DeepSeek-R1
Время выхода: 2025/01/20
Особенности: Разработанный для генерации кода и математических задач, он чрезвычайно быстрый и точен, что делает его идеальным для сценариев, требующих быстрой реализации технических требований. Benchmark OpenAI o1, который сейчас является самым популярным направлением в области больших моделей ИИ, представляет собой самые передовые исследовательские резервы.
Подходящие люди: программисты, разработчики, студенты науки и инженерии.
Сценарии применения: написание кода, решение математических задач и оптимизация алгоритмов.
Ссылка:Вход по гиперссылке виден.
DeepSeek-V3
Время публикации: 2024/12/26
Особенности: Подходит для общих тестов, создания текстов и учебных пособий, с широким охватом, но немного более слабым профессионализмом. Эталон — GPT4o, который представляет собой самый фундаментальный общий интеллект крупных моделей.
Актуальные люди: студенты, создатели, ежедневные знания.
Сценарии применения: пишите статьи, набирайте материалы, изучайте новые концепции.
Ссылка:Вход по гиперссылке виден.
сводка
| | | | Используя традиционные методы обучения, она в основном опирается на большие объёмы данных для обучения. | Применять подход с подкреплением обучения, который позволяет модели совершенствовать свои возможности через постоянные эксперименты и совершенствование. | Способность к рассуждению | Хорошо справляйтесь с общими задачами, но могут быть ограничены в вопросах, требующих глубокого размышления. | Отлично справляйтесь с задачами, требующими глубокого мышления, такими как математика, код и логическое мышление. | Ситуация с открытым исходным кодом | Возможно, есть некоторые ограничения. | Полностью открытый исходный код, любой может бесплатно пользоваться и улучшать её. | | Хорошо справлялся с некоторыми задачами. | В математических тестах точность достигла 77,5%, что сопоставимо с другими ведущими моделями. | | Созданный контент обычно легко читается и понимается. | Ранние версии могли смешивать несколько языков, но позже с улучшениями создаваемый контент стал более читаемым. |
- Метод обучения:Представьте, что вы учитесь ездить на велосипеде. DeepSeek-V3 похож на обучение, читая много книг о езде на велосипеде, а DeepSeek-R1 — это обучение езде на велосипеде, постоянно тренируясь, падая и вставая.
- Способность к рассуждениям:Если вам дают сложную математическую задачу, DeepSeek-R1 — это как однокурсник, который хорошо умеет глубоко думать и может выходить шаг за шагом, а DeepSeek-V3 может лучше справляться с простыми вычислительными задачами.
- Открытый исходный код:DeepSeek-R1 — это как публичная кулинарная книга, которую любой может просматривать, использовать и улучшать по вкусу, тогда как рецепты DeepSeek-V3 могут быть видны только некоторым.
- Производительность:В математическом экзамене DeepSeek-R1 набрал 77,5 балла, что соответствует другим лучшим ученикам.
- Удобочитаемость:Изначально DeepSeek-R1 мог писать статьи на разных языках, но теперь он был улучшен и теперь пишет статьи, которые легче читать и понимать.
Разница между Deepseek V3 и Deepseek R1 в том, что R1 проведёт саморассуждение и рефлексию и даст ответ после долгих размышлений, тогда как Deepseek V3 может быстро дать ответ и долго не думать. В настоящее время большинство экспериментов показывают, что результат модели после длительного размышления лучше, но это также более трудоёмко, и иногда проводится чрезмерное мышление. |
Опубликовано 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Хозяин|
Опубликовано 2025-2-5 09:47:07
|
