DeepSeek-R1
Utgivelsestidspunkt: 2025/01/20
Funksjoner: Designet for kodegenerering og matematiske oppgaver, er den ekstremt rask og nøyaktig, noe som gjør den ideell for situasjoner som krever rask implementering av tekniske krav. Benchmark OpenAI o1, som nå er den hotteste retningen innen AI-store modeller, representerer de mest banebrytende forskningsreservene.
Relevante personer: programmerere, utviklere, studenter innen realfag og ingeniørfag.
Anvendelsesscenarier: Skrive kode, løse matematiske problemer og optimalisere algoritmer.
Referanse:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
DeepSeek-V3
Innleggstid: 2024/12/26
Funksjoner: Egnet for allmennkunnskapsquizzer, tekstproduksjon og læringshjelpemidler, med bred dekning, men litt svakere profesjonalitet. Referansepunktet er GPT4o, som representerer den mest grunnleggende generelle intelligensen til store modeller.
Relevante personer: studenter, skapere, daglige kunnskapsforespørsler.
Bruksscenarier: Skriv artikler, finn materialer, lær nye konsepter.
Referanse:Innloggingen med hyperkoblingen er synlig.
sammendrag
| | | | Ved å bruke tradisjonelle treningsmetoder er det hovedsakelig avhengig av store mengder data for å lære. | Bruk en forsterkningslæringsmetode som gjør det mulig for modellen å forbedre sine evner gjennom kontinuerlig eksperimentering og forbedring. | | Prestere godt på generelle oppgaver, men kan være begrenset i saker som krever dyp tenkning. | Utmerke seg i oppgaver som krever dyp tenkning, som matematikk, kode og logisk resonnement. | | Det kan være noen begrensninger. | Helt åpen kildekode, alle kan bruke og forbedre det gratis. | | Gjorde det bra på noen oppgaver. | I matematiske tester nådde nøyaktighetsraten 77,5 %, noe som er sammenlignbart med andre ledende modeller. | | Det genererte innholdet er vanligvis lett å lese og forstå. | Tidlige versjoner kan ha blandet flere språk, men senere, med forbedringer, ble det genererte innholdet mer lesbart. |
- Treningsmetode:Tenk deg at du lærer å sykle. DeepSeek-V3 er som å lære ved å lese mange bøker om hvordan man sykler, mens DeepSeek-R1 er å lære å sykle ved å øve konstant, falle og reise seg.
- Resonnementsevne:Hvis du får et komplekst matematikkproblem, er DeepSeek-R1 som en klassekamerat som er god på dyp tenkning, i stand til å utlede svar steg for steg, mens DeepSeek-V3 kanskje er bedre på enkle regneoppgaver.
- Åpen kildekode:DeepSeek-R1 er som en offentlig kokebok som alle kan se, bruke og forbedre etter smak, mens DeepSeek-V3s oppskrifter kanskje bare er synlige for noen få.
- Prestasjon:På en matteprøve fikk DeepSeek-R1 77,5 poeng, noe som er på nivå med andre toppstudenter.
- Lesbarhet:Opprinnelig skrev DeepSeek-R1 kanskje artikler på en blanding av flere språk, men det har blitt forbedret slik at den nå skriver artikler som er lettere å lese og forstå.
Forskjellen mellom Deepseek V3 og Deepseek R1 er at en R1 vil gjennomføre selvrefleksjon og refleksjon og gi deg et svar etter lang overveielse, mens Deepseek V3 kan gi deg et svar raskt og ikke vil tenke på lenge. For øyeblikket viser de fleste eksperimenter at modellens resultat etter lang tenking er bedre, men det er også mer tidkrevende, og noen ganger utføres også overdreven tenkning. |
Publisert 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Vert|
Publisert 2025-2-5 09:47:07
|
