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Veröffentlicht am 5.2.2025, 08:46:09
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DeepSeek-R1
Veröffentlichungszeit: 20.01.2025
Funktionen: Entwickelt für Codegenerierung und mathematische Probleme, ist es extrem schnell und präzise, was es ideal für Szenarien macht, die eine schnelle Umsetzung technischer Anforderungen erfordern. Der Benchmark OpenAI o1, der derzeit die heißeste Richtung im Bereich der KI-Großmodelle ist, stellt die modernsten Forschungsreserven dar.
Anwendbare Personen: Programmierer, Entwickler, Natur- und Ingenieurstudierende.
Anwendungsszenarien: Code schreiben, mathematische Probleme lösen und Algorithmen optimieren.
Referenz:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
DeepSeek-V3
Startzeit: 26.12.2024
Ausstattung: Geeignet für Allgemeinwissensquizze, Texterstellung und Lernhilfen, mit breiter Abdeckung, aber etwas schwächerer Professionalität. Der Benchmark ist GPT4o, das die grundlegendste allgemeine Intelligenz großer Modelle repräsentiert.
Anwendbare Personen: Studierende, Schöpfer, tägliche Wissensanfragen.
Anwendungsszenarien: Artikel schreiben, Materialien finden, neue Konzepte lernen.
Referenz:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
Zusammenfassung
| | | | Mit traditionellen Trainingsmethoden basiert es hauptsächlich auf großen Datenmengen zum Lernen. | Verwenden Sie einen Reinforcement-Learning-Ansatz, der es dem Modell ermöglicht, seine Fähigkeiten durch kontinuierliches Experimentieren und Verbessern zu verbessern. | | Gute Arbeit bei allgemeinen Aufgaben, kann aber in Themen, die tiefgründiges Nachdenken erfordern, eingeschränkt sein. | Hervorragende Aufgaben, die tiefes Nachdenken erfordern, wie Mathematik, Code und logisches Denken. | | Es kann einige Einschränkungen geben. | Vollständig Open Source, jeder kann es kostenlos nutzen und verbessern. | | Ich habe bei einigen Aufgaben gut abgeschnitten. | In mathematischen Tests erreichte die Genauigkeitsrate 77,5 %, was mit anderen führenden Modellen vergleichbar ist. | | Die generierten Inhalte sind in der Regel leicht lesbar und verständlich. | Frühe Versionen mischten möglicherweise mehrere Sprachen, aber später wurden die generierten Inhalte mit Verbesserungen lesbarer. |
- Trainingsmethode:Stell dir vor, du lernst Fahrradfahren. DeepSeek-V3 ist wie das Lernen, indem man viele Bücher über Fahrradfahren liest, während DeepSeek-R1 das Fahrradfahren durch ständiges Üben, Fallen und Aufstehen lernt.
- Schlussfolgerungsfähigkeit:Wenn dir ein komplexes Mathematikproblem gegeben wird, ist DeepSeek-R1 wie ein Kommiliton, der gut im tiefen Denken ist und Antworten Schritt für Schritt ableiten kann, während DeepSeek-V3 bei einfachen Rechenaufgaben besser sein kann.
- Quelloffen:DeepSeek-R1 ist wie ein öffentliches Kochbuch, das jeder nach seinem Geschmack einsehen, nutzen und verbessern kann, während die Rezepte von DeepSeek-V3 vielleicht nur für manche Menschen sichtbar sind.
- Leistung:In einer Mathematikprüfung erzielte DeepSeek-R1 77,5 Punkte, was mit anderen Top-Schülern vergleichbar ist.
- Lesbarkeit:Anfangs schrieb DeepSeek-R1 zwar Artikel in einer Mischung mehrerer Sprachen, wurde aber so verbessert, dass es nun Artikel schreibt, die leichter lesbar und verständlich sind.
Der Unterschied zwischen Deepseek V3 und Deepseek R1 besteht darin, dass ein R1 Selbstreflexion und Reflexion durchführt und dir nach langer Überlegung eine Antwort gibt, während Deepseek V3 dir schnell eine Antwort geben kann und lange nicht nachdenkt. Derzeit zeigen die meisten Experimente, dass das Ergebnis des Modells nach langem Nachdenken besser ist, aber es ist auch zeitaufwendiger, und manchmal wird auch übermäßiges Denken durchgeführt. |
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Vermieter|
Veröffentlicht am 5.2.2025 09:47:07
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