En los últimos años, el desarrollo de modelos de razonamiento de inteligencia artificial ha sido rápido y sus avances en los campos de las matemáticas, la programación, la informática científica y otros campos son llamativos. Este artículo se centrará en cinco modelos de inferencia de IA líderes: OpenAI o3, OpenAI o1, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, DeepSeek-R1 y Kimi k1.5, y explorará en profundidad sus funciones principales, métodos de uso y rendimiento en diferentes escenarios de aplicaciones. Realice un análisis comparativo de su desempeño para demostrar las poderosas capacidades y el potencial de desarrollo futuro del modelo de inferencia de IA.
Introducción al modelo de inferencia de IA OpenAI o3
El modelo OpenAI o3 es una nueva generación de modelo de inferencia después de o1, que incluye las versiones o3 y o3-mini. En determinadas condiciones, o3 se acerca al nivel de inteligencia artificial general (AGI), con una puntuación de hasta el 87,5 % en el punto de referencia ARC-AGI, superando con creces el promedio humano.
Características principales: Máxima capacidad de razonamiento matemático: logró una precisión del 96,7% en la competencia de matemáticas AIME de EE. UU. Excelente rendimiento de programación: obtuvo 2727 en CodeForces Puntuación ELO Capacidad de resolución de problemas científicos: obtuvo una precisión del 87,7 % en la prueba de referencia científica GPQA Ruta de razonamiento transparente: proporciona procesos de pensamiento claros y pasos lógicos Pasos a seguir: regístrese y visite el sitio web oficial de OpenAI para solicitar permisos de vista previa para el modelo o3-mini Según la documentación oficial Aprenda sobre operaciones y características básicas Utilice modelos bajo la supervisión de investigadores de seguridad Aproveche el soporte multimodal Maneje entradas mixtas Ajuste el tiempo de reflexión del modelo para optimizar el rendimiento Observe las rutas de inferencia para mejorar la confianza en las decisiones OpenAI o1
OpenAI o1 es una familia de modelos de IA recientemente desarrollados que piensan durante más tiempo para resolver problemas complejos en campos como la ciencia, la codificación y las matemáticas. Excelente desempeño en la competencia clasificatoria de la Olimpiada Internacional de Matemáticas.
Características clave: Se desempeñó a la par con estudiantes de doctorado en tareas desafiantes en física, química y biología. Resolvió el 83% de los problemas correctamente en la competencia de clasificación de la Olimpiada Internacional de Matemáticas. Logró una clasificación del 89% en la competencia Codeforces. Se utilizaron nuevos métodos de capacitación en seguridad, pasos para mejorar. Cumplimiento del modelo: Regístrese e inicie sesión en una cuenta ChatGPT Plus o Team. Seleccione o1 en ChatGPT. Seleccione la versión o1-preview o o1-mini del modelo según sea necesario. Ingrese tareas específicas para inferencias y respuestas. Géminis apropiadamente. Experimental de pensamiento flash 2.0
Gemini Flash Thinking es el último modelo de inteligencia artificial lanzado por Google DeepMind. Está diseñado para tareas complejas y puede mostrar el proceso de razonamiento y admitir análisis de textos largos y ejecución de código.
Funciones principales: Demuestre el proceso de razonamiento y mejore la interpretabilidad del modelo. Admite 1 millón de palabras de ventana de contexto de texto largo. Excelente rendimiento en pruebas comparativas de matemáticas y ciencias. Admite ejecución de código y entrada multimodal. Seleccione un modelo y obtenga la clave API que integra el modelo en el entorno de desarrollo para establecer parámetros y proporcionar datos de entrada para analizar el proceso de inferencia y optimizar la tarea DeepSeek-R1.
DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia entrenado mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala. Puede demostrar capacidades poderosas sin ajustes finos supervisados y admite uso comercial y de código abierto.
Funciones principales: Admite tareas de razonamiento complejas y en varios idiomas para lograr una mejora de capacidades no supervisadas a través del aprendizaje por refuerzo Proporciona modelos de destilación de varias escalas Admite uso comercial y desarrollo secundario Pasos de uso: Visite GitHub para descargar los pesos y el código del modelo Seleccione la versión adecuada del modelo Utilice código abierto herramientas Parámetros de configuración del servicio de inicio para optimizar los efectos de razonamiento e integrarlos en aplicaciones o proyectos Kimi k1.5
Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal desarrollado por MoonshotAI. Supera a GPT-4o y Claude Sonnet 3.5 en múltiples pruebas comparativas y es particularmente adecuado para tareas de razonamiento complejas.
Funciones principales: Admite razonamiento extendido de contexto largo Entrenamiento e inferencia de datos multimodal Optimiza el rendimiento a través del aprendizaje reforzado Admite generación de código en tiempo real Pasos de uso: Visite Kimi OpenPlatform para solicitar una cuenta de prueba Use la clave API para inicializar la solicitud de compilación del cliente y especificar la versión del modelo Establece parámetros y llama a Escenarios de uso de resultados de devolución de procesamiento de interfazEstos modelos de razonamiento de IA están dirigidos principalmente a los siguientes escenarios: - Investigación científica: ayuda a los investigadores a resolver problemas matemáticos y científicos complejos - Desarrollo de software: proporciona generación de código y asistencia en programación - Campo educativo: ayuda a la enseñanza y el aprendizaje, proporciona ideas detalladas para la resolución de problemas - Aplicación empresarial: respaldar el análisis de datos y la optimización de la toma de decisiones - I+D de innovación: promover la innovación de aplicaciones de la tecnología de IA en diversos campos
Comparación de funciones y características de los modelos de inferencia de IA.Capacidad matemática: - o3: 96,7% (AIME) - o1: 83% (IMO) - Gemini 2.0: Excelente rendimiento - DeepSeek-R1: Equivalente a o1 - Kimi k1.5: Más allá del nivel GPT-4o
Capacidad de programación: - o3: 2727 (Codeforces) - o1: clasificación del 89% - Otros modelos brindan soporte para la generación de código
Funciones destacadas: - o3: Cadena de pensamiento privada - Gemini 2.0: 1 millón de palabras de contexto - DeepSeek-R1: Código abierto y disponible comercialmente - Kimi k1.5: Conversión de razonamiento de cadena larga
ResumirLa nueva generación de modelos de razonamiento de IA ha mostrado avances sorprendentes, especialmente alcanzando o superando el nivel de los expertos humanos en áreas como el razonamiento matemático, la generación de códigos y la informática científica. Estos modelos no solo proporcionan una poderosa potencia informática, sino que también mejoran la interpretabilidad a través de procesos de razonamiento claros, abriendo un nuevo capítulo en el desarrollo de la tecnología de IA. A medida que las capacidades del modelo continúan mejorando y los escenarios de aplicación se expanden, podemos esperar que traigan más innovaciones y avances a diversos campos en el futuro.
En definitiva, estos modelos avanzados de inferencia de IA están remodelando todos los ámbitos de la vida, y vale la pena esperar sus poderosas capacidades y amplias perspectivas de aplicación. En el futuro, con el continuo desarrollo de la tecnología, los modelos de razonamiento de IA seguramente desempeñarán un papel más importante y contribuirán al progreso de la sociedad humana.