro'yu aşar ve aynı zamanda iki kat daha hızlıdır. Bu, Google'ın Gemini mimarisinin daha da geliştirilmesiyle elde ettiği verimliliğin altını çiziyor.

Gemini 2.0 Pro, Gemini 1.5 Pro'dan daha yüksek değerler elde ediyor Bu iyileştirmeler özellikle yazılım geliştiricileri ve kod geliştirme ve analiz için AI kullanan şirketler için geçerlidir.

Matematik ve HiddenMath gibi matematik kriterlerinde 2.0 modelleri de öncekilerde önemli gelişmeler göstermektedir. Bu, Google'ın İkizler 2.0'ın akıl yürütme becerilerini geliştirmede, özellikle mantıksal düşünme ve matematiksel anlayış gerektiren alanlarda ilerleme kaydettiğini göstermektedir.

Bununla birlikte, kıyaslama sonuçlarının genel resmin sadece bir parçası olduğunu belirtmek önemlidir. Bir AI modelinin gerçek uygulamalarda gerçek performansı, belirli gereksinimlere ve bağlama bağlı olarak değişebilir. Bununla birlikte, kıyaslama verileri, farklı modellerin göreceli güçlü ve zayıf yönleri hakkında değerli bilgiler sağlar ve performanslarının objektif bir karşılaştırmasını sağlar.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Ucuz AI Liderleri: Deepseek vs. AI Dev-Güçlü Alternatif-Görüntü: Xpert.digital

Deepseek: Akıl yürütme ve açık kaynak üzerine odaklanan verimli meydan okuma

Deepseek, Deepseek AI tarafından geliştirilen bir AI modelidir ve dikkate değer verimliliği, güçlü akıl yürütme becerileri ve açık kaynak konusundaki bağlılığı ile karakterizedir. Deepseek, kendisini yerleşik AI devlerinin modellerine güçlü ve ucuz bir alternatif olarak konumlandırıyor ve AI topluluğunda zaten çok dikkat çekti.

Mimari çerçeve ve teknik özellikler: İnovasyon yoluyla verimlilik

Deepseek, gruplandırılmış sorgu dikkati (GQA) ve dinamik tasarruf aktivasyonu (uzmanların karışımı) yoluyla verimliliğe dayanan değiştirilmiş bir transformatör mimarisi kullanır. Bu mimari yenilikler, Deepseek'in nispeten düşük aritmetik kaynaklarla yüksek performans elde etmesini sağlar.

Deepseek'in halka açık ilk versiyonu olan Deepseek-R1 modeli 671 milyar parametreye sahiptir, ancak jeton başına sadece 37 milyar etkinleştirilir. “Seyrek aktivasyon” ın bu yaklaşımı, her bir giriş için modelin sadece küçük bir kısmı aktif olduğundan, çıkarım sırasında bilgi işlem maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.

Deepseek'in bir diğer önemli mimari özelliği çok başlı Gizli Dikkat (MLA) mekanizmasıdır. MLA, transformatör mimarisinin merkezi bir bileşeni olan dikkat mekanizmasını optimize eder ve modeldeki bilgi işlemenin verimliliğini artırır.

Deepseek'in odak noktası, özellikle kodgenleşme ve çok dilli destek alanlarında, operasyonel kısıtlamalar üzerindeki performans ve pratik kısıtlamalar arasındaki denge üzerindedir. Model, bu alanlarda mükemmel sonuçlar sunmak için tasarlanmıştır ve aynı zamanda ucuz ve kaynaktan kurtulmaktadır.

Deepseek'in kullandığı MOE mimarisi, AI modelini her biri giriş verilerinin bir alt kümesinde uzmanlaşmış ayrı alt ağlara ayırır. Eğitim ve çıkarım sırasında, her bir giriş için sadece alt ağların bir kısmı etkinleştirilir, bu da bilgi işlem maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Bu yaklaşım, DeepSeek'in çıkarım hızını veya maliyetlerini aşırı derecede artırmadan birçok parametreye sahip çok büyük bir modeli eğitmesini ve çalıştırmasını sağlar.

Eğitim verileri hakkında bulgular: Miktardan önceki kalite ve uzmanlaşmanın değeri

Deepseek, özellikle kodlama ve Çin dili için alana özgü eğitim verilerine büyük önem vermektedir. Şirket, eğitim verilerinin kalitesinin ve alaka düzeyinin bir AI modelinin performansı için saf miktardan daha önemli olduğuna ikna olmuştur.

Deepseek-V3 eğitim gövdesi 14.8 trilyon jeton içerir. Bu verilerin önemli bir kısmı, kodlama ve Çince diline odaklanan etki alanına özgü kaynaklardan gelmektedir. Bu, DeepSeek'in bu alanlarda özellikle güçlü hizmetler gerçekleştirmesini sağlar.

Deepseek'ten gelen eğitim yöntemleri, Deepseek-R1-Zero için benzersiz saf RL yaklaşımı ve Deepseek-R1 için soğuk başlangıç ​​verilerinin kullanılması dahil takviye öğrenimi (RL) içerir. Takviye öğrenimi, bir ajanın istenen eylemler ve istenmeyen eylemler için cezalar için ödüller alarak bir ortamda hareket etmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi yöntemidir.

Deepseek-R1-Zero, sadece RL aracılığıyla akıl yürütme becerilerini geliştirmek için ilk denetimli bir yüzgeç ayarlaması (SFT) olmadan eğitildi. Denetlenen ince ayar, belirli görevlerdeki performansını artırmak için daha küçük, açıklamalı bir veri setine sahip önceden eğitilmiş bir dil modelinin tamamlandığı olağan bir teknolojidir. Bununla birlikte, Deepseek, takviye öğrenimi tarafından SFT olmadan bile güçlü nüks becerileri elde etmenin mümkün olduğunu göstermiştir.

Öte yandan Deepseek-R1, okuma ve okuma dışı görevler için güçlü bir temel oluşturmak için RL'nin önüne soğuk başlangıç ​​verilerini entegre eder. Soğuk başlangıç ​​verileri, eğitimin başında, dil ve dünyanın temel bir anlayışını modele iletmek için kullanılan verilerdir. Soğuk başlangıç ​​verilerinin takviye öğrenimi ile birleşimi ile Deepseek, güçlü akıl yürütme becerilerine ve geniş bir genel bilgiye sahip bir modeli eğitebilir.

RL eğitim sürecini optimize etmek ve eğitimin istikrarını ve verimliliğini artırmak için Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO) gibi gelişmiş teknikler de kullanılır.

İçin uygun:

• Ekonomik Turbo Deepseek: Çin'in ekonomik motor olarak yeni AI umudu mu?

Temel Beceriler ve Potansiyel Uygulamalar: Deepseek eylemde

Deepseek-R1, çeşitli uygulamalar için onu önceden belirleyen bir dizi temel beceri ile karakterizedir:

Güçlü akıl yürütme yetenekleri

Deepseek-R1, özellikle matematik ve kodlama gibi alanlarda mantıksal düşünme ve problem çözmede özellikle güçlüdür.

Kodlama ve matematikte üstün performans

Benchmark verileri, Deepseek-R1'in kodlama ve matematik kıyaslamalarında OpenAai'den bazı modeller de dahil olmak üzere diğer birçok modelden daha iyi kesildiğini göstermektedir.

Çok dilli destek

Deepseek-R1, küresel uygulamalar ve çok dilli kullanıcılar için cazip hale getiren çeşitli diller için destek sunar.

Maliyet verimliliği

Deepseek-R1'in verimli mimarisi, modelin nispeten küçük bilgi işlem maliyetleriyle çalışmasını sağlar, bu da onu şirketler ve geliştiriciler için ucuz bir seçenek haline getirir.

Açık Kaynak Kullanılabilirliği

Deepseek AI açık kaynak fikrine bağlıdır ve Deepseek LLM ve Deepseek kodu dahil olmak üzere birçok modelini açık kaynak olarak sunar. Bu, topluluk tarafından AI teknolojisinin şeffaflığını, işbirliğini ve daha da geliştirilmesini teşvik eder.

Deepseek-R1 için potansiyel uygulamalar şunları içerir:

İçerik yaratımı

Yüksek derecede doğruluk ve detay gerektiren teknik metinler, belgeler, raporlar ve diğer içerik oluşturulur.

AI öğretmen

Öğrencileri karmaşık kavramları problem çözme ve anlamada desteklemek için matematik, bilgisayar bilimi ve diğer teknik disiplin alanlarında akıllı bir öğretmen olarak kullanın.

Geliştirme araçları

Kodu, sorun giderme, kod analizi ve optimizasyondaki yazılım geliştiricilerini desteklemek için geliştirme ortamlarında ve araçlara entegrasyon.

Mimari ve Kentsel Planlama

Deepseek AI, CBS verilerinin işlenmesi ve görselleştirmeler için kodlama kodu dahil olmak üzere mimarlık ve kentsel planlamada da kullanılır. Bu, Deepseek'in özel ve karmaşık uygulama alanlarında bile katma değer yaratma potansiyelini gösterir.

Deepseek-R1, karmaşık problemleri bireysel adımlarla sökerek ve düşünme sürecini şeffaf hale getirerek çözebilir. Bu yetenek, AI kararlarının izlenebilirliğinin ve açıklanabilirliğinin önemli olduğu uygulama alanlarında özellikle değerlidir.

Kullanılabilirlik ve lisanslama seçenekleri: İnovasyon ve erişilebilirlik için açık kaynak

Deepseek güçlü bir şekilde açık kaynaklara güvenir ve birkaç modelini açık kaynak lisansları altında yayınlamıştır. Deepseek LLM ve Deepseek kodu açık kaynak olarak mevcuttur ve toplum tarafından serbestçe kullanılabilir, değiştirilebilir ve geliştirilebilir.

Deepseek-R1, modelin ticari ve ticari olmayan kullanımına, modifikasyonuna ve daha fazla dağılımına izin veren çok liberal bir açık kaynak lisansı olan Co-License altında yayınlanmıştır. Bu açık kaynak stratejisi, DeepSeek'i genellikle modellerini tescilli tutan diğer birçok AI şirketinden ayırır.

Deepseek-R1, Hugging Face, Azure AI Foundry, Amazon Dark ve IBM Watsonx.ai dahil olmak üzere çeşitli platformlarda mevcuttur. Hugging Face, AI modelleri ve veri kayıtlarının yayınlanması ve değişimi için popüler bir platformdur. Azure AI Foundry, Amazon Dark ve IBM Watsonx.ai, API'ler aracılığıyla Deepseek-R1 ve diğer AI modellerine erişim sağlayan bulut platformlarıdır.

Deepseek modelleri, hem eğitim hem de çıkarım maliyetleri açısından rakiplere kıyasla ucuz olarak bilinir. Bu, AI teknolojisini ürün ve hizmetlerine entegre etmek isteyen, ancak bütçelerine dikkat etmek zorunda olan şirketler ve geliştiriciler için önemli bir avantajdır.

Deepseek'in açık kaynak ve maliyet verimliliği için katılımı, araştırmacılardan ve geliştiricilerden şirketlere ve kuruluşlara kadar çok çeşitli kullanıcılar için cazip bir seçenek haline getiriyor. Açık kaynak kullanılabilirliği, AI topluluğu tarafından Deepseek teknolojisinin şeffaflığını, işbirliğini ve daha hızlı geliştirilmesini teşvik eder.

İçin uygun:

• Deepseek R2: Çin'in AI modeli Turbo, beklenenden daha erken ateş ediyor, DePseek R2 kod uzman-geliştiricisi olmalı!

Bildirilen güçlü ve zayıf yönler: Deepseek'e eleştirel bir bakış

Deepseek, AI topluluğunda kodlama, matematik ve akıl yürütme alanlarındaki güçlü yönleri nedeniyle çok fazla tanınma aldı. Bildirilen güçlü yönler şunları içerir:

Kodlama ve matematikte üstün performans

Benchmark verileri ve bağımsız incelemeler, Deepseek-R1'in kodlama ve matematik kıyaslamalarındaki olağanüstü performansını, genellikle Openai modellerinden daha iyi doğrulamaktadır.

Maliyet verimliliği

Deepseek-R1'in verimli mimarisi, modelin diğer birçok karşılaştırılabilir modelden daha düşük bilgi işlem maliyetleriyle çalışmasını sağlar.

Açık Kaynak Kullanılabilirliği

Deepseek modellerinin açık kaynak lisanslanması, AI topluluğunda şeffaflığı, işbirliğini ve yeniliği teşvik eder.

Güçlü akıl yürütme yetenekleri

Deepseek-R1, özellikle teknik alanlarda mantıksal düşünme ve problem çözme konusunda etkileyici beceriler gösterir.

Bu güçlü yönlere rağmen, Deepseek'in hala iyileştirme potansiyeline sahip olduğu alanlar da vardır. Bildirilen zayıf yönler şunları içerir:

Potansiyel bozulmalar

Tüm büyük ses modelleri gibi, Deepseek de Deepseek Ani onları en aza indirmeye çalışsa da, eğitim verilerindeki bozulmaları yansıtabilir.

Yerleşik sağlayıcılara kıyasla daha küçük ekosistem

Deepseek nispeten genç bir şirkettir ve henüz Google veya OpenAAI gibi yerleşik sağlayıcılar gibi aynı kapsamlı araç, hizmetler ve topluluk kaynakları ekosistemine sahip değildir.

Metin ve kodun ötesinde sınırlı multimodal destek

Deepseek öncelikle metin ve kod işlemeye odaklanmaktadır ve şu anda Gemini 2.0 gibi görüntüler, ses ve video için kapsamlı multimodal destek sunmamaktadır.

İnsan denetimine ihtiyaç duymaya devam ediyor

Deepseek-R1 birçok alanda etkileyici bir performans sergilese de, hataları veya istenmeyen sonuçları önlemek için kritik kullanım durumlarında insan denetimi ve doğrulama hala gereklidir.

Ara sıra halüsinasyonlar

Tüm önemli dil modelleri gibi, Deepseek bazen halüsinasyonlar üretebilir, yani yanlış veya alakasız bilgiler üretebilir.

Büyük aritmetik kaynaklara bağımlılık

Deepseek-R1'in eğitimi ve işletimi önemli aritmetik kaynaklar gerektirir, ancak modelin verimli mimarisi bu gereksinimleri diğer modellere kıyasla azaltır.

Genel olarak, Deepseek, kodlama, matematik ve akıl yürütme alanlarında özel güçlü yönlere sahip umut verici bir AI modelidir. Maliyet verimliliği ve açık kaynak kullanılabilirliği, onu birçok kullanıcı için cazip bir seçenek haline getirir. Deepseek'in Deepseek AI tarafından daha da ilerlemesinin, gelecekte zayıf yönlerini en aza indirmeye ve güçlü yönlerini genişletmeye devam etmesi bekleniyor.

İlgili kriterlerin sonuçları ve performans karşılaştırmaları: Deepseek, karşılaştırma

Benchmark verileri, Deepseek-R1'in birçok akıl yürütme kriterinde Openai-O1'e ayak uydurabileceğini veya hatta özellikle matematik ve kodlamada bunları aşabileceğini göstermektedir. Openai-O1, GPT-4.5'ten önce yayınlanan Openai'den ve bazı alanlarda yayınlanan önceki modelleri ifade eder: B. Akıl yürütme, muhtemelen hala rekabetçi.

AIME 2024 (Amerikan Invitational Matematik Sınavı) ve Math-500 gibi matematik ölçütlerinde, Deepseek-R1 yüksek değerlere ulaşır ve genellikle Openai modellerini aşar. Bu, matematiksel akıl yürütme ve problem çözme konusundaki Deepseek'in güçlü yönlerinin altını çizmektedir.

Kodlama alanında, Deepseek-R1 ayrıca LiveCodeBech ve CodeForces gibi kriterlerde güçlü hizmetler gösterir. LiveCodebench, kod mobilyaları için bir ölçüttür, CodeForces ise programlama yarışmaları için bir platformdur. Bu ölçütlerdeki Deepseek-R1'in iyi sonuçları, yüksek kaliteli kod üretme ve karmaşık programlama görevlerini çözme yeteneğini göstermektedir.

GPQA Diamond (Lisansüstü Google Kanıt Soru-Cevap) gibi genel bilgi ölçütlerinde, Deepseek-R1 genellikle göz seviyesinde veya biraz Openai-O1 altındadır. GPQA Diamond, AI modellerinin genel bilgisini ve akıl yürütme varlıklarını test eden zorlu bir ölçüttür. Sonuçlar, Deepseek-R1'in de bu alanda rekabetçi olduğunu göstermektedir, ancak özel modellerle aynı performansı elde edemeyebilir.

Lama ve Qwen gibi daha küçük modellere dayanan Deepseek-R1'in damıtılmış versiyonları da çeşitli ölçütlerde etkileyici sonuçlar gösterir ve bazı durumlarda Openai-O1-Mini'yi bile aşar. Damıtma, daha büyük bir modelin davranışını taklit etmek için daha küçük bir modelin eğitildiği bir tekniktir. Deepseek-R1'in damıtılmış versiyonları, Deepseek'in temel teknolojisinin, çok yönlülüğünün ve ölçeklenebilirliğinin altını çizen daha küçük modellerde de etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

GPT-4.5: Konuşma Mükemmelliği ve Doğal Etkileşim İmajına Odaklanma: Xpert.Digital

GPT-4.5: Konuşma mükemmelliği ve doğal etkileşime odaklanma

GPT-4.5, “Orion” kod adı ile OpenAAI'nin en son amiral gemisi modelidir ve şirketin sadece akıllı değil, aynı zamanda sezgisel, empatik ve derin bir seviyede insanlarla etkileşime girebilen bir AI vizyonunu somutlaştırır. GPT-4.5 öncelikle konuşma deneyimini geliştirmeye, gerçeklerin düzeltilmesini artırmaya ve halüsinasyonları azaltmaya odaklanır.

Mevcut özellikler ve ana özellikler (Mart 2025 itibariyle): GPT-4.5 Açıklandı

GPT-4.5, Şubat 2025'te araştırma önizlemesi olarak yayınlandı ve şimdiye kadar “sohbet için en büyük ve en iyi model” olarak adlandırılıyor. Bu ifade, modelin konuşma becerileri ve insan-makine etkileşiminin optimizasyonu üzerine birincil odağının altını çizmektedir.

Model, 128.000 jeton ve maksimum çıkış uzunluğu 16.384 jeton içerik penceresine sahiptir. Bağlam penceresi Gemini 2.0 Pro'nunkinden daha küçüktür, ancak yine de çok büyüktür ve GPT-4.5'in daha uzun tartışmalara ve daha karmaşık soruları işlemesini sağlar. Maksimum çıkış uzunluğu, modelin üretebileceği cevapların uzunluğunu sınırlar.

GPT-4.5 bilgisi durumu Eylül 2023'e kadar aralıklar. Bu, modelin bu noktaya kadar bilgi ve olaylara sahip olduğu, ancak daha sonraki gelişmeler hakkında hiçbir bilgisi olmadığı anlamına gelir. Bu, zaman açısından kritik veya güncel bilgiler için GPT-4.5 kullanılırken dikkate alınması gereken önemli bir kısıtlamadır.

GPT-4.5, CHATGPT'deki Web Arama, Dosya ve Görüntü Yüklemeleri ve Tuval Aracı gibi işlevleri entegre eder. Model, modelin mevcut bilgilere internetten erişmesini ve cevaplarını mevcut bilgilerle zenginleştirmesini sağlar. Dosya ve resim yüklemeleri, kullanıcıların modellere dosya veya resim şeklinde ek bilgiler sağlamasını etkinleştirir. Canvas aracı, kullanıcıların görsel öğeleri GPT-4.5 ile konuşmalarına entegre etmelerini sağlayan etkileşimli bir çizim panosudur.

Adım adım akıl yürütmeye odaklanan O1 ve O3-mini gibi modellerin aksine, GPT-4.5 gözetimsiz öğrenmeyi ölçeklendirir. Denetimsiz öğrenme, modelin açık talimatlar veya etiketler olmadan tanımlanmamış verilerden öğrendiği bir makine öğrenimi yöntemidir. Bu yaklaşım, modeli daha sezgisel ve daha konuşulan hale getirmeyi amaçlamaktadır, ancak performansı karmaşık problem çözen görevlerle ödeyebilir.

Mimari Tasarım ve Yenilikler: Konuşma için ölçeklendirme ve uyum

GPT-4.5, kendisini çoğu modern büyük dil modelinin temeli olarak kuran Transformer Mimarisine dayanmaktadır. Openai, GPT-4.5'i eğitmek ve çalıştırmak için Microsoft Azure AI süper bilgisayarlarının muazzam bilgi işlem gücünü kullanır. Hesaplama gücünün ve verilerinin ölçeklendirilmesi, büyük ses modellerinin performansı için belirleyici bir faktördür.

GPT-4.5'in gelişimine bir odak noktası, dünya modelinin ve sezginin doğruluğunu iyileştirmek için denetimsiz öğrenmenin ölçeklendirilmesidir. Openai, dünyayı daha derin bir anlayışa ve gelişmiş bir sezginin, insanlarla doğal ve insani bir şekilde etkileşime girebilecek AI modellerinin yaratılması için belirleyici olduğuna ikna olmuştur.

İnsanlarla işbirliğini geliştirmek ve nüansları anlamak için yeni ölçeklenebilir hizalama teknikleri geliştirilmiştir. Hizalama, bir AI modelini insanların değerlerini, hedeflerini ve tercihlerini yansıtacak şekilde hizalama sürecini ifade eder. Büyük ölçekte kullanılırsa büyük ses modellerinin güvenli, kullanışlı ve etik olarak haklı olmasını sağlamak için ölçeklenebilir hizalama teknikleri gereklidir.

OpenAAI, GPT-4.5'in GPT-4O'ya kıyasla 10 kat daha yüksek işlem verimliliğine sahip olduğunu iddia ediyor. GPT-4O, konuşma becerileri ile de bilinen Openai'den önceki bir modeldir. GPT-4.5'in verimliliğindeki artış, modeli daha hızlı ve daha ucuz çalıştırmayı mümkün kılabilir ve muhtemelen yeni uygulama alanları açabilir.

Eğitim verileri hakkında ayrıntılar: kapsam, kesme ve bilgi ve sezgi karışımı

GPT-4.5 için eğitim verilerinin kesin kapsamı kamuya açıklanmamış olsa da, modelin becerileri ve OpenAAI kaynakları nedeniyle çok büyük olduğu varsayılabilir. Eğitim verilerinin petabaytlarının veya hatta exabaytlerin metin ve görüntü verilerini içerdiği tahmin edilmektedir.

Model modeli Eylül 2023'e kadar yeterlidir. Eğitim verileri muhtemelen internetten, kitaplardan, bilimsel yayınlardan, haber makaleleri, sosyal medya katkılarından ve diğer kaynaklardan çok çeşitli metin ve görüntü verileri içerir. Openai muhtemelen eğitim verilerinin kalitesini ve alaka düzeyini sağlamak için veri toplama, hazırlık ve filtreleme için karmaşık yöntemler kullanır.

GPT-4.5 eğitimi, muazzam aritmetik kaynakların kullanılmasını gerektirir ve muhtemelen haftalar veya aylar sürer. Kesin eğitim süreci tescillidir ve Openai tarafından ayrıntılı olarak tanımlanmamıştır. Bununla birlikte, insan geri bildirimlerinden (RLHF) takviye öğrenmesinin eğitim sürecinde önemli bir rol oynadığı varsayılabilir. RLHF, bir AI modelinin davranışını kontrol etmek ve insan tercihlerine uyarlamak için insan geri bildirimlerinin kullanıldığı bir tekniktir.

İçin uygun:

• Ajan AI | Openai'den Chatgpt'teki Son Gelişmeler: Derin Araştırma, GPT-4.5 / GPT-5, Duygusal Zeka ve Hassasiyet

Birincil Beceriler ve Hedef Uygulamalar: Kullanımda GPT-4.5

GPT-4.5, yaratıcı yazma, öğrenme, yeni fikirler keşfetme ve genel konuşma gibi alanlarda karakterize edilir. Model, doğal, insan ve ilgi çekici konuşmalar yapmak ve kullanıcıları çeşitli görevlerde desteklemek için tasarlanmıştır.

GPT-4.5'in en önemli becerilerinden biri şunlardır:

Geliştirilmiş hızlı uyum

GPT-4.5, kullanıcıların talimatlarını ve isteklerini istemi içinde anlamak ve uygulamak daha iyidir.

Bağlam işleme

Model daha uzun konuşmaları ve daha karmaşık bağlamları işleyebilir ve cevaplarını buna göre uyarlayabilir.

Veri doğruluğu

GPT-4.5 gerçekleri geliştirdi ve önceki modellerden daha az halüsinasyon üretiyor.

Duygusal zeka

GPT-4.5, metinlerdeki duyguları tanıyabilir ve daha doğal ve empatik konuşmalara yol açan şeylere uygun şekilde tepki verebilir.

Güçlü yazı performansı

GPT-4.5, yaratıcı metinlerden teknik belgelere kadar farklı stillerde ve formatlarda yüksek kaliteli metinler oluşturabilir.

Model, iletişimi optimize etme, içerik oluşturma ve kodlama ve otomasyon görevlerini destekleme potansiyeline sahiptir. GPT-4.5, doğal dil etkileşimi, yaratıcı üretim ve hassas faktör üremesinin ön planda olduğu, karmaşık mantıksal akıl yürütme için daha az olduğu uygulamalar için özellikle uygundur.

GPT-4.5'ten bazı hedef uygulamalar örneklerini ekleyin:

Chatbotlar ve sanal asistanlar

Müşteri hizmetleri, eğitim, eğlence ve diğer alanlar için gelişmiş sohbet botları ve sanal asistanların geliştirilmesi.

Yaratıcı yazarlık

Yazarların, senaryo yazarlarının, basterin ve diğer reklam öğelerinin fikir bulma, metin yazma ve yaratıcı içerik oluşturma desteği.

Eğitim ve öğrenme

Çeşitli eğitim alanlarında akıllı bir öğretmen, öğrenme ortağı veya araştırma görevlisi olarak kullanın.

İçerik yaratımı

Blog yayınları, makaleler, sosyal medya yayınları, ürün açıklamaları ve diğer web içeriği türlerinin oluşturulması.

Çeviri ve yerelleştirme

Makine çevirilerinin ve yerelleştirme süreçlerinin kalitesinin ve verimliliğinin iyileştirilmesi.

Farklı kullanıcı grupları için kullanılabilirlik ve erişim

GPT-4.5, Plus, Pro, Team, Enterprise ve EDU planları olan kullanıcılar için kullanılabilir. Bu kademeli erişim yapısı, Openai'nin modeli kontrollü bir şekilde tanıtmasını ve farklı ihtiyaç ve bütçelere sahip farklı kullanıcı gruplarını ele almasını sağlar.

Geliştiriciler GPT-4.5'e Chat tamamlamaları API, Asistan API ve Batch API aracılığıyla erişebilir. API'ler, geliştiricilerin GPT-4.5 becerilerini kendi uygulamalarına ve hizmetlerine entegre etmelerini sağlar.

GPT-4.5 maliyetleri GPT-4O'dan daha yüksektir. Bu, GPT-4.5'in daha yüksek performansını ve ek işlevlerini yansıtır, ancak bazı kullanıcılar için bir engel olabilir.

GPT-4.5 şu anda bir araştırma önizlemesidir ve API'nın uzun vadeli kullanılabilirliği sınırlı olabilir. Openai, gelecekte GPT-4.5'in kullanılabilirliğini ve erişim koşullarını değiştirme hakkını saklı tutar.

Microsoft ayrıca Copilot Studio'daki GPT-4.5'i sınırlı bir önizlemede test eder. Copilot Studio, sohbet botlarının ve sanal asistanların geliştirilmesi ve sağlanması için Microsoft'tan bir platformdur. GPT-4.5'in Copilot Studio'ya entegrasyonu, modelin kurumsal uygulamalar için potansiyelini ve iş süreçlerinin otomasyonunu daha da genişletebilir.

Tanınan Güçlü ve Zayıf Yönler: Büyüteç altında GPT-4.5

GPT-4.5, ilk kullanıcı testlerinde ve derecelendirmelerindeki gelişmiş konuşma becerileri ve daha yüksek gerçekleri için çok fazla övgü aldı. Tanınan güçlü yönler şunları içerir:

Geliştirilmiş konuşma akışı

GPT-4.5, önceki modellerden daha doğal, akıcı ve ilgi çekici konuşmalar yapar.

Daha yüksek yolsuzluk

Model daha az halüsinasyon üretir ve daha hassas ve güvenilir bilgi sağlar.

Azaltılmış halüsinasyonlar

Halüsinasyonlar büyük ses modellerinde hala bir sorun olmasına rağmen, GPT-4.5 bu alanda önemli ilerleme kaydetmiştir.

Daha iyi duygusal zeka

GPT-4.5, metinlerdeki duyguları tanımak ve empatik konuşmalara yol açan şeylere uygun şekilde tepki vermek daha iyidir.

Güçlü yazı performansı

Model, farklı stillerde ve formatlarda yüksek kaliteli metinler oluşturabilir.

Bu güçlü yönlere rağmen, GPT-4.5'in sınırları olduğu alanlar da vardır. Tanınan zayıf yönler şunları içerir:

Karmaşık akıl yürütmede zorluklar

GPT-4.5 öncelikle karmaşık mantıksal okuma için tasarlanmamıştır ve bu alanda Deepseek gibi özel modellerin arkasında kalabilir.

Bazı mantıksal testlerde GPT-4O'dan potansiyel olarak daha düşük performans

Bazı testler, GPT-4.5'in belirli mantıksal testlerde GPT-4O'dan daha az kesildiğini göstermektedir, bu da odağın konuşma becerileri pahasına olabileceğini gösterir.

GPT-4O'dan daha yüksek maliyetler

GPT-4.5'in bazı kullanıcılar için bir faktör olabilen GPT-4O olarak kullanmak daha pahalıdır.

Eylül 2023'e kadar bilgi durumu

Mevcut bilgiler gerekiyorsa, modelin sınırlı düzeyinde model bir dezavantaj olabilir.

Kendini düzeltme ve çok aşamalı akıl yürütmede zorluklar

Bazı testler, GPT-4.5'in hataların kendi kendini düzeltmesinde ve çok aşamalı mantıksal düşüncede zorlukları olduğunu göstermektedir.

GPT-4.5'in karmaşık akıl yürütme için geliştirilmiş modelleri aşacak şekilde tasarlanmadığını vurgulamak önemlidir. Birincil odak noktası konuşma deneyimini geliştirmek ve insanlarla doğal olarak etkileşime girebilecek AI modelleri oluşturmaktır.

İlgili ölçütlerin sonuçları ve performans karşılaştırmaları: Seleflerine kıyasla GPT-4.5

Benchmark verileri, GPT-4.5'in bunu yapma hakkı ve çok dilli anlayış gibi alanlardaki GPT-4O ile karşılaştırıldığında, ancak matematikte ve belirli kodlama kıyaslamalarında geride kalabileceğini göstermektedir.

Simpleqa (basit soru cevaplama) gibi kriterlerde, GPT-4.5, GPT-4O, O1 ve O3-mini'den daha yüksek bir doğruluk ve daha düşük bir halüsinasyon oranı elde eder. Bu, Halüsinasyonlardaki düzeltmeyi ve azalmayı iyileştirirken Openai'nin elde ettiği ilerlemenin altını çizmektedir.

GPQA gibi akıl yürütme kriterlerinde GPT-4.5, GPT-4O ile karşılaştırıldığında iyileştirmeler gösterir, ancak O3-mini'nin arkasında kalır. Bu, akıl yürütme alanındaki O3-mini'nin güçlü yönlerini ve GPT-4.5'in konuşma becerilerine daha fazla odaklanma eğilimini doğrular.

Matematik görevlerinde (AIME), GPT-4.5 kesintiler O3-mini'den önemli ölçüde daha kötü. Bu, GPT-4.5'in matematiksel akıl yürütmede O3-mini gibi özel modeller kadar güçlü olmadığını gösterir.

SWE-Lancer Diamond gibi kodlama ölçütlerinde GPT-4.5, GPT-4O'dan daha iyi performans gösterir. Bu, GPT-4.5'in de Deepseek kodu gibi özel kodlama modelleri kadar güçlü olmasa da, kod ve analizde de ilerleme kaydettiğini göstermektedir.

İnsan değerlendirmeleri, çoğu durumda, özellikle profesyonel soruşturmalar için GPT-4.5'in tercih edildiğini göstermektedir. Bu, uygulamadaki GPT-4.5'in, belirli özel kriterlerde her zaman en iyi sonuçları elde etmese bile, öncekilerinden daha ikna edici ve yararlı konuşma deneyimi sunduğunu göstermektedir.

İçin uygun:

• Chatgpt von Openaai'deki mevcut gelişmeler (Mart 2025)

Karşılaştırmalı Değerlendirme: Doğru AI modelini seçmek

Gemini 2.0, Deepseek ve GPT-4.5'in en önemli özelliklerinin karşılaştırmalı analizi, modeller arasında önemli farklılıklar ve benzerlikler göstermektedir. Gemini 2.0 (Flash), multimodalite ve ajan işlevlerine odaklanan bir transformatör modelidir, Gemini 2.0 (PER) aynı mimariyi kullanır, ancak kodlama ve uzun bağlamlar için optimize edilmiştir. Deepseek (R1), MOE, GQA ve MLA gibi teknolojilere sahip modifiye edilmiş bir transformatöre dayanmaktadır ve GPT-4.5, denetimsiz öğrenmenin ölçeklendirilmesine dayanmaktadır. Eğitim verileri ile ilgili olarak, hem Gemini modellerinin hem de GPT-4.5'in metin, kod, görüntü, ses ve video gibi büyük miktarda veriye dayandığını gösterirken, Deepseek 14.8 trilyon jeton ve alana özgü verilere ve Güçlendirme Öğrenimi (RL) ile odaklanmaktadır. Modellerin en önemli becerileri değişir: Gemini 2.0, araç kullanımı ve düşük gecikme ile çok modlu ekleme ve çıkış sunarken, Pro sürümü 2 milyon jetona kadar bir bağlamı da destekler. Öte yandan Deepseek, açık kaynak mevcudiyeti ile desteklenen güçlü akıl yürütme, kodlama, matematik ve çok dillilik ile ikna ediyor. GPT-4.5 özellikle konuşma, duygusal zeka ve yolsuzluk alanlarında parlıyor.

Modellerin kullanılabilirliği de farklıdır: Gemini API'ler ve bir web ve mobil uygulama sunarken, Pro sürümü Vertex AI aracılığıyla deneysel olarak erişilebilir. Deepseek, Hugging Face, Azure AI, Amazon Dontion ve IBM Watsonx.ai gibi platformlarda açık kaynak olarak mevcuttur. GPT-4.5 ise ChatGPT (artı, Pro, Team, Enterprise, EDU) ve Openai API gibi çeşitli seçenekler sunar. Modellerin güçlü yönleri, Gemini 2.0'da (Flash) multimodalite ve hız ile kodlama, dünya bilgisi ve Gemini 2.0 (Pro) 'daki uzun bağlamları içerir. Deepseek maliyet verimliliği, mükemmel kodlama ve matematik becerileri ve güçlü akıl yürütme yoluyla puanlar. GPT-4.5, yüksek gerçek düzeltme ve duygusal zeka ile ikna eder. Bununla birlikte, zayıflıklar, İkizler 2.0 (Flash) için gerçek zamanlı problem çözümleri, profesyonel versiyonda deneysel kısıtlamalar ve taksit sınırlarının, Deepseek'te daha küçük bir ekosistemin yanı sıra GPT-4.5'teki karmaşık akıl yürütme, matematik ve sınırlı bilgide zorlukların nasıl olduğu görülebilir.

Benchmark sonuçları daha fazla bilgi sağlar: İkizler 2.0 (Flash) MMLU'da % 77.6, LiveCodeBech'te % 34.5, % 79.1 (MMLU), % 79.1 (MMLU), % 79.0 (Livecodebech) ve 91.8 (matematik) hafifçe daha iyi performans gösterdi. Deepseek, % 90.8 (MMLU), % 71.5 (GPQA), % 97.3 (matematik) ve % 79.8 (AIME) ile açıkça aşılırken, GPT-4.5 diğer öncelikleri ayarlar: % 71.4 (GPQA), % 71.4 (GPQA), % 36.7 (AIME) ve % 62.5 (Simpleqqa).

En önemli farklılıkların ve benzerliklerin analizi

Üç Model Gemini 2.0, Deepseek ve GPT-4.5, farklı uygulama ve kullanıcı ihtiyaçları için onları önceden belirleyen benzerliklere hem de net farklılıklara sahiptir.

Ortak noktalar

Transformatör mimarisi

Her üç model de kendisini büyük sesli modeller için baskın bir mimari olarak kuran transformatör mimarisine dayanmaktadır.

Gelişmiş Beceriler

Her üç model de doğal dil, kod, akıl yürütme ve AI'nın diğer alanlarının işlenmesinde ileri beceriler göstermektedir.

Multimodalite (farklı olarak belirgin):

Destek ve odak derecesi değişse de, her üç model de multimodalitenin önemini kabul etmektedir.

farklılıklar

Odaklanma ve Odaklanma

• İkizler 2.0: Çok yönlülük, multimodalite, ajan fonksiyonları, çok çeşitli uygulamalar.
• Deepseek: Verimlilik, akıl yürütme, kodlama, matematik, açık kaynak, maliyet verimliliği.
• GPT-4.5: Konuşma, doğal dil etkileşimi, düzeltme, duygusal zeka.

Mimari yenilikler

Deepseek, verimliliği artırmayı amaçlayan MOE, GQA ve MLA gibi mimari yenilikler ile karakterizedir. GPT-4.5, gelişmiş konuşma becerileri için denetimsiz öğrenme ve hizalama tekniklerini ölçeklendirmeye odaklanmaktadır.

Eğitim verileri

Deepseek, kodlama ve Çin dili için alana özgü eğitim verilerine önem verirken, Gemini 2.0 ve GPT-4.5 muhtemelen daha geniş ve daha çeşitli veri kümeleri kullanıyor.

Kullanılabilirlik ve erişilebilirlik

Deepseek güçlü bir şekilde açık kaynaklara güvenir ve modellerini çeşitli platformlar aracılığıyla sunar. GPT-4.5, öncelikle Openai'ye ait platformlar ve API'lar aracılığıyla, kademeli bir erişim modeline sahip olarak kullanılabilir. Gemini 2.0, Google Services ve API'ler aracılığıyla geniş kullanılabilirlik sunmaktadır.

Güçlü ve zayıf yönler

Her modelin kendi güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu da belirli uygulamalar için daha iyi veya daha az uygun hale getirir.

Resmi yayınların ve bağımsız incelemelerin soruşturulması: uzmanların bakış açısı

Resmi yayınlar ve bağımsız incelemeler esasen bu raporda gösterilen üç modelin güçlü ve zayıf yönlerini doğrulamaktadır.

Resmi Yayınlar

Google, Deepseek AI ve OpenAAI, modellerinizi sunduğunuz ve rakiplerle karşılaştırdığınız blog yayınlarını, teknik raporları ve kıyaslama sonuçlarını düzenli olarak yayınlar. Bu yayınlar, modellerin teknik detayları ve performansı hakkında değerli bilgiler sunar, ancak doğal olarak pazarlama odaklıdır ve belirli bir önyargıya sahip olabilir.

Bağımsız testler ve incelemeler

Çeşitli bağımsız kuruluşlar, araştırma enstitüleri ve AI uzmanları, modellerin kendi testlerini ve incelemelerini gerçekleştirir ve sonuçlarını blog yazıları, makaleler, bilimsel yayınlar ve karşılaştırma karşılaştırmaları şeklinde yayınlar. Bu bağımsız incelemeler, modellerin göreceli güçlü ve zayıf yönleri hakkında daha objektif bir bakış açısı sunar ve kullanıcıların ihtiyaçlarınız için doğru modeli seçerken bilinçli bir karar vermelerine yardımcı olur.

Özellikle, bağımsız incelemeler, Deepseek'in matematik ve kodlama ölçütlerinde güçlü yönlerini ve Openai'ye kıyasla maliyet verimliliğini doğrulamaktadır. GPT-4.5, gelişmiş konuşma becerileri ve azaltılmış halüsinasyon oranı nedeniyle övülür, ancak karmaşık akıl yürütmedeki zayıflıkları da vurgulanmaktadır. Gemini 2.0 çok yönlülüğü ve multimodal becerileri için takdir edilmektedir, ancak performansı belirli ölçütlere bağlı olarak değişebilir.

AI'nın geleceği çeşitlidir

Gemini 2.0, Deepseek ve GPT-4.5'in karşılaştırmalı analizi, her modelin belirli uygulamalar için daha uygun hale getiren benzersiz güçlü yönlere ve optimizasyonlara sahip olduğunu açıkça göstermektedir. Mükemmellik “en iyi” AI modeli yoktur, aksine her biri kendi avantajlarınız ve sınırlamalarınız olan çeşitli modeller vardır.

İkizler 2.0

Gemini 2.0, kendisini belirli ihtiyaçlara göre uyarlanmış farklı varyantlarla multimodalite ve ajan işlevlerine odaklanan çok yönlü bir aile olarak sunar. Kapsamlı multimodal destek gerektiren ve Gemini 2.0 ailesinin hızından ve çok yönlülüğünden yararlanabilen uygulamalar için ideal bir seçimdir.

Deepseek

Deepseek, mimarisi, maliyet verimliliği ve akıl yürütmeye yönelik açık kaynak kullanılabilirliği ile karakterizedir. Özellikle kodlama ve matematik gibi teknik alanlarda güçlüdür ve performans, verimlilik ve şeffaflığa değer veren geliştiriciler ve araştırmacılar için cazip bir seçenektir.

GPT-4.5

GPT-4.5, artan gerçek yolsuzluk, azaltılmış halüsinasyonlar ve gelişmiş duygusal zeka yoluyla kullanıcı deneyimini konuşmalara geliştirmeye odaklanmaktadır. Doğal ve ilgi çekici konuşma deneyimi gerektiren uygulamalar için en iyi seçimdir, örneğin: B. Chatbots, sanal asistanlar ve yaratıcı yazma.

Multimodalite ve Açık Kaynak: Yaklaşan AI neslinin trendleri

En iyi modelin seçimi büyük ölçüde kullanıcının özel uygulamasına ve önceliklerine bağlıdır. Şirketler ve geliştiriciler, ihtiyaçlarını ve gereksinimlerini dikkatlice analiz etmeli ve en uygun seçimi yapmak için çeşitli modellerin güçlü ve zayıf yönlerini tartmalıdır.

AI modelleri alanındaki hızlı gelişme, bu modellerin hızlı bir şekilde gelişmeye ve gelişmeye devam edeceğini göstermektedir. Gelecekteki eğilimler, multimodalite, gelişmiş nüks becerileri, açık kaynak girişimleri aracılığıyla daha fazla erişilebilirlik ve çeşitli platformlarda daha geniş kullanılabilirliği içerebilir. Maliyetleri azaltma ve verimliliği artırma çabaları, bu teknolojilerin çeşitli endüstrilerde geniş kabulünü ve kullanımını ilerletmeye devam edecektir.

AI'nın geleceği monolitik değil, çeşitli ve dinamiktir. Gemini 2.0, Deepseek ve GPT-4.5, mevcut AI pazarını şekillendiren çeşitliliğin ve inovasyon ruhunun sadece üç örneğidir. Gelecekte, bu modellerin daha güçlü, daha çok yönlü ve erişilebilir hale gelmesi ve teknolojiyle etkileşim kurma ve çevremizdeki dünyayı anlama şeklimizdir. Yapay zeka yolculuğu yeni başladı ve önümüzdeki birkaç yıl daha da heyecan verici gelişmeler ve atılımlar vaat edecek.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus