DeepSeek-R1
Horário de lançamento: 20/01/2025
Recursos: Projetado para geração de código e problemas matemáticos, é extremamente rápido e preciso, tornando-o ideal para cenários que exigem implementação rápida de requisitos técnicos. O benchmark OpenAI o1, que agora é a direção mais quente no campo dos grandes modelos de IA, representa as reservas de pesquisa mais avançadas.
Pessoas aplicáveis: programadores, desenvolvedores, estudantes de ciências e engenharia.
Cenários de aplicação: Escrever código, resolver problemas matemáticos e otimizar algoritmos.
Referência:O login do hiperlink está visível.
DeepSeek-V3
Horário de postagem: 2024/12/26
Recursos: Adequado para quizzes de conhecimento geral, criação de texto e auxílios de aprendizagem, com ampla cobertura, mas profissionalismo um pouco menor. O benchmark é o GPT4o, que representa a inteligência geral mais fundamental dos grandes modelos.
Pessoas aplicáveis: estudantes, criadores, perguntas diárias de conhecimento.
Cenários de aplicação: Escreva artigos, encontre materiais, aprenda novos conceitos.
Referência:O login do hiperlink está visível.
resumo
| | | | Usando métodos tradicionais de treinamento, ele depende principalmente de grandes volumes de dados para aprender. | Empregue uma abordagem de aprendizado por reforço que permita ao modelo aprimorar suas capacidades por meio de experimentação e melhoria contínuas. | | Desempenhar bem tarefas gerais, mas pode ter limitações em questões que exigem pensamento profundo. | Excela em tarefas que exigem pensamento profundo, como matemática, programação e raciocínio lógico. | Situação de código aberto | Pode haver algumas limitações. | Totalmente open source, qualquer pessoa pode usá-la e melhorá-la gratuitamente. | | Desempenhou bem algumas tarefas. | Em testes matemáticos, a taxa de precisão atingiu 77,5%, o que é comparável a outros modelos líderes. | | O conteúdo gerado geralmente é fácil de ler e entender. | Versões iniciais podem ter misturado vários idiomas, mas depois com melhorias, o conteúdo gerado tornou-se mais legível. |
- Método de treinamento:Imagine que você está aprendendo a andar de bicicleta. DeepSeek-V3 é como aprender lendo muitos livros sobre como andar de bicicleta, enquanto DeepSeek-R1 é aprender a andar de bicicleta praticando, caindo e levantando constantemente.
- Habilidade de raciocínio:Se você recebe um problema matemático complexo, o DeepSeek-R1 é como um colega de classe bom em pensamento profundo, capaz de derivar respostas passo a passo, enquanto o DeepSeek-V3 pode ser melhor em problemas simples de cálculo.
- Código aberto:DeepSeek-R1 é como um livro de receitas público que qualquer pessoa pode visualizar, usar e aprimorar conforme seu gosto, enquanto as receitas de DeepSeek-V3 podem ser visíveis apenas para algumas pessoas.
- Desempenho:Em uma prova de matemática, a DeepSeek-R1 obteve 77,5 pontos, o que está no mesmo nível dos outros alunos de destaque.
- Legibilidade:Inicialmente, o DeepSeek-R1 pode ter escrito artigos em uma mistura de vários idiomas, mas foi aprimorado para que agora produza artigos mais fáceis de ler e entender.
A diferença entre Deepseek V3 e Deepseek R1 é que um R1 conduz auto-raciocínio e reflexão e te dá uma resposta após muito tempo, enquanto Deepseek V3 pode te dar uma resposta rapidamente e não vai pensar por muito tempo. Atualmente, a maioria dos experimentos mostra que o resultado do modelo após um longo pensamento é melhor, mas também é mais demorado, e às vezes é realizado pensamento excessivo. |
Postado em 08:46:09 em 2025-2
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Senhorio|
Postado em 09:47:07 em 2025
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