DeepSeek-R1
Hora de lanzamiento: 2025/01/20
Características: Diseñado para generación de código y problemas matemáticos, es extremadamente rápido y preciso, lo que lo hace ideal para escenarios que requieren una implementación rápida de requisitos técnicos. El benchmark OpenAI o1, que ahora es la dirección más destacada en el campo de los grandes modelos de IA, representa las reservas de investigación más punteras.
Personas aplicables: programadores, desarrolladores, estudiantes de ciencias e ingeniería.
Escenarios de aplicación: Escribir código, resolver problemas matemáticos y optimizar algoritmos.
Referencia:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
DeepSeek-V3
Hora de publicación: 2024/12/26
Características: Adecuado para cuestionarios de cultura general, creación de texto y ayudas al aprendizaje, con amplia cobertura pero un profesionalismo algo inferior. El benchmark es GPT4o, que representa la inteligencia general más fundamental de los grandes modelos.
Personas aplicables: estudiantes, creadores, preguntas diarias sobre conocimiento.
Escenarios de aplicación: Escribe artículos, busca materiales, aprende nuevos conceptos.
Referencia:El inicio de sesión del hipervínculo es visible.
resumen
| | | Método de adiestramiento: | Utilizando métodos tradicionales de entrenamiento, se basa principalmente en grandes cantidades de datos para aprender. | Emplear un enfoque de aprendizaje por refuerzo que permita al modelo mejorar sus capacidades mediante experimentación y mejora continua. | Capacidad de razonamiento | Desempeña bien tareas generales, pero puede estar limitado en cuestiones que requieren un pensamiento profundo. | Destaca en tareas que requieren un pensamiento profundo, como matemáticas, programación y razonamiento lógico. | Situación de código abierto | Puede haber algunas limitaciones. | Completamente de código abierto, cualquiera puede usarlo y mejorarlo gratis. | | Lo hice bien en algunas tareas. | En pruebas matemáticas, la tasa de precisión alcanzó el 77,5%, comparable a otros modelos líderes. | | El contenido generado suele ser fácil de leer y entender. | Las primeras versiones podían mezclar varios idiomas, pero más adelante, con mejoras, el contenido generado se volvió más legible. |
- Método de adiestramiento:Imagina que estás aprendiendo a montar en bici. DeepSeek-V3 es como aprender leyendo muchos libros sobre cómo montar en bici, mientras que DeepSeek-R1 es aprender a montar en bici practicando, cayendo y levantándose constantemente.
- Habilidad de razonamiento:Si te dan un problema matemático complejo, DeepSeek-R1 es como un compañero de clase que es bueno en pensamiento profundo, capaz de derivar respuestas paso a paso, mientras que DeepSeek-V3 puede ser mejor en problemas de cálculo simples.
- Código abierto:DeepSeek-R1 es como un libro de cocina público que cualquiera puede consultar, usar y mejorar según su gusto, mientras que las recetas de DeepSeek-V3 pueden ser visibles solo para algunas personas.
- Rendimiento:En un examen de matemáticas, DeepSeek-R1 obtuvo 77,5 puntos, lo que está a la par con otros estudiantes de alto nivel.
- Legibilidad:Inicialmente, DeepSeek-R1 podía escribir artículos en una mezcla de varios idiomas, pero se ha mejorado para que ahora escriba artículos más fáciles de leer y entender.
La diferencia entre Deepseek V3 y Deepseek R1 es que un R1 realizará auto-razonamiento y reflexión y te dará una respuesta tras mucho tiempo, mientras que Deepseek V3 puede darte una respuesta rápidamente y no pensará durante mucho tiempo. Actualmente, la mayoría de los experimentos muestran que la salida del modelo tras mucho tiempo de reflexión es mejor, pero también es más laboriosa, y a veces se realiza un pensamiento excesivo. |
Publicado el 5-2-2025 08:46:09
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Propietario|
Publicado el 5-2-2025 09:47:07
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