DeepSeek-R1
Julkaisuaika: 2025/01/20
Ominaisuudet: Suunniteltu koodin generointiin ja matemaattisiin ongelmiin, se on erittäin nopea ja tarkka, mikä tekee siitä ihanteellisen tilanteissa, joissa teknisten vaatimusten nopea toteutus vaatii. Benchmark OpenAI o1, joka on nyt kuumin suunta tekoälyn suurten mallien alalla, edustaa edistyksellisimpiä tutkimusreservejä.
Soveltuvat henkilöt: ohjelmoijat, kehittäjät, luonnontieteiden ja tekniikan opiskelijat.
Sovellusskenaariot: Koodin kirjoittaminen, matemaattisten ongelmien ratkaiseminen ja algoritmien optimointi.
Viittaus:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
DeepSeek-V3
Julkaisuaika: 2024/12/26
Ominaisuudet: Sopii yleistietovisoihin, tekstin luomiseen ja oppimisapuvälineisiin, laajalla kattavuudella mutta hieman heikommalla ammattimaisuudella. Vertailukohta on GPT4o, joka edustaa suurten mallien perustavanlaatuisinta yleistä älykkyyttä.
Soveltuvat henkilöt: opiskelijat, sisällöntuottajat, päivittäiset tietokyselyt.
Sovellusskenaariot: Kirjoita artikkeleita, löydä materiaaleja, opi uusia käsitteitä.
Viittaus:Hyperlinkin kirjautuminen on näkyvissä.
yhteenveto
| | | | Perinteisissä koulutusmenetelmissä se perustuu pääasiassa suuriin tietomääriin oppiakseen. | Käytä vahvistusoppimisen lähestymistapaa, joka mahdollistaa mallin kyvykkyyksien parantamisen jatkuvan kokeilun ja parantamisen kautta. | | Suoriudu hyvin yleisissä tehtävissä, mutta voi olla rajallinen syvällistä ajattelua vaativissa asioissa. | Menesty tehtävissä, jotka vaativat syvällistä ajattelua, kuten matematiikassa, koodissa ja loogisessa päättelyssä. | Avoimen lähdekoodin tilanne | Saattaa olla joitakin rajoituksia. | Täysin avoimen lähdekoodin, kuka tahansa voi käyttää ja parantaa sitä ilmaiseksi. | | Suoriuduin hyvin joissain tehtävissä. | Matemaattisissa testeissä tarkkuusaste saavutti 77,5 %, mikä on verrattavissa muihin johtaviin malleihin. | | Luotu sisältö on yleensä helppolukuista ja ymmärrettävää. | Varhaisissa versioissa saatettiin sekoittaa useita kieliä, mutta myöhemmin parannusten myötä tuotetusta sisällöstä tuli helpommin luettavaa. |
- Koulutusmenetelmä:Kuvittele, että opettelet ajamaan pyörällä. DeepSeek-V3 on kuin oppisi lukemalla paljon pyöräilykirjoja, kun taas DeepSeek-R1 on pyöräilyn oppimista harjoittelemalla, kaatumalla ja nousemalla ylös.
- Päättelykyky:Jos sinulle annetaan monimutkainen matemaattinen tehtävä, DeepSeek-R1 on kuin luokkatoveri, joka osaa ajatella syvällisesti, pystyy päättelemään vastauksia askel askeleelta, kun taas DeepSeek-V3 saattaa olla parempi yksinkertaisissa laskentatehtävissä.
- Avoin lähdekoodi:DeepSeek-R1 on kuin julkinen keittokirja, jota kuka tahansa voi katsoa, käyttää ja parantaa oman makunsa mukaan, kun taas DeepSeek-V3:n reseptit saattavat olla näkyvissä vain joillekin ihmisille.
- Suorituskyky:Matematiikan kokeessa DeepSeek-R1 sai 77,5 pistettä, mikä on samalla tasolla muiden huippuopiskelijoiden kanssa.
- Luettavuus:Aluksi DeepSeek-R1 saattoi kirjoittaa artikkeleita useilla kielillä, mutta sitä on parannettu niin, että nyt se kirjoittaa artikkeleita, jotka ovat helpommin luettavia ja ymmärrettäviä.
Ero Deepseek V3:n ja Deepseek R1:n välillä on se, että R1 suorittaa itsensä pohdinnan ja antaa vastauksen pitkän pohdinnan jälkeen, kun taas Deepseek V3 voi antaa vastauksen nopeasti eikä ajattele pitkään aikaan. Tällä hetkellä useimmat kokeet osoittavat, että pitkän ajattelun jälkeen mallin tulos on parempi, mutta se vie myös enemmän aikaa, ja joskus tehdään myös liiallista ajattelua. |
Julkaistu 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Vuokraisäntä|
Julkaistu 2025-2-5 09:47:07
|
