DeepSeek-R1
Час виходу: 2025/01/20
Особливості: Розроблений для генерації коду та математичних задач, він надзвичайно швидкий і точний, що робить його ідеальним для сценаріїв, що потребують швидкого виконання технічних вимог. Benchmark OpenAI o1, який зараз є найгарячішим напрямком у сфері великих моделей ШІ, є найсучаснішими дослідницькими резервами.
Відповідні особи: програмісти, розробники, студенти науки та інженерії.
Сценарії застосування: написання коду, розв'язання математичних задач та оптимізація алгоритмів.
Посилання:Вхід за гіперпосиланням видно.
DeepSeek-V3
Час публікації: 2024/12/26
Функції: Підходить для загальних тестів, створення тексту та навчальних посібників, з широким охопленням, але трохи слабшим професіоналізмом. Еталонним показником є GPT4o, який є найфундаментальнішим загальний інтелект великих моделей.
Відповідні особи: студенти, творці, щоденні запити про знання.
Сценарії застосування: пишіть статті, знаходьте матеріали, вивчайте нові концепції.
Посилання:Вхід за гіперпосиланням видно.
зведення
| | | | Використовуючи традиційні методи навчання, він переважно покладається на великі обсяги даних для навчання. | Застосовувати підхід навчання з підкріпленням, який дозволяє моделі покращувати свої можливості через постійні експерименти та вдосконалення. | | Добре виконуйте загальні завдання, але можуть бути обмежені у питаннях, що вимагають глибокого роздуму. | Відмінно виконуйте завдання, що вимагають глибокого мислення, таких як математика, код і логічне мислення. | Ситуація з відкритим кодом | Можуть бути певні обмеження. | Повністю відкритий код, будь-хто може користуватися і покращувати його безкоштовно. | | Добре виконував деякі завдання. | У математичних тестах рівень точності досяг 77,5%, що порівнянно з іншими провідними моделями. | | Створений контент зазвичай легко читати та розуміти. | Ранні версії могли поєднувати кілька мов, але згодом, з покращеннями, згенерований контент став більш читабельним. |
- Метод тренування:Уявіть, що ви вчитесь їздити на велосипеді. DeepSeek-V3 — це як навчання, читаючи багато книжок про їзду на велосипеді, тоді як DeepSeek-R1 — це навчання їзді на велосипеді, постійно тренуючись, падаючи і піднімаючись.
- Здатність до мислення:Якщо вам дають складну математичну задачу, DeepSeek-R1 — це як однокласник, який добре мислить глибоко, може виводити відповіді крок за кроком, тоді як DeepSeek-V3 може краще розв'язувати прості обчислювальні задачі.
- Відкритий код:DeepSeek-R1 — це як публічна кулінарна книга, яку кожен може переглядати, використовувати та покращувати відповідно до свого смаку, тоді як рецепти DeepSeek-V3 можуть бути видимі лише деяким людям.
- Продуктивність:На іспиті з математики DeepSeek-R1 набрав 77,5 балів, що відповідає показнику інших найкращих учнів.
- Читаність:Спочатку DeepSeek-R1 писав статті кількома мовами, але тепер його покращили, і тепер він пише статті, які легше читати та розуміти.
Різниця між Deepseek V3 і Deepseek R1 у тому, що R1 проводить самороздуми та рефлексію і дає відповідь після довгих роздумів, тоді як Deepseek V3 може швидко дати відповідь і довго не думатиме. Наразі більшість експериментів показують, що результат моделі після тривалого роздуму кращий, але це також забирає більше часу, і іноді виконується надмірне мислення. |
Опубліковано 2025-2-5 08:46:09
|
|
|
|
Орендодавець|
Опубліковано 2025-2-5 09:47:07
|
