DeepSeek-R1
Releasetijd: 2025/01/20
Functies: Ontworpen voor codegeneratie en wiskundige problemen, is het extreem snel en nauwkeurig, waardoor het ideaal is voor scenario's die snelle implementatie van technische vereisten vereisen. Benchmark OpenAI o1, dat nu de heetste richting is op het gebied van AI-grote modellen, vertegenwoordigt de meest geavanceerde onderzoeksreserves.
Toepasbare personen: programmeurs, ontwikkelaars, studenten wetenschap en techniek.
Toepassingsscenario's: Code schrijven, wiskundige problemen oplossen en algoritmen optimaliseren.
Referentie:De hyperlink-login is zichtbaar.
DeepSeek-V3
Plaatsingstijd: 2024/12/26
Kenmerken: Geschikt voor algemene kennisquizzen, tekstcreatie en leermiddelen, met brede dekking maar iets zwakkere professionaliteit. De benchmark is GPT4o, dat de meest fundamentele algemene intelligentie van grote modellen vertegenwoordigt.
Toepasbare personen: studenten, makers, dagelijkse kennisvragen.
Toepassingsscenario's: Schrijf artikelen, zoek materiaal, leer nieuwe concepten.
Referentie:De hyperlink-login is zichtbaar.
samenvatting
| | | | Met traditionele trainingsmethoden is het vooral afhankelijk van grote hoeveelheden data om te leren. | Een reinforcement learning-benadering toepassen die het model in staat stelt zijn capaciteiten te verbeteren door voortdurende experimenten en verbetering. | | Goed presteren bij algemene taken, maar kunnen beperkt zijn in kwesties die diep nadenken vereisen. | Blink uit in taken die diepgaand nadenken vereisen, zoals wiskunde, code en logisch redeneren. | | Er kunnen enkele beperkingen zijn. | Volledig open source, iedereen kan het gratis gebruiken en verbeteren. | | Heb het goed gedaan bij sommige taken. | Bij wiskundige tests bereikte de nauwkeurigheidsgraad 77,5%, wat vergelijkbaar is met andere toonaangevende modellen. | | De gegenereerde inhoud is meestal gemakkelijk te lezen en te begrijpen. | Vroege versies konden meerdere talen mengen, maar later, met verbeteringen, werd de gegenereerde inhoud leesbaarder. |
- Trainingsmethode:Stel je voor dat je leert fietsen. DeepSeek-V3 is alsof je leert door veel boeken te lezen over hoe je moet fietsen, terwijl DeepSeek-R1 leert fietsen door constant te oefenen, te vallen en op te staan.
- Redeneervermogen:Als je een complex wiskundig probleem krijgt, is DeepSeek-R1 als een klasgenoot die goed is in diep denken, in staat om stappen antwoorden af te leiden, terwijl DeepSeek-V3 misschien beter is voor eenvoudige rekenopgaven.
- Open Source:DeepSeek-R1 is als een openbaar kookboek dat iedereen kan bekijken, gebruiken en verbeteren naar eigen smaak, terwijl de recepten van DeepSeek-V3 misschien alleen voor sommige mensen zichtbaar zijn.
- Voorstelling:Bij een wiskundetoets scoorde DeepSeek-R1 77,5 punten, wat vergelijkbaar is met andere topstudenten.
- Leesbaarheid:Aanvankelijk schreef DeepSeek-R1 misschien artikelen in een mix van meerdere talen, maar het is verbeterd zodat het nu artikelen schrijft die makkelijker te lezen en te begrijpen zijn.
Het verschil tussen Deepseek V3 en Deepseek R1 is dat een R1 zelfredenering en reflectie uitvoert en je na lang nadenken een antwoord geeft, terwijl Deepseek V3 je snel een antwoord kan geven en lang niet zal nadenken. Op dit moment tonen de meeste experimenten aan dat de output van het model na lang nadenken beter is, maar het kost ook meer tijd en soms wordt er ook overmatig nagedacht. |
Geplaatst op 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Huisbaas|
Geplaatst op 2025-2-5 09:47:07
|
