In einem Jahr, das von OpenAIs bemerkenswerten Veröffentlichungen wie z GPT-4o, SoraUnd o1hat sich die Open-Supply-Group mit ihren eigenen beeindruckenden Modellen stetig weiterentwickelt. Unter ihnen ist DeepSeek V3ein Open-Supply-Modell, das mit einem Funds von nur 5,5 Millionen US-Greenback entwickelt wurde – deutlich niedriger als die Schulungskosten von GPT-4o (über 100 Millionen US-Greenback). Mit 685 Milliarden Parametern und einer Combination-of-Specialists (MoE)-Architektur konkurriert DeepSeek V3 stark in Bereichen wie Codierung und Übersetzung und bietet gleichzeitig Kosteneffizienz und Open-Supply-Flexibilität. Lassen Sie uns untersuchen, wie DeepSeek V3 im Vergleich zu GPT-4o abschneidet und welche Vorteile es für die KI-Entwicklung bietet.
Aufgabe 1: Erstellen Sie ein Flussdiagramm
Immediate: Erstellen Sie ein umfassendes Flussdiagramm, das das Reflexionsmuster in Agentic AI veranschaulicht.
Dies sind die Schritte, die zum Reflexionsmuster gehören –
Generieren Sie die Erstausgabe
Selbstüberprüfung/Kritik der Ausgabe
Identifizieren Sie Fehler, Lücken oder Verbesserungsbereiche
Verbesserungsvorschläge entwickeln
Überarbeiten/verfeinern Sie die Ausgabe
Wiederholen Sie die Schritte 2–5, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielt wird
Erstellen Sie jetzt ein neues Flussdiagramm
DeepSeek V3-Ausgabe:
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| Generate Preliminary Output |
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v
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| Self-Evaluation/Critique the Output |
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v
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| Establish Errors, Gaps, or Enchancment Areas |
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v
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| Develop Enchancment Solutions |
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v
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| Revise/Refine the Output |
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v
+---------------------+
| Is the Outcome Passable? |
+---------------------+
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+--------+--------+
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v v
Sure No
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v v
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| Remaining Output |
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|
v
+---------------------+
| Finish |
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GPT 4o-Ausgabe:
Beobachtung:
Das von V3 bereitgestellte Flussdiagramm ist effektiver als das von GPT-4o, da es die zu ergreifenden Maßnahmen klar umreißt, je nachdem, ob das Ergebnis zufriedenstellend ist oder nicht.
Urteil:
DeepSeek V3 ✅ | GPT 4o ❌
Aufgabe 2: Zebra-Puzzle
Die erste Aufgabe für diesen GPT 4o vs. DeepSeek V3-Leitfaden ist ein Zebra-Puzzle Webseite.
Immediate: Lösen Sie dieses Zebra-Rätsel und geben Sie mir eine Tabelle mit dem Endergebnis.
DeepSeek V3-Ausgabe:
Diese Antwort auf die Web site stellen:
GPT 4o-Ausgabe:
Diese Lösung auf die Web site stellen:
Beobachtung:
Während beide Modelle den Elementen, für die keine Informationen verfügbar waren, zufällige Namen zuwiesen, löste V3 das Drawback korrekt, während GPT-4o dies nicht schaffte.
Urteil:
DeepSeek V3 ✅ | GPT 4o ❌
Aufgabe 5: Physikalisches Schaltungsproblem
Immediate: Abbildung zeigt einen Teil einer Schaltung. Es besteht aus Widerständen, die sowohl in Parallel- als auch in Reihenschaltung kombiniert sind. Finden Sie den äquivalenten Widerstand.
DeepSeek V3-Ausgabe:
GPT 4o-Antwort:
Beobachtung:
Beim Vergleich der Lösungen von DeepSeek V3 und GPT-4 für das gegebene Widerstandsnetzwerk ist die Berechnung von GPT-4 von 1,29 Ω korrekt, während das Ergebnis von DeepSeek V3 von 3,59 Ω falsch ist. GPT-4 hat die Struktur der Schaltung mit drei parallelen Zweigen richtig identifiziert: (R1+R2=3Ω), R3=3Ω und (R4+R5=9Ω) und dann die Parallelwiderstandsformel (1/Rt = 1/3 +) genau angewendet 1/3 + 1/9 = 7/9), um zum Endergebnis zu gelangen. DeepSeek V3 machte schwerwiegende Fehler, indem es Widerstände falsch gruppierte und Reihen- und Parallelkombinationen falsch identifizierte, was zu einer ungenauen Endberechnung führte.
Urteil:
DeepSeek V3 ❌ | GPT 4o ✅
Aufgabe 4: Artikelzusammenfassung
Immediate: Lesen Sie den Artikel unter https://www.analyticsvidhya.com/weblog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/ den Prozess der Erstellung einer Vektordatenbank für Wikipedia-Daten verstehen. Geben Sie dann eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Schritte.
DeepSeek V3-Ausgabe:
GPT 4o-Ausgabe:
Beobachtung:
Die Erklärung von DeepSeek V3 ist ausführlicher und technisch präziser und umfasst Vorverarbeitung, Indizierung und LangGraph-Integration sowie spezifische Toolempfehlungen wie FAISS und Pinecone. Die Antwort von GPT-4 ist zwar klar und intestine strukturiert, lässt jedoch kritische technische Elemente weg und vereinfacht komplexe Prozesse. Die umfassende Abdeckung und technische Tiefe von DeepSeek V3 machen es wertvoller für die praktische Implementierung, obwohl GPT-4 sich dadurch auszeichnet, dass es Informationen in einem zugänglichen Format präsentiert.
Urteil:
DeepSeek V3 ✅ | GPT 4o ❌
Aufgabe 5: Unterschiede finden
Immediate: Das Bild ist in zwei nahezu identische Teile geteilt. Allerdings sind im linken Bild drei Elemente vorhanden, die im rechten Bild fehlen. Ihre Aufgabe besteht darin, diese fehlenden Elemente zu identifizieren.
DeepSeek V3-Ausgabe:
GPT 4o-Ausgabe:
Beobachtung:
V3 konnte das Bild nicht direkt analysieren und lieferte eine allgemeine Antwort. GPT-4 identifizierte einen richtigen Unterschied, aber die übrigen vorgeschlagenen Unterschiede waren falsch.
Urteil:
DeepSeek V3 ❌ | GPT 4o ❌
GPT 4o vs. DeepSeek V3: Endgültiges Ergebnis
| Aufgabe | Gewinner |
|---|---|
| Flussdiagramm | DeepSeek V3 |
| Zebra-Puzzle | DeepSeek V3 |
| Physikalisches Schaltungsproblem | GPT 4o |
| Artikelzusammenfassung | DeepSeek V3 |
| Unterschiede finden | Weder |
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Schlussbemerkung
DeepSeek V3 beweist, dass Open-Supply-Modelle mit kommerziellen Modellen wie GPT-4o konkurrieren oder diese sogar übertreffen können, während die Schulungskosten deutlich geringer sind (5,5 Millionen US-Greenback gegenüber 100 Millionen US-Greenback und mehr). Seine starke Leistung und kostenlose Zugänglichkeit machen es zu einer ausgezeichneten Wahl sowohl für Entwickler als auch für Organisationen, die leistungsstarke KI-Funktionen ohne kommerzielle Einschränkungen suchen.
Ich freue mich wirklich darauf, DeepSeek V3 zu verwenden und den gesamten Funktionsumfang zu erkunden. Was ist mit dir? Teilen Sie Ihre Gedanken in den Kommentaren unten mit!
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