由梁文峰創立的 DeepSeek,近期以其開源大型語言模型(LLM)DeepSeek-R1 備受矚目。DeepSeek-R1 展現了與 OpenAI 的 GPT-4o 等領先模型相媲美的效能。更令人驚訝的是,DeepSeek 聲稱其模型的訓練成本僅為 600 萬美元,遠低於 GPT-4 的 1 億美元。在美國對中國實施晶片制裁的背景下,DeepSeek 使用相對低階的 H800 晶片實現了這一突破,對高階晶片軍備競賽造成了衝擊。DeepSeek 的崛起,被視為中國在 AI 領域挑戰美國主導地位的重要一步!
最近AI模型的發展真是日新月異,讓人看得眼花撩亂。身為一個對AI產業趨勢保持敏銳的產品經理(PM),深入研究這些模型是我的工作之一。今天,我們就來看看近期討論度最高的幾款模型:OpenAI 的 GPT-4o 和 o1,Google 的 Gemini,Anthropic 的 Claude,以及馬斯克的 Grok。
表格彙整時間:2025/02/07
在眾多模型中,DeepSeek V3 最顯著的優勢在於它對中文的卓越理解能力。對於需要處理大量中文內容的用戶來說,這無疑是一大福音。
表格彙整時間:2025/02/07 (金額以美金計價)
從成本角度來看,DeepSeek V3 確實具有很高的性價比。特別是對於華人企業而言,由於語言文化的差異,往往需要對模型進行額外的解釋,才能使其充分理解中文的細微含義。DeepSeek V3 在這方面的優勢,讓使用者非常有感。此外,開源性也是 DeepSeek 的一個重要特點,這或許也是中國希望藉此推廣中文普及的一個重大策略吧(我猜)。
儘管 DeepSeek V3 以低價搶佔市場,Gemini 2.0 Flash 在成本上也很具優勢,輸入成本只有 DeepSeek V3 的一半。考量到價格敏感的使用者,Gemini 2.0 Flash 仍然是極具吸引力的選擇之一。
表格彙整時間:2025/02/07
儘管大家對 GPT 系列模型比較熟悉,但就成本和速度而言,它們並非總是最佳選擇。事實上,每個模型都有其獨特的優勢和適用範圍。正所謂「適得其所」,選擇合適的模型才能達到最佳效果~
那麼,DeepSeek V3 的定位是什麼呢?除了卓越的中文理解能力外,它非常適合小型研究或開發者使用。低成本的優勢和開源性,使其在大型語言模型(LLM)領域開闢了一個新的市場。當然,使用者也需要注意資料安全問題,排除資料被竊取的風險。
DeepSeek V3的開源性和低成本特性,使其成為邊緣運算領域的理想選擇。相較於雲端運算,邊緣運算將數據處理移至更靠近數據源的裝置,例如穿戴型裝置。這不僅降低了延遲、提高了反應速度,也減少了對網路頻寬的依賴。DeepSeek V3的輕量化模型和高效能,讓其能夠在資源有限的穿戴型裝置上運行複雜的AI任務,例如即時翻譯、健康監測、語音辨識等。展望2025年,穿戴型裝置的發展將更加注重智能化和個性!
DeepSeek V3的應用將推動穿戴型裝置在醫療保健、運動健身、工業安全等領域的創新。例如,智慧手錶可以利用DeepSeek V3的AI能力,即時分析使用者的生理數據,提供個性化的健康建議;AR眼鏡則可透過DeepSeek V3的物件辨識功能,提供即時資訊和導航。隨著邊緣AI技術的不斷成熟,穿戴型裝置將變得更加智慧、便捷,並融入人們的日常生活。
希望這篇整理的文章對大家有幫助嘍~