Порівняльний аналіз провідних моделей AI: Google Gemini 2.0, DeepSeek R2 та GPT-4.5 від OpenAai

Підйом інтелектуальних машин

Ми в епоху безпрецедентного прогресу в галузі штучного інтелекту (AI). Розробка великих голосових моделей (LLMS) в останні роки досягла швидкості, яка здивувала багатьох експертів та спостерігачів. Ці високорозвинені системи AI вже не є лише інструментами для спеціалізованих додатків; Вони проникають все більше і більше областей нашого життя і змінюють те, як ми працюємо, спілкуємось та розуміють світ навколо нас.

На вершині цієї технологічної революції-три моделі, які викликають стурбованість у професійному світі та за її межами: Gemini 2.0 від Google Deepmind, DeepSeek від DeepSeek AI та GPT-4.5 від OpenAai. Ці моделі представляють сучасний сучасний стан досліджень та розробок ШІ. Вони демонструють вражаючі навички в різних дисциплінах, від обробки природної мови до генерації комп'ютерного коду до складного логічного мислення та творчого контенту.

Цей звіт робить всебічний та порівняльний аналіз цих трьох моделей, щоб детально вивчити їхні сильні, слабкі сторони та області застосування. Метою є створення глибокого розуміння відмінностей та подібності цих сучасних систем AI та запропонувати усвідомлену основу для оцінки вашого потенціалу та обмежень. Ми не лише вивчимо технічні специфікації та дані про ефективність, але й основні філософські та стратегічні підходи розробників, які формували ці моделі.

Підходить для цього:

• Просто пояснили моделі AI: Зрозумійте основи AI, голосові моделі та міркування

Динаміка змагань AI: тристороння битва гігантів

Конкуренція за домінування в галузі ШІ є інтенсивною і переважає декілька, але дуже впливових акторів. Google Deepmind, DeepSeek AI та OpenAI - це не просто технологічні компанії; Вони також є науково -дослідними установами, які знаходяться на першому фронті інновацій AI. Ваші моделі - це не лише продукти, але й прояви відповідних бачень майбутнього ШІ та його ролі в суспільстві.

Google Deepmind, з його глибокими коріннями в дослідженні та величезній обчислювальній потужності, слідкує за Gemini 2.0 підхід універсальності та мультимодальності. Компанія бачить майбутнє AI в розумних агентах, які здатні впоратися зі складними завданнями в реальному світі та безперешкодно обробляти та генерувати різні типи інформації - текст, зображення, аудіо, відео -.

Deepseek AI, нова компанія, що базується в Китаї, назвала для себе з DeepSeek, яка характеризується його чудовою ефективністю, його сильними навичками для звернення та прихильністю до відкритого коду. DeepSeek позиціонує себе як претендент на ринку AI, який пропонує потужну і водночас доступну альтернативу моделям усталених гігантів.

Openaai, відомий Chatgpt та сімейством моделей GPT, знову встановив віху в розробці розмовного ШІ з GPT-4.5. OpenAI зосереджується на створенні моделей, які не тільки розумні, але й інтуїтивні, співчутливі та здатні взаємодіяти з людьми на більш глибокому рівні. GPT-4.5 втілює це бачення і має на меті перемістити межі того, що можливо в спілкуванні людини-машини.

Близнюки 2.0: Сімейство моделей AI для віку агентів

Gemini 2.0 - це не лише одна модель, а ціла сімейство систем AI, розроблених Google DeepMind для задоволення різноманітних вимог сучасної екосистеми AI. Ця родина включає різні варіанти, кожне з урахуванням конкретних областей застосування та вимог до продуктивності.

Підходить для цього:

• Нове: Gemini Deep Research 2.0-Google Ki-Modell-інформація щодо спалаху Gemini 2.0 Flash, Flash Thinking та Pro (експериментальна)

Останні розробки та оголошення (станом на березень 2025 р.): Сім'я Близнюків зростає

Протягом 2025 року Google Deepmind постійно представляв нових членів сім'ї Gemini 2.0 і, таким чином, підкреслював свої амбіції на ринку ШІ. Особливо примітною є загальна доступність Flash Gemini 2.0 Flash та Gemini 2.0 Lite, які розміщуються як потужні та економічно ефективні варіанти для розробників.

Сам Flash Gemini 2.0 описує Google як модель "робочої тварини". Ця назва вказує на свої сильні сторони з точки зору швидкості, надійності та універсальності. Він призначений для забезпечення високої продуктивності з низькою затримкою, що робить його ідеальним для додатків, в яких швидкі часи реагування є вирішальними, наприклад: B. Chatbots, переклади в режимі реального часу або інтерактивні програми.

З іншого боку, Flash-Lite Gemini 2.0 спрямований на максимальну економічну ефективність. Ця модель оптимізована для додатків з високою пропускною здатністю, в яких низькі експлуатаційні витрати на запит, наприклад B. У масовій обробці текстових даних автоматична модерація вмісту або надання послуг AI у середовищах, обмежених ресурсами.

На додаток до цих загальнодоступних моделей, Google також оголосив експериментальні версії, такі як експериментальні Flash Thinking Gemini 2.0 Pro та Gemini 2.0. Ці моделі все ще розробляються і служать для вивчення меж можливих досліджень ШІ та для отримання зворотного зв'язку від розробників та дослідників на ранній стадії.

Gemini 2.0 Pro висвітлюється як найпотужніша модель сім'ї, особливо в сферах кодування та знань світу. Чудовою особливістю є надзвичайно довге вікно контексту 2 мільйони жетонів. Це означає, що Gemini 2.0 Pro здатний обробляти надзвичайно велику кількість тексту та розуміти, що це робить ідеальним для завдань, які потребують глибокого розуміння складних відносин, таких як: B. Аналіз широкої документації, відповіді на складні запитання або генерування коду для великих програмних проектів.

З іншого боку, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, зосереджується на вдосконаленні навичок міркувань. Ця модель здатна чітко представити свій процес мислення для підвищення продуктивності та підвищення пояснень рішень ШІ. Ця функція є особливо важливою в областях застосування, в яких прозорість та простежуваність рішень ШІ мають вирішальне значення, наприклад: B. у медицині, фінансах або у випадку.

Ще одним важливим аспектом останніх розробок у Gemini 2.0 є встановлення старих моделей серії Gemini 1.x та моделей Palm та Codey від Google. Компанія настійно рекомендує користувачам цих старих моделей мігрувати до спалаху Gemini 2.0, щоб уникнути перебоїв у обслуговуванні. Цей захід вказує на те, що Google переконаний у прогресі в архітектурі та виконанні покоління Gemini 2.0 і хоче позиціонувати його як майбутню платформу для своїх послуг AI.

Глобальний асортимент спалаху Gemini 2.0 підкреслюється його доступністю через веб -додаток Gemini більш ніж на 40 мов та понад 230 країн та областей. Це демонструється прихильністю Google до демократизації доступу до передових технологій AI та її бачення AI, який доступний та корисний для людей у ​​всьому світі.

Архітектурний огляд та технологічні основи: мультимодальність та функції агента у фокусі

Сім'я Gemini 2.0 була розроблена з нуля для "віку агента". Це означає, що моделі не лише розроблені для розуміння та генерування тексту, але й можуть взаємодіяти з реальним світом, використовувати інструменти, генерувати та створювати та генерувати зображення. Ці мультимодальні навички та функції агентів є результатом глибокої архітектурної спрямованості на потреби майбутніх додатків AI.

Різні варіанти Gemini 2.0 орієнтовані на різні фокусні точки, щоб покрити широкий спектр застосувань. Flash Gemini 2.0 розроблений як універсальна модель з низькою затримкою, яка підходить для широкого спектру завдань. З іншого боку, Gemini 2.0 Pro спеціалізується на кодуванні, світових знаннях та довгих контекстах і спрямований на користувачів, які потребують найвищих показників у цих сферах. Flash-Lite Gemini 2.0 призначений для оптимізованих коштів додатків і пропонує баланс між ефективністю та економією. Експериментальний флеш -мислення Gemini 2.0, нарешті, спрямований на вдосконалення навичок міркувань та досліджує нові способи вдосконалення процесів логічного мислення моделей AI.

Центральною особливістю архітектури Gemini 2.0 є підтримка мультимодальних входів. Моделі можуть обробляти текст, код, зображення, аудіо та відео як вхід і, таким чином, інтегрувати інформацію з різних сенсорних способів. Вихід також може бути зроблений мультимодальним, завдяки чому Gemini 2.0 може генерувати текст, зображення та аудіо. Деякі способи випуску, такі як B. Video, наразі все ще перебувають у фазі приватного попереднього перегляду і, ймовірно, будуть загальноприйняті в майбутньому.

Вражаюча ефективність Gemini 2.0 також пов'язана з інвестиціями Google у спеціальне обладнання. Компанія покладається на власні TPU Trillium (одиниці обробки тензорів), які були спеціально розроблені для прискорення розрахунків AI. Це індивідуальне обладнання дозволяє Google більш ефективно тренувати та керувати своїми моделями AI і, таким чином, досягти конкурентної переваги на ринку ШІ.

Архітектурна орієнтація Близнюків 2.0 на мультимодальність та сприяння агентам ШІ, які можуть взаємодіяти з реальним світом, є важливою особливістю відмінності порівняно з іншими моделями ШІ. Наявність різних варіантів у сім'ї Gemini 2.0 вказує на модульний підхід, який дозволяє Google гнучко адаптувати моделі до конкретних вимог до продуктивності або витрат. Використання його власного обладнання підкреслює довгострокову прихильність Google до подальшого розвитку інфраструктури ШІ та її рішучості відігравати провідну роль у епоху ШІ.

Дані про навчання: обсяг, джерела та мистецтво навчання

Незважаючи на те, що детальна інформація про точну сферу та склад навчальних даних для Gemini 2.0 не відкрита для публіки, вона може бути отримана з навичок моделі, що вона пройшла навчання на масштабних записах даних. Ці записи даних, ймовірно, включають терабайти або навіть петабайти текстових та кодованих даних, а також мультимодальні дані для версій 2.0, що містять зображення, аудіо та відео.

Google має неоціненний скарб даних, який надходить із всього спектру Інтернету, оцифрованих книг, наукових публікацій, статей новин, внесків у соціальних медіа та незліченних інших джерел. Ця величезна кількість даних є основою для навчання моделей Google AI. Можна припустити, що Google використовує складні методи для забезпечення якості та актуальності навчальних даних та фільтрування потенційних спотворень або небажаного вмісту.

Мультимодальні навички Gemini 2.0 потребують включення зображень, аудіо та відеоданих у навчальний процес. Ці дані, ймовірно, надходять з різних джерел, включаючи загальнодоступні бази даних, аудіо архіви, відео платформи та, можливо, також власні записи даних від Google. Завдання мультимодального збору та обробки даних полягає в тому, щоб розумно інтегрувати різні способи даних та забезпечити, щоб модель вивчала зв’язки та взаємозв'язки між ними.

Навчальний процес для великих голосових моделей, таких як Gemini 2.0, надзвичайно обчислений і вимагає використання потужних суперкомп'ютерів та спеціалізованого обладнання AI. Це ітеративний процес, в якому модель неодноразово годується з навчальними даними, а її параметри адаптуються так, що вона виконує бажані завдання. Цей процес може зайняти тижні чи навіть місяці і вимагає глибокого розуміння основних алгоритмів та тонкощів машинного навчання.

Найважливіші навички та різноманітні програми: Близнюки 2.0 в дії

Gemini 2.0 Flash, Pro та Flash-Lite пропонують вражаючий спектр навичок, які роблять вас придатними для різних застосувань у різних галузях та районах. Найважливіші функції включають:

Мультимодальна вставка та вихід

Обробка та генерування здатності обробляти та генерувати текст, код, зображення, зображення, аудіо та відео, відкриває нові можливості для взаємодії людини-машини та створення мультимодального вмісту.

Використання інструментів

Gemini 2.0 може використовувати зовнішні інструменти та API для доступу до інформації, виконання дій та управління складними завданнями. Це дозволяє моделі вийти за рамки власних навичок та адаптуватися в динамічних умовах.

Довге контекстне вікно

Зокрема, Gemini 2.0 Pro з його 2 мільйоном вікна контексту токена може обробляти та розуміти надзвичайно довгі тексти та розуміти, які завдання, такі як аналіз широких документів або підсумок довгих розмов.

Вдосконалені міркування

Експериментальна версія Gemini 2.0 Flash Thinking Експериментальне спрямоване на покращення процесів логічного мислення моделі та дозволить їй вирішити більш складні проблеми та приймати раціональні рішення.

Кодування

Gemini 2.0 Pro особливо сильний у кодуванні і може генерувати код високої якості в різних мовах програмування, розпізнавати та виправити помилки в коді та підтримувати їх у розробці програмного забезпечення.

Функціонування дзвінка

Можливість викликати функції дозволяє Gemini 2.0 взаємодіяти з іншими системами та додатками та автоматизувати складні робочі процеси.

Потенційні програми Gemini 2.0 майже безмежні. Деякі приклади включають:

Створення змісту

Покоління текстів, статей, публікацій у блозі, сценарії, віршах, музиці та іншого творчого контенту в різних форматах та стилях.

автоматизація

Автоматизація звичайних завдань, аналізу даних, оптимізація процесів, обслуговування клієнтів та інші бізнес -процеси.

Підтримка кодування

Підтримка розробників програмного забезпечення в кодегенізації, виправленні помилок, документації коду та вивчення нових мов програмування.

Покращений досвід видошукачів

Більш розумні та більш контекстні результати пошуку, що виходять за рамки традиційного пошуку ключових слів і допомагають користувачам відповідати на складні запитання та отримувати глибше розуміння інформації.

Бізнес та корпоративні програми

Використання в таких сферах, як маркетинг, продажі, людські ресурси, фінанси, юридична та медична допомога для підвищення ефективності, прийняття рішень та задоволеності клієнтів.

Близнюки 2.0: трансформаційний агент AI для повсякденного життя та роботи

Конкретні проекти, такі як Project Astra, який досліджує майбутні навички універсального помічника AI, та проект Mariner, прототипу автоматизації браузера, демонструють практичне можливе використання Gemini 2.0. Ці проекти показують, що Google розглядає технологію Gemini не лише як інструмент для індивідуальних завдань, але і як основу для розробки широких рішень AI, які здатні підтримувати людей у ​​повсякденному житті та у своїй професійній діяльності.

Універсальність сімейства моделей Gemini 2.0 дозволяє використовувати їх у широкому спектрі завдань, від загальних застосувань до спеціалізованих областей, таких як кодування та складні міркування. Орієнтація на функції агента вказує на тенденцію до більш ініціативних та корисних систем AI, які не тільки реагують на команди, але й здатні діяти самостійно та вирішувати проблеми.

Підходить для цього:

• Google Gemini 2.0, Штучний інтелект та робототехніка: Робототехніка та робототехніка Близнюків

Наявність та доступність для користувачів та розробників: AI для всіх

Google активно намагається зробити Gemini 2.0 доступними як для розробників, так і для кінцевих користувачів. Flash та Flash-Lite Gemini 2.0 доступні через API Gemini в студії Google AI та вершина AI. Google AI Studio-це веб-середовище розробки, яке дозволяє розробникам експериментувати з Gemini 2.0, створювати прототипи та розробляти програми AI. Vertex AI - це хмарна платформа Google для машинного навчання, яка пропонує всебічний набір інструментів та послуг для навчання, забезпечення та управління моделями AI.

Експериментальна версія Gemini 2.0 Pro також доступна у вершині AI, але більше спрямована на передових користувачів та дослідників, які хочуть вивчити останні функції та можливості моделі.

Версія Gemini 2.0 Flash Експериментальний оптимізований для чату доступна у веб -додатку Gemini та мобільному додатку. Це також дозволяє кінцевим користувачам відчувати навички Gemini 2.0 у розмовному контексті та надавати відгуки, що сприяє подальшому розвитку моделі.

Близнюки також інтегруються в програми Google Workspace, такі як Gmail, Docs, аркуші та слайди. Ця інтеграція дозволяє користувачам використовувати функції AI Gemini 2.0 безпосередньо у своїх щоденних робочих процесах, наприклад B. Під час написання електронних листів, створення документів, аналіз даних у електронній таблиці або створення презентацій.

Стартована наявність Gemini 2.0, від експериментальних версій до загальнодоступних моделей, дозволяє контролювати введення та збір зворотного зв'язку користувача. Це важливий аспект стратегії Google, щоб переконатися, що моделі стабільні, надійні та зручні для користувачів, перш ніж вони будуть доступні для широкої аудиторії. Інтеграція на широкі платформи, такі як робоча область Google, сприяє використанню навичок моделі через широку базу користувачів та сприяє інтеграції ШІ у повсякденне життя людей.

Добре -відомі сильні та слабкі сторони: чесний вигляд Близнюків 2.0

Gemini 2.0 отримав велику оцінку за свої вражаючі навички в спільноті ШІ та в перших тестах користувачів. Повідомлені сильні сторони включають:

Вдосконалені багатомодальні навички

GEMINI 2.0 перевищує своїх попередників та багатьох інших моделей в обробці та генеруванні мультимодальних даних, що попереджає їх для різних застосувань у сферах медіа, комунікацій та творчих галузей.

Швидше виготовлення

Flash та Flash-Lite Gemini 2.0 оптимізовані для швидкості та пропонують низьку затримку, що робить його ідеальним для додатків у режимі реального часу та інтерактивних систем.

Вдосконалено міркування та розуміння контексту

Gemini 2.0 показує прогрес у логічному мисленні та розумінні складних контекстів, що призводить до більш точних та відповідних відповідей та результатів.

Сильна продуктивність у кодуванні та обробці довгих контекстів

Зокрема, Gemini 2.0 Pro вражає своїми навичками в кодезегенізації та аналізі, а також його надзвичайно тривалому вікні контексту, що дозволяє йому обробляти велику кількість тексту.

Незважаючи на ці вражаючі сильні сторони, є також області, в яких Близнюк 2.0 все ще має потенціал поліпшення. Повідомлені слабкі місця включають:

Потенційні спотворення

Як і багато великих голосових моделей, Gemini 2.0 може відображати спотворення в його навчальних даних, що може призвести до упереджених або дискримінаційних результатів. Google активно працює над визнанням та мінімізацією цих спотворень.

Обмеження щодо складного вирішення проблем у режимі реального часу

Хоча Gemini 2.0 показує прогрес у міркуваннях, він все ще може досягти своїх меж із дуже складними проблемами в режимі реального часу, особливо порівняно зі спеціалізованими моделями, оптимізованими для певних типів міркувальних завдань.

Існує потреба в вдосконаленні інструменту композиції в Gmail

Деякі користувачі повідомили, що інструмент композиції в Gmail, який базується на Gemini 2.0, ще не ідеальний у всіх аспектах і має потенціал для вдосконалення, наприклад. B. Що стосується стилістичної узгодженості або врахування конкретних переваг користувачів.

Порівняно з такими конкурентами, як GROK та GPT-4, Gemini 2.0 демонструє сильні сторони в мультимодальних завданнях, але може відставати в певних орієнтирах міркувань. Важливо підкреслити, що ринок AI дуже динамічний, і відносна ефективність різних моделей постійно змінюється.

Загалом, Gemini 2.0 пропонує вражаючі навички та представляє значний прогрес у розробці великих мовних моделей. Як і інші LLM, однак, він також стикається з проблемами стосовно спотворень та послідовних міркувань у всіх завданнях. Однак постійний подальший розвиток та вдосконалення Gemini 2.0 Google Deepmind, ймовірно, продовжить мінімізувати ці слабкі сторони в майбутньому та розширювати свої сильні сторони.

Результати відповідних орієнтирів та порівняння продуктивності: числа говорять про обсяги

Дані на орієнтир показують, що Gemini 2.0 Flash та Pro в різних встановлених орієнтирах, таких як MMLU (масове розуміння мови багатозадачності), LiveCodeBech, Bird-SQL, GPQA (Global MMLU, MMMU, що захищені від Google (MMMU (Massive Multi-Discipline Muldodal Mensigns). Егосошема має значне підвищення продуктивності до своїх попередників.

Різні варіанти Gemini 2.0 показують різні сильні сторони, завдяки чому Pro зазвичай краще виконує для більш складних завдань, тоді як Flash та Flash Lite оптимізовані для швидкості та ефективності витрат.

Порівняно з моделями інших компаній, таких як GPT-4O та DeepSeek, відносна продуктивність змінюється залежно від конкретного орієнтиру та порівняних моделей. Наприклад, Gemini 2.0 перевищує Flash 1.5 Pro у важливих орієнтирах і вдвічі швидше одночасно. Це підкреслює підвищення ефективності, яку Google досяг за допомогою подальшого розвитку архітектури Близнюків.

Gemini 2.0 Pro досягає більш високих значень, ніж Gemini 1.5 Pro, ці вдосконалення є особливо актуальними для розробників програмного забезпечення та компаній, які використовують AI для кодигенізації та аналізу.

У математичних орієнтирах, таких як математика та приховані, моделі 2.0 також показують значні вдосконалення своїх попередників. Це вказує на те, що Google досяг успіху в вдосконаленні навичок міркувань Gemini 2.0, особливо в сферах, які потребують логічного мислення та математичного розуміння.

Однак важливо зазначити, що результати орієнтирів є лише частиною загальної картини. Фактична продуктивність моделі AI в реальних додатках може змінюватись залежно від конкретних вимог та контексту. Тим не менш, базові дані дають цінну інформацію про відносні сильні та слабкі сторони різних моделей та забезпечують об'єктивне порівняння їх ефективності.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Недорогі лідери AI: DeepSeek vs. AI Giant-потужний альтернативний образ: xpert.digital

DeepSeek: Ефективний претендент з акцентом на міркування та з відкритим кодом

DeepSeek - це модель AI, розроблена DeepSeek AI, і характеризується його чудовою ефективністю, її сильними навичками міркувань та його прихильністю до відкритого коду. DeepSeek позиціонує себе як потужна і недорога альтернатива моделям усталених гігантів AI і вже привернув багато уваги в громаді ШІ.

Архітектурні рамки та технічні характеристики: Ефективність за допомогою інновацій

DeepSeek використовує модифіковану архітектуру трансформатора, яка покладається на ефективність за допомогою згрупованої уваги запитів (GQA) та активації динамічної економії (суміш експертів-moe). Ці архітектурні інновації дозволяють DeepSeek досягти високої продуктивності за допомогою порівняно низьких арифметичних ресурсів.

Модель DeepSeek-R1, перша загальнодоступна версія DeepSeek, має 671 мільярд параметрів, але активовано лише 37 мільярдів за жетон. Такий підхід "рідкісної активації" значно зменшує обчислювальні витрати під час висновку, оскільки лише невелика частина моделі активна для кожного входу.

Ще одна важлива архітектурна особливість DeepSeek-це механізм багатоголівної латентної уваги (MLA). MLA оптимізує механізм уваги, який є центральним компонентом архітектури трансформатора, і підвищує ефективність обробки інформації в моделі.

Основна увага DeepSeek приділяється балансі між продуктивністю та практичними обмеженнями на операційні обмеження, особливо в областях коденізації та багатомовної підтримки. Модель призначена для отримання відмінних результатів у цих областях і в той же час буде недорогим та ресурсним.

Архітектура МО, яку використовує DeepSeek, ділить модель AI на окремі підмережі, кожна з яких спеціалізується на підмножині вхідних даних. Під час навчання та висновку для кожного входу активується лише частина підмережі, що значно знижує обчислювальні витрати. Цей підхід дозволяє DeepSeek тренувати та керувати дуже великою моделлю з багатьма параметрами, не надмірно збільшуючи швидкість або витрати на висновки.

Висновки щодо даних про навчання: якість перед кількістю та цінністю спеціалізації

DeepSeek надає велике значення для доменних даних, спеціальних навчальних даних, особливо для кодування та китайської мови. Компанія переконана, що якість та актуальність даних про навчання є важливішими для виконання моделі ШІ, ніж чиста кількість.

Навчальний орган DeepSeek-V3 складається з 14,8 трлн жетонів. Значна частина цих даних походить із специфічних доменів джерел, які зосереджуються на кодуванні та китайській мові. Це дозволяє DeepSeek здійснювати особливо сильні послуги в цих сферах.

Методи навчання від DeepSeek включають підкріплення навчання (RL), включаючи унікальний підхід Pure-RL для DeepSeek-R1-Zero та використання даних про холодний старт для DeepSeek-R1. Навчання підкріплення - це метод машинного навчання, в якому агент вчиться діяти в середовищі, отримуючи винагороду за бажані дії та покарання за небажані дії.

DeepSeek-R1-Zero проходив навчання без початкової наглядової настройки плавників (SFT) для сприяння навичкам міркувань виключно через RL. Наглядна тонка настройка-це звичайна технологія, в якій заздалегідь підготовлена ​​мова з меншим, анотованим набором даних закінчується з метою підвищення ефективності в певних завданнях. Однак DeepSeek показав, що можна досягти сильних навичок рецидиву навіть без SFT шляхом підкріплення.

З іншого боку, DeepSeek-R1 інтегрує дані про холодний початок перед RL, щоб створити міцну основу для читання та нечитальних завдань. Дані про холодний початок - це дані, що використовуються на початку навчання для передачі основного розуміння мови та світу моделі. З поєднанням даних про холодний початок із підкріпленням, DeepSeek може навчити модель, яка має сильні навички міркувань та широкі загальні знання.

Розширені методи, такі як оптимізація відносної політики групи (GRPO), також використовуються для оптимізації навчального процесу RL та для підвищення стабільності та ефективності навчання.

Підходить для цього:

• Економічний Turbo DeepSeek: Нова надія Китаю як економічний двигун?

Основні навички та потенційні програми: DeepSeek в дії

DeepSeek-R1 характеризується низкою основних навичок, які попередньо його для різних застосувань:

Сильні можливості міркувань

DeepSeek-R1 особливо сильний у логічному мисленні та вирішенні проблем, особливо в таких сферах, як математика та кодування.

Вища продуктивність у кодуванні та математиці

Дані про орієнтири показують, що DeepSeek-R1 часто краще скорочується в кодуванні та математичних показниках, ніж багато інших моделей, включаючи деякі моделі OpenAai.

Багатомовна підтримка

DeepSeek-R1 пропонує підтримку декількох мов, що робить його привабливим для глобальних додатків та багатомовних користувачів.

Ефективність витрат

Ефективна архітектура DeepSeek-R1 дозволяє моделі працювати з порівняно невеликими обчислювальними витратами, що робить її недорогим варіантом для компаній та розробників.

Наявність з відкритим кодом

Deepseek AI відданий ідеї з відкритим кодом і забезпечує багато своїх моделей, включаючи DeepSeek LLM та код DeepSeek, як з відкритим кодом. Це сприяє прозорості, співпраці та подальшому розвитку технології AI з боку громаді.

Потенційні програми для DeepSeek-R1 включають:

Створення контенту

Генерування технічних текстів, документації, звітів та іншого вмісту, який потребує високого ступеня точності та деталей.

AI Репетитор

Використовуйте як інтелектуальний репетитор у сферах математики, інформатики та інших технічних дисциплін для підтримки учнів у вирішенні проблем та розуміння складних понять.

Інструменти розробки

Інтеграція в середовищі розробки та інструменти для підтримки розробників програмного забезпечення в кодені, усунення несправностей, аналіз коду та оптимізації.

Архітектура та містобудування

DeepSeek AI також використовується в архітектурі та містобудуваному плануванні, включаючи обробку даних ГІС та код коду для візуалізації. Це показує потенціал DeepSeek створити додаткову цінність навіть у спеціалізованих та складних областях застосування.

DeepSeek-R1 може вирішити складні проблеми, розбираючи їх в окремих кроках і роблячи процес мислення прозорим. Ця здатність особливо цінна в сферах застосування, в яких важлива простежуваність та пояснень рішень ШІ.

Параметри наявності та ліцензування: Відкритий код для інновацій та доступності

DeepSeek сильно покладається на відкритий код і опублікував декілька своїх моделей під ліцензіями з відкритим кодом. Код DeepSeek LLM та DeepSeek доступні як з відкритим кодом і його можна вільно використовувати, модифікувати та розробляти спільнотою.

DeepSeek-R1 публікується в рамках спільної ліцензії, дуже ліберальної ліцензії з відкритим кодом, яка дозволяє комерційному та некомерційному використанню, модифікації та подальшому розподілу моделі. Ця стратегія з відкритим кодом відрізняє DeepSeek від багатьох інших компаній AI, які зазвичай зберігають свої моделі власними.

Deepseek-R1 доступний на різних платформах, включаючи обіймання обличчя, Azure AI Foundry, Amazon Dark та IBM Watsonx.ai. Обіймання обличчя - популярна платформа для публікації та обміну моделями AI та записами даних. Azure AI Foundry, Amazon Dark та IBM Watsonx.AI-це хмарні платформи, які дозволяють отримати доступ до DeepSeek-R1 та інших моделей AI через API.

Моделі DeepSeek відомі як недорогі порівняно з конкурентами, як з точки зору навчання, так і з виводу. Це важлива перевага для компаній та розробників, які хочуть інтегрувати технологію AI у свої продукти та послуги, але повинні звертати увагу на свої бюджети.

Залучення DeepSeek для з відкритим кодом та економічності робить його привабливим варіантом для широкого спектру користувачів, від дослідників та розробників до компаній та організацій. Наявність з відкритим кодом сприяє прозорості, співпраці та більшому подальшому розвитку технології DeepSeek з боку спільноти AI.

Підходить для цього:

• DeepSeek R2: Китайська модель AI Turbo Ignites раніше, ніж очікувалося, Deepseek R2 повинен бути кодом експерта-розробника!

Повідомляються про сильні та слабкі сторони: критичний погляд на DeepSeek

Deepseek отримав багато визнання в спільноті AI за свої сильні сторони в сферах кодування, математики та міркувань. Повідомлені сильні сторони включають:

Вища продуктивність у кодуванні та математиці

Дані про орієнтири та незалежні огляди підтверджують видатні показники DeepSeek-R1 у кодуванні та математичних показниках, часто кращих, ніж у моделях OpenAI.

Ефективність витрат

Ефективна архітектура DeepSeek-R1 дозволяє моделі працювати з меншими обчислювальними витратами, ніж багато інших порівнянних моделей.

Наявність з відкритим кодом

Ліцензування моделей DeepSeek з відкритим кодом сприяє прозорості, співпраці та інновацій у спільноті ШІ.

Сильні можливості міркувань

DeepSeek-R1 демонструє вражаючі навички логічного мислення та вирішення проблем, особливо в технічних областях.

Незважаючи на ці сильні сторони, є також сфери, в яких DeepSeek все ще має потенціал поліпшення. Повідомлені слабкі місця включають:

Потенційні спотворення

Як і всі основні голосові моделі, DeepSeek може відображати спотворення у своїх навчальних даних, навіть незважаючи на те, що DeepSeek Ani намагається мінімізувати їх.

Менша екосистема порівняно з усталеними постачальниками

DeepSeek - відносно молода компанія і ще не має такої ж великої екосистеми інструментів, послуг та ресурсів громади, таких як встановлені постачальники, такі як Google або OpenAai.

Обмежена мультимодальна підтримка поза текстом та кодом

DeepSeek в першу чергу зосереджується на обробці тексту та коду і в даний час не пропонує комплексної мультимодальної підтримки зображень, аудіо та відео, таких як Gemini 2.0.

Продовжує потребувати людського нагляду

Хоча Deepseek-R1 виконує вражаючі показники у багатьох сферах, нагляд за людьми та валідація все ще потрібні у випадках критичного використання, щоб уникнути помилок або небажаних результатів.

Випадкові галюцинації

Як і всі основні мовні моделі, DeepSeek може періодично виробляти галюцинації, тобто генерувати неправильну або нерелевантну інформацію.

Залежність від великих арифметичних ресурсів

Навчання та експлуатація DeepSeek-R1 потребують значних арифметичних ресурсів, хоча ефективна архітектура моделі зменшує ці вимоги порівняно з іншими моделями.

Загалом, DeepSeek - це багатообіцяюча модель AI з особливими сильними сторонами в областях кодування, математики та міркувань. Його ефективність витрат та доступність з відкритим кодом роблять його привабливим варіантом для багатьох користувачів. Подальший розвиток DeepSeek DeepSeek AI продовжить мінімізувати свої слабкі сторони в майбутньому та розширювати свої сильні сторони.

Результати відповідних орієнтирів та порівняння продуктивності: DeepSeek у порівнянні

Дані про орієнтири показують, що DeepSeek-R1 може йти в ногу з OpenAI-O1 у багатьох орієнтирах міркувань або навіть перевершувати їх, особливо в математиці та кодуванні. OpenAI-O1 відноситься до попередніх моделей з OpenAI, які були опубліковані до GPT-4,5 та в певних областях, таких як: B. міркування, можливо, все ще конкурентоспроможні.

У математичних орієнтирах, таких як AIME 2024 (американська інвітаційна експертиза математики) та Math-500, DeepSeek-R1 досягає високих цінностей і часто перевищує моделі OpenAI. Це підкреслює сильні сторони DeepSeek у математичних міркуваннях та вирішенні проблем.

У області кодування DeepSeek-R1 також демонструє сильні послуги в орієнтирах, таких як LiveCodeBech та Codeforces. LiveCodeBench - це орієнтир для кодових меблів, тоді як Codeforces - це платформа для змагань з програмування. Хороші результати DeepSeek-R1 у цих орієнтирах свідчать про його здатність генерувати високоякісний код та вирішувати складні завдання програмування.

У загальних показниках знань, таких як GPQA Diamond (аспірантура Google Proof Q&A), DeepSeek-R1 часто знаходиться на рівні очей або трохи під OpenAI-O1. GPQA Diamond - це вимогливий орієнтир, який перевіряє загальні знання та міркування активів моделей AI. Результати свідчать про те, що DeepSeek-R1 також є конкурентоспроможним у цій галузі, хоча це може не зовсім досягти тих же продуктивності, що і спеціалізовані моделі.

Дистильовані версії DeepSeek-R1, які базуються на менших моделях, таких як LLAMA та QWEN, також показують вражаючі результати в різних орієнтирах, а в деяких випадках навіть перевершують OpenAI-O1-Mini. Перегонки - це методика, в якій менша модель навчається для імітації поведінки більшої моделі. Дистильовані версії DeepSeek-R1 показують, що основна технологія DeepSeek також може бути ефективно використана в менших моделях, що підкреслює його універсальність та масштабованість.

Від барів до глобального: МСП завойовують світовий ринок розумною стратегією - Зображення: xpert.digital

У той час, коли цифрова присутність компанії вирішує її успіх, виклик, як ця присутність може бути розроблена автентично, індивідуально та широко. Xpert.digital пропонує інноваційне рішення, яке позиціонує себе як перехрестя між промисловим центром, блогом та послом бренду. Він поєднує переваги каналів комунікації та продажів на одній платформі та дозволяє публікувати 18 різних мов. Співпраця з порталами -партнерами та можливість публікувати внески в Google News та дистриб'ютора преси з близько 8000 журналістів та читачів максимізують охоплення та видимість вмісту. Це є важливим фактором зовнішніх продажів та маркетингу (символи).

Детальніше про це тут:

• Автентичний. Індивідуально. Глобальний: стратегія Xpert.digital для вашої компанії

GPT-4.5: досконалість розмов та зосередження уваги на природній взаємодії-зображеннях: xpert.digital

GPT-4.5: розмовна майстерність та фокус на природній взаємодії

GPT-4.5, з кодовою назвою "Orion", є останньою флагманською моделлю OpenAai і втілює бачення компанії про ШІ, яке є не лише розумним, але й інтуїтивним, співчутливим і здатним взаємодіяти з людьми на глибокому рівні. GPT-4.5 в першу чергу зосереджується на покращенні досвіду розмови, збільшенні виправлення фактів та зменшення галюцинацій.

Поточні технічні характеристики та основні особливості (станом на березень 2025 р.): GPT-4,5 представлений

GPT-4.5 був опублікований як попередній перегляд досліджень у лютому 2025 року і називається "найбільша і найкраща модель для чату" до цього часу. Це твердження підкреслює основну увагу моделі на розмовних навичках та оптимізації взаємодії людини-машини.

Модель має контекстне вікно 128 000 жетонів і максимальну довжину виходу 16 384 жетони. Вікно контексту менше, ніж у Gemini 2.0 Pro, але все-таки дуже велике і дозволяє GPT-4.5 проводити більш тривалі дискусії та обробляти більш складні запити. Максимальна довжина виходу обмежує довжину відповідей, які може генерувати модель.

Стан знань про діапазони GPT-4,5 до вересня 2023 року. Це означає, що модель має інформацію та події до цього моменту, але не знає про пізніші події. Це важливе обмеження, яке необхідно враховувати при використанні GPT-4.5 для критичної чи поточної інформації.

GPT-4.5 інтегрує такі функції, як веб-пошук, завантаження файлів та зображення, а також інструмент Canvas у Chatgpt. Модель дозволяє моделі отримати доступ до поточної інформації з Інтернету та збагатити її відповіді поточними знаннями. Завантаження файлів та зображень дозволяють користувачам надавати модель додаткову інформацію у вигляді файлів або зображень. Інструмент Canvas-це інтерактивна дошка для малювання, яка дозволяє користувачам інтегрувати візуальні елементи у свої розмови з GPT-4.5.

На відміну від таких моделей, як O1 та O3-Mini, які зосереджуються на покрокових міркуванні, GPT-4,5 збільшує безконтрольне навчання. Непідконтрольне навчання - це метод машинного навчання, в якому модель вчиться з неповтованих даних, без явних інструкцій чи мітків. Цей підхід має на меті зробити модель більш інтуїтивно зрозумілою та більш розмовною, але, можливо, зможе оплатити ефективність складними завданнями.

Архітектурний дизайн та інновації: масштабування та вирівнювання для розмови

GPT-4.5 заснований на архітектурі трансформатора, яка стала основою для більшості сучасних моделей великої мови. OpenAI використовує величезну обчислювальну потужність суперкомп'ютерів Microsoft Azure AI для навчання та експлуатації GPT-4.5. Масштабування обчислювальної потужності та даних є вирішальним фактором для виконання великих голосових моделей.

Одним із напрямків у розвитку GPT-4.5 є масштаб непересічного навчання для підвищення точності світової моделі та інтуїції. OpenAI переконаний, що глибше розуміння світу та вдосконалена інтуїція є вирішальними для створення моделей AI, які можуть взаємодіяти з людьми природним та людським способом.

Для покращення співпраці з людьми та розуміння нюансів були розроблені нові методи масштабованого вирівнювання. Вирівнювання стосується процесу узгодження моделі ШІ таким чином, щоб вона відображала цінності, цілі та уподобання людей. Масштабовані методи вирівнювання необхідні для того, щоб великі голосові моделі були безпечними, корисними та етично виправданими, якщо вони використовуються у великих масштабах.

Openaai стверджує, що GPT-4,5 має понад 10 разів більшу ефективність обробки порівняно з GPT-4O. GPT-4O-це попередня модель OpenAI, яка також відома своїми розмовними навичками. Збільшення ефективності GPT-4.5 може дати можливість працювати модель швидше та дешевше, а можливо, також відкрити нові сфери застосування.

Деталі про дані про навчання: Обсяг, відсіч та суміш знань та інтуїції

Хоча точний обсяг навчальних даних для GPT-4.5 не публічно оголошено, можна вважати, що він дуже великий через навички моделі та ресурси OpenAai. За підрахунками, що навчальні дані петабайт або навіть екзабайти включають дані тексту та зображення.

Модель моделі є достатньою до вересня 2023 року. Дані про навчання, ймовірно, включають широкий спектр даних тексту та зображень з Інтернету, книг, наукових публікацій, статей новин, внесків у соціальних медіа та інших джерел. OpenAI, ймовірно, використовує складні методи для отримання даних, підготовки та фільтрації для забезпечення якості та актуальності даних про навчання.

Навчання GPT-4.5 вимагає використання величезних арифметичних ресурсів і, ймовірно, займає тижні чи місяці. Точний навчальний процес є власним і не детально описаний OpenAI. Однак можна припустити, що навчання підкріплення з відгуків людини (RLHF) відіграє важливу роль у навчальному процесі. RLHF - це техніка, в якій використовується зворотний зв'язок людини для контролю поведінки моделі AI та адаптації її до людських уподобань.

Підходить для цього:

• Агент AI | Останні розробки в чаті з OpenAI: Deep Research, GPT-4.5 / GPT-5, емоційний інтелект та точність

Первинні навички та цільові програми: GPT-4.5

GPT-4.5 характеризується в таких сферах, як творче письмо, навчання, вивчення нових ідей та загальної розмови. Модель призначена для проведення природних, людських та захоплюючих розмов та підтримки користувачів у різних завданнях.

Однією з найважливіших навичок GPT-4.5 є:

Поліпшена швидка прихильність

GPT-4.5 краще зрозуміти та реалізувати інструкції та побажання користувачів у підказках.

Обробка контексту

Модель може обробляти більш тривалі розмови та більш складні контексти та відповідно адаптувати свої відповіді.

Точність даних

GPT-4.5 покращив факти та виробляє менше галюцинацій, ніж попередні моделі.

Емоційний інтелект

GPT-4.5 здатний розпізнати емоції в текстах та відповідати на те, що призводить до більш природних та співчутливих розмов.

Сильне письмове виконання

GPT-4.5 може генерувати високоякісні тексти в різних стилях та форматах, від креативних текстів до технічної документації.

Модель має потенціал для оптимізації спілкування, покращення створення вмісту та підтримки завдань кодування та автоматизації. GPT-4.5 особливо підходить для додатків, в яких взаємодія природної мови, творче покоління та точне відтворення факторів знаходяться на передньому плані, менше для складних логічних міркувань.

Включіть кілька прикладів цільових застосувань з GPT-4.5:

Чатботи та віртуальні помічники

Розробка розширених чатів та віртуальних помічників для обслуговування клієнтів, освіти, розваг та інших сфер.

Творче письмо

Підтримка авторів, сценаристів, текстових та інших творців у пошуку ідей, написанні текстів та створенні творчого контенту.

Освіта та навчання

Використовуйте як інтелектуального репетитора, партнера з навчання або наукового співробітника в різних галузях освіти.

Створення контенту

Генерація публікацій в блозі, статті, публікацій у соціальних мережах, описах продуктів та інших типів веб -контенту.

Переклад та локалізація

Поліпшення якості та ефективності машинних перекладів та процесів локалізації.

Наявність та доступ для різних груп користувачів

GPT-4.5 доступний для користувачів з планами Plus, Pro, Team, Enterprise та EDU. Ця ступінчаста структура доступу дозволяє OpenAI вводити модель контрольовано та вирішувати різні групи користувачів з різними потребами та бюджетом.

Розробники можуть отримати доступ до GPT-4.5 через API Chat Completions, Assistants API та пакетний API. API дозволяє розробникам інтегрувати навички GPT-4.5 у власні програми та послуги.

Витрати на GPT-4,5 вищі, ніж для GPT-4O. Це відображає більш високу продуктивність та додаткові функції GPT-4.5, але може бути перешкодою для деяких користувачів.

В даний час GPT-4.5 є попереднім переглядом досліджень, і довгострокова доступність API може бути обмежена. OpenAI залишає за собою право змінити доступність та умови доступу GPT-4,5 в майбутньому.

Microsoft також тестує GPT-4.5 в студії Copilot в обмеженому попередньому перегляді. Компанія Copilot Studio - це платформа від Microsoft для розробки та забезпечення чатів та віртуальних помічників. Інтеграція GPT-4.5 в студію Copilot може додатково розширити потенціал моделі корпоративних додатків та автоматизацію бізнес-процесів.

Визнані сильні та слабкі сторони: GPT-4,5 під лупою

GPT-4.5 отримав велику оцінку за свої вдосконалені розмовні навички та більш високі факти в перших тестах та рейтингах користувачів. Визнані сильні сторони включають:

Покращений потік розмови

GPT-4.5 веде більш природні, рідкі та захоплюючі розмови, ніж попередні моделі.

Більш висока корупція

Модель виробляє менше галюцинацій та надає більш точну та надійну інформацію.

Зниження галюцинацій

Хоча галюцинації все ще є проблемою для великих голосових моделей, GPT-4.5 досяг значного прогресу в цій галузі.

Кращий емоційний інтелект

GPT-4.5 краще розпізнати емоції в текстах та реагувати належним чином на те, що призводить до емпатичних розмов.

Сильне письмове виконання

Модель може генерувати високоякісні тексти в різних стилях та форматах.

Незважаючи на ці сильні сторони, є також області, в яких GPT-4.5 має свої межі. До визнаних слабких місць належать:

Труднощі в складних міркуваннях

GPT-4.5 не розроблений насамперед для складного логічного читання і може залишатися позаду спеціалізованих моделей, таких як DeepSeek у цій галузі.

Потенційно бідніші продуктивність, ніж GPT-4O в певних логічних тестах

Деякі тести вказують на те, що GPT-4.5 скорочується менше, ніж GPT-4O в певних логічних тестах, що вказує на те, що фокус може бути за рахунок розмовних навичок.

Більш високі витрати, ніж GPT-4O

GPT-4.5 дорожче використовувати як GPT-4O, що може бути фактором для деяких користувачів.

Стан знань до вересня 2023 року

Обмежений рівень знань моделі може бути недоліком, якщо потрібна поточна інформація.

Труднощі в самокорекції та міркуванні на стадії

Деякі тести свідчать про те, що GPT-4.5 має труднощі в самокорекції помилок та багатоступеневого логічного мислення.

Важливо підкреслити, що GPT-4.5 не призначений для перевищення моделей, розроблених для складних міркувань. Його основна увага приділяється вдосконаленню досвіду розмови та створенню моделей AI, які можуть спілкуватися з людьми природним шляхом.

Результати відповідних орієнтирів та порівняння продуктивності: GPT-4,5 порівняно з його попередниками

Дані про орієнтири показують, що вдосконалення GPT-4,5 порівняно з GPT-4O в таких областях, як право на це та багатомовне розуміння, але може відставати від математики та певних орієнтирів кодування.

У таких орієнтирах, як Simpleqa (проста відповідь на запитання), GPT-4,5 досягає більшої точності та нижчої галюцинації, ніж GPT-4O, O1 та O3-Mini. Це підкреслює прогрес, якого досягнув OpenAI при поліпшенні корекції та зменшення галюцинацій.

У міркуванні, як GPQA, GPT-4,5 показує поліпшення порівняно з GPT-4O, але залишається позаду O3-Mini. Це підтверджує сильні сторони O3-Mini в області міркувань та тенденції GPT-4.5 більше зосередитись на розмовних навичках.

У математичних завданнях (AIME) GPT-4,5 скорочується значно гірше, ніж O3-Mini. Це вказує на те, що GPT-4.5 не є настільки сильним у математичних міркуваннях, як спеціалізовані моделі, такі як O3-Mini.

У кодувальних орієнтирах, таких як Swe-Lancer Diamond, GPT-4,5 демонструє кращу продуктивність, ніж GPT-4O. Це вказує на те, що GPT-4.5 також досяг успіху в кодені та аналізі, хоча він може бути не таким сильним, як спеціалізовані моделі кодування, такі як код DeepSeek.

Оцінки людини свідчать про те, що GPT-4.5 є кращим у більшості випадків, особливо для професійних запитів. Це вказує на те, що GPT-4.5 на практиці пропонує більш переконливий та корисний досвід розмови, ніж його попередники, навіть якщо він не завжди може досягти найкращих результатів у певних спеціалізованих орієнтирах.

Підходить для цього:

• Поточні розробки в Чатгпті фон Ондааї (березень 2025 р.)

Порівняльна оцінка: вибір правильної моделі AI

Порівняльний аналіз найважливіших атрибутів Gemini 2.0, DeepSeek та GPT-4.5 показує значні відмінності та подібність між моделями. Gemini 2.0 (Flash) - це модель трансформатора з акцентом на мультимодальність та функції агента, тоді як Gemini 2.0 (Per) використовує ту саму архітектуру, але оптимізований для кодування та довгих контекстів. DeepSeek (R1) заснований на модифікованому трансформаторі з такими технологіями, як MOE, GQA та MLA, та GPT-4.5, покладається на масштабування за допомогою непідконтрольного навчання. Що стосується даних про навчання, то це показує, що як моделі Gemini, так і GPT-4.5 базуються на великих кількостях даних, таких як текст, код, зображення, аудіо та відео, а DeepSeek виділяється з 14,8 трлн жетонів та фокусом на даних, специфічних домені, а також навчанням підсилювачів (RL). Найважливіші навички моделей різняться: Gemini 2.0 пропонує мультимодальну вставку та вихід із використанням інструментів та низькою затримкою, тоді як Pro -версія також підтримує контекст до 2 мільйонів жетонів. З іншого боку, DeepSeek переконує з сильними міркуваннями, кодуванням, математикою та багатомовністю, доповненим його доступністю з відкритим кодом. GPT-4,5 світить, зокрема, у сферах розмови, емоційного інтелекту та корупції.

Наявність моделей також відрізняється: Gemini пропонує API та веб -та мобільний додаток, тоді як Pro версія експериментально доступна через вершину AI. DeepSeek доступний як відкритий код на платформах, таких як обіймати обличчя, Azure AI, Amazon Dontion та IBM Watsonx.ai. З іншого боку, GPT-4.5 пропонує різні варіанти, такі як Chatgpt (Plus, Pro, Team, Enterprise, EDU) та API OpenAI. Сильні сторони моделей включають мультимодальність та швидкість на Gemini 2.0 (спалах), а також кодування, світові знання та довгі контексти на Gemini 2.0 (Pro). DeepSeek оцінює ефективність витрат, відмінні навички кодування та математики та сильні міркування. GPT-4,5 переконує з високою фактичною корекцією та емоційним інтелектом. Однак, слабкі сторони також можна побачити, як спотворення або проблеми з проблемами проблем у режимі реального часу для Gemini 2.0 (спалах), експериментальних обмежень та обмеження розстрочки у версії Pro, обмежена мультимодальність та менша екосистема в Deepseek, а також труднощі у складних міркуваннях, математиці та обмежених знаннях у GPT-4.5.

Результати орієнтирів дають подальші уявлення: Gemini 2.0 (спалах) досягає 77,6 % у MMLU, 34,5 % у Livecodebech та 90,9 % в математиці, тоді як Gemini 2,0 (на) з 79,1 % (MMLU), 36,0 % (LiveCodeBech) та 91,8 % (математика), проведених кращою. DeepSeek чітко перевищує 90,8 % (MMLU), 71,5 % (GPQA), 97,3 % (математика) та 79,8 % (AIME), тоді як GPT-4,5 встановлює інші пріоритети: 71,4 % (GPQA), 36,7 % (AIME) та 62,5 % (SimpleQA).

Аналіз найважливіших відмінностей та подібності

Три моделі Gemini 2.0, DeepSeek та GPT-4.5 мають як подібність, так і чіткі відмінності, які попереджають їх для різних областей застосування та потреб користувачів.

Загальний

Архітектура трансформаторів

Усі три моделі засновані на архітектурі трансформатора, яка зарекомендувала себе як домінуюча архітектура для великих голосових моделей.

Просунуті навички

Усі три моделі демонструють передові навички в обробці природної мови, кодекену, міркувань та інших областей ШІ.

Мультимодальність (по -різному виражений):

Усі три моделі визнають важливість мультимодальності, хоча ступінь підтримки та фокусу різняться.

Відмінності

Фокус та фокус

• Близнюки 2.0: універсальність, мультимодальність, функції агента, широкий спектр застосувань.
• DeepSeek: Ефективність, міркування, кодування, математика, з відкритим кодом, ефективність витрат.
• GPT-4.5: розмова, взаємодія природної мови, корекція, емоційний інтелект.

Архітектурні інновації

DeepSeek характеризується архітектурними інноваціями, такими як MOE, GQA та MLA, які спрямовані на підвищення ефективності. GPT-4.5 фокусується на масштабних методах навчання та вирівнювання для вдосконалених розмовних навичок.

Навчальні дані

DeepSeek надає важливість даних, що стосуються домену для кодування та китайської мови, тоді як Gemini 2.0 та GPT-4.5, ймовірно, використовують більш широкі та різноманітніші набори даних.

Наявність та доступність

DeepSeek сильно покладається на відкритий код і пропонує свої моделі через різні платформи. GPT-4.5 в першу чергу доступний через платформи та API OpenAI, з поетапною моделлю доступу. Gemini 2.0 пропонує широку доступність через Google Services та API.

Сильні та слабкі сторони

Кожна модель має свої сильні та слабкі сторони, що робить її кращою або менш придатною для певних застосувань.

Розслідування офіційних публікацій та незалежних оглядів: перспектива експертів

Офіційні публікації та незалежні огляди по суті підтверджують сильні та слабкі сторони трьох моделей, показаних у цьому звіті.

Офіційні публікації

Google, DeepSeek AI та OpenAai регулярно публікують публікації в блозі, технічні звіти та результати орієнтирів, в яких ви представляєте свої моделі та порівнюєте з конкурентами. Ці публікації пропонують цінну інформацію про технічні деталі та ефективність моделей, але, природно, часто є маркетинговими та можуть мати певне зміщення.

Незалежні тести та огляди

Різні незалежні організації, науково -дослідні інститути та експерти з АІ проводять власні тести та огляди моделей та публікують свої результати у вигляді публікацій у блозі, статтях, наукових публікаціях та орієнтирів. Ці незалежні відгуки пропонують більш об'єктивну перспективу щодо відносних сильних та слабких сторін моделей та допомагають користувачам прийняти обгрунтоване рішення при виборі правильної моделі для ваших потреб.

Зокрема, незалежні огляди підтверджують сильні сторони DeepSeek в математиці та кодувальних орієнтирах та його економічній ефективності порівняно з OpenAI. GPT-4.5 високо оцінюється за його вдосконалені навички розмови та знижену галюцинацію, але також підкреслюються її слабкі місця в складних міркуваннях. Gemini 2.0 оцінюється за його універсальність та багатомодальні навички, але його ефективність може змінюватися залежно від конкретного орієнтиру.

Майбутнє AI різноманітне

Порівняльний аналіз Gemini 2.0, DeepSeek та GPT-4.5 чітко показує, що кожна модель має унікальні сильні сторони та оптимізацію, які роблять її більш придатною для певних застосувань. Немає "найкращого" моделі AI PAR ANDELLESS, а скоріше різноманітних моделей, кожна з яких має власні переваги та обмеження.

Близнюки 2.0

GEMINI 2.0 представляє себе як універсальне сімейство, яке фокусується на мультимодальності та функціях агентів, з різними варіантами, які підходять до конкретних потреб. Це ідеальний вибір для додатків, які потребують всебічної мультимодальної підтримки і можуть отримати користь від швидкості та універсальності родини Близнюків 2.0.

DeepSeek

DeepSeek характеризується його архітектурою, ефективністю витрат та доступністю з відкритим кодом, орієнтованими на міркування. Він особливо сильний у технічних областях, таких як кодування та математика, і є привабливим варіантом для розробників та дослідників, які цінують ефективність, ефективність та прозорість.

GPT-4.5

GPT-4.5 фокусується на вдосконаленні досвіду користувачів у розмовах за рахунок посилення фактичної корупції, зменшення галюцинацій та вдосконаленого емоційного інтелекту. Це найкращий вибір для додатків, які потребують природного та захоплюючого досвіду розмови, наприклад: B. Chatbots, Virtual Assistants та Creative Writing.

Мультимодальність та відкритий код: Тенденції майбутнього покоління AI

Вибір найкращої моделі сильно залежить від конкретного додатка та пріоритетів користувача. Компанії та розробники повинні ретельно проаналізувати свої потреби та вимоги та зважувати сильні та слабкі сторони різних моделей, щоб зробити оптимальний вибір.

Швидка розробка в галузі моделей AI вказує на те, що ці моделі продовжуватимуть швидко вдосконалюватися та розвиватися. Майбутні тенденції можуть включати ще більшу інтеграцію мультимодальності, вдосконалені навички рецидиву, більшу доступність за допомогою ініціатив з відкритим кодом та більш широкої доступності на різних платформах. Постійні зусилля щодо зменшення витрат та підвищення ефективності продовжуватимуть просунути широке прийняття та використання цих технологій у різних галузях.

Майбутнє ШІ не є монолітним, але різноманітним та динамічним. Gemini 2.0, DeepSeek та GPT-4.5-лише три приклади різноманітності та інноваційного духу, який формує нинішній ринок ШІ. В майбутньому очікується, що ці моделі стануть ще більш потужними, більш універсальними та доступними, і те, як ми взаємодіємо з технологіями та розуміємо навколишній світ. Подорож штучного інтелекту щойно розпочалася, і наступні кілька років обіцяють ще більш захоплюючі події та прориви.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus