DeepSeek-R1
Utgivningstid: 2025/01/20
Funktioner: Designad för kodgenerering och matematiska problem, är den extremt snabb och noggrann, vilket gör den idealisk för scenarier som kräver snabb implementering av tekniska krav. Benchmark OpenAI o1, som nu är den hetaste riktningen inom AI-stora modeller, representerar de mest avancerade forskningsreserverna.
Lämpliga personer: programmerare, utvecklare, studenter inom naturvetenskap och teknik.
Applikationsscenarier: Skriva kod, lösa matematiska problem och optimera algoritmer.
Hänvisning:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
DeepSeek-V3
Starttid: 2024/12/26
Funktioner: Lämplig för allmänkunskapsquiz, textskapande och lärmedel, med bred täckning men något svagare professionalism. Benchmarken är GPT4o, som representerar den mest grundläggande allmänna intelligensen hos stora modeller.
Tillämpliga personer: studenter, skapare, dagliga kunskapsförfrågningar.
Tillämpningsscenarier: Skriv artiklar, hitta material, lär dig nya koncept.
Hänvisning:Inloggningen med hyperlänken är synlig.
sammanfattning
| | | | Med traditionella träningsmetoder förlitar den sig främst på stora mängder data för att lära sig. | Använd en förstärkningsinlärningsmetod som gör det möjligt för modellen att förbättra sina förmågor genom kontinuerliga experiment och förbättringar. | | Prestera bra på allmänna uppgifter men kan vara begränsad i frågor som kräver djupt tänkande. | Utmärk dig i uppgifter som kräver djupt tänkande, såsom matematik, kod och logiskt resonemang. | | Det kan finnas vissa begränsningar. | Helt öppen källkod, vem som helst kan använda och förbättra det gratis. | | Presterade bra på vissa uppgifter. | I matematiska tester nådde noggrannhetsgraden 77,5 %, vilket är jämförbart med andra ledande modeller. | | Det genererade innehållet är vanligtvis lätt att läsa och förstå. | Tidiga versioner kunde ha blandat flera språk, men senare, med förbättringar, blev det genererade innehållet mer läsbart. |
- Träningsmetod:Föreställ dig att du lär dig cykla. DeepSeek-V3 är som att lära sig genom att läsa många böcker om hur man cyklar, medan DeepSeek-R1 är att lära sig cykla genom att ständigt öva, falla och resa sig.
- Resonemangsförmåga:Om du får ett komplext matteproblem är DeepSeek-R1 som en klasskamrat som är bra på djupt tänkande, kan dra svar steg för steg, medan DeepSeek-V3 kan vara bättre på enkla beräkningsproblem.
- Öppen källkod:DeepSeek-R1 är som en offentlig kokbok som vem som helst kan se, använda och förbättra efter smak, medan DeepSeek-V3:s recept kanske bara är synliga för vissa.
- Föreställning:I ett matteprov fick DeepSeek-R1 77,5 poäng, vilket är i nivå med andra toppstudenter.
- Läsbarhet:Inledningsvis kan DeepSeek-R1 ha skrivit artiklar på en blandning av flera språk, men det har förbättrats så att det nu skriver artiklar som är lättare att läsa och förstå.
Skillnaden mellan Deepseek V3 och Deepseek R1 är att en R1 kommer att göra självresonerande och reflektera och ge dig ett svar efter lång eftertanke, medan Deepseek V3 kan ge dig ett svar snabbt och inte tänka på länge. För närvarande visar de flesta experiment att modellens resultat efter lång tid är bättre, men det är också mer tidskrävande, och ibland utförs även överdrivet tänkande. |
Publicerad den 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Hyresvärd|
Publicerad den 2025-2-5 09:47:07
|
