Ces dernières années, le développement des modèles de raisonnement de l'intelligence artificielle a été rapide et ses avancées dans les domaines des mathématiques, de la programmation, du calcul scientifique et dans d'autres domaines sont accrocheuses. Cet article se concentrera sur cinq principaux modèles d'inférence d'IA - OpenAI o3, OpenAI o1, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, DeepSeek-R1 et Kimi k1.5, et explorera en profondeur leurs fonctions de base, leurs méthodes d'utilisation et leurs performances dans différents scénarios d'application. effectuer une analyse comparative de ses performances pour démontrer les puissantes capacités et le potentiel de développement futur du modèle d'inférence d'IA.
Introduction au modèle d'inférence IA OpenAI o3
Le modèle OpenAI o3 est une nouvelle génération de modèle d'inférence après o1, comprenant les versions o3 et o3-mini. Dans certaines conditions, o3 est proche du niveau de l’intelligence artificielle générale (AGI), avec un score pouvant atteindre 87,5 % sur le benchmark ARC-AGI, dépassant largement la moyenne humaine.
Caractéristiques principales : Excellente capacité de raisonnement mathématique : exactitude de 96,7 % obtenue au concours de mathématiques américain AIME Excellentes performances de programmation : obtenu 2727 dans CodeForces Score ELO Capacité de résolution de problèmes scientifiques : obtention d'une précision de 87,7 % au test de référence scientifique GPQA Chemin de raisonnement transparent : fournit des processus de réflexion clairs et des étapes logiques Étapes à suivre : Inscrivez-vous et visitez le site officiel d'OpenAI pour demander des autorisations de prévisualisation pour le modèle o3-mini Selon la documentation officielle En savoir plus sur les opérations et fonctionnalités de base Utiliser des modèles sous la supervision de chercheurs en sécurité Tirer parti du support multimodal Gérer des entrées mixtes Ajuster le temps de réflexion du modèle pour optimiser les performances Observer les chemins d'inférence pour améliorer la confiance décisionnelle OpenAI o1
OpenAI o1 est une famille de modèles d'IA nouvellement développés qui réfléchissent plus longtemps pour résoudre des problèmes complexes dans des domaines tels que la science, le codage et les mathématiques. Excellente performance au concours de qualification pour l'Olympiade internationale de mathématiques.
Caractéristiques principales : Réalisé à égalité avec les doctorants sur des tâches difficiles en physique, chimie et biologie. Résolu correctement 83 % des problèmes lors du concours de qualification de l'Olympiade mathématique internationale. A obtenu un classement de 89 % dans le concours Codeforces. Utilisation de nouvelles méthodes de formation à la sécurité, étapes d'amélioration. Conformité du modèle : inscrivez-vous et connectez-vous à un compte ChatGPT Plus ou Team. Sélectionnez o1 dans ChatGPT. Sélectionnez la version o1-preview ou o1-mini selon vos besoins. Entrez des tâches spécifiques pour l'inférence et les réponses. Gémeaux de manière appropriée. 2.0 Pensée Flash expérimentale
Gemini Flash Thinking est le dernier modèle d'IA lancé par Google DeepMind. Il est conçu pour des tâches complexes et peut afficher le processus de raisonnement et prendre en charge l'analyse de textes longs et l'exécution de code.
Fonctions principales : Démontrer le processus de raisonnement et améliorer l'interprétabilité du modèle. Prise en charge d'un million de mots de fenêtre contextuelle de texte long. Excellentes performances dans les tests mathématiques et scientifiques. Prise en charge de l'exécution de code et de la saisie multimodale. compte. Sélectionnez un modèle et obtenez la clé API. intègre le modèle dans l'environnement de développement pour définir les paramètres et fournir des données d'entrée pour analyser le processus d'inférence et optimiser la tâche DeepSeek-R1.
DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence entraîné par un apprentissage par renforcement à grande échelle. Il peut démontrer des capacités puissantes sans réglage fin supervisé et prend en charge une utilisation open source et commerciale.
Fonctions principales : Prend en charge des tâches de raisonnement multilingues et complexes pour obtenir une amélioration des capacités non supervisée grâce à l'apprentissage par renforcement. Fournit des modèles de distillation à différentes échelles. Prend en charge l'utilisation commerciale et le développement secondaire. Étapes d'utilisation : Visitez GitHub pour télécharger les poids et le code du modèle. Sélectionnez la version de modèle appropriée. Utilisez l'open source. outils Démarrer les paramètres de configuration du service pour optimiser les effets de raisonnement et les intégrer dans des applications ou des projets Kimi k1.5
Kimi k1.5 est un modèle de langage multimodal développé par MoonshotAI. Il surpasse GPT-4o et Claude Sonnet 3.5 dans plusieurs tests de référence et est particulièrement adapté aux tâches de raisonnement complexes.
Fonctions principales : Prise en charge de l'inférence étendue à contexte long Formation et inférence de données multimodales Optimisation des performances grâce à l'apprentissage par renforcement Prise en charge de la génération de code en temps réel Étapes d'utilisation : Visitez Kimi OpenPlatform pour demander un compte de test Utilisez la clé API pour initialiser la demande de build du client et spécifier la version du modèle Définir les paramètres et appeler les scénarios d'utilisation des résultats de retour du traitement de l'interfaceCes modèles de raisonnement d'IA sont principalement destinés aux scénarios suivants : - Recherche scientifique : aider les chercheurs à résoudre des problèmes mathématiques et scientifiques complexes - Développement de logiciels : fournir une assistance à la génération de code et à la programmation - Domaine de l'éducation : aider l'enseignement et l'apprentissage, fournir des idées détaillées pour la résolution de problèmes - Application métier : Soutenir l'analyse des données et l'optimisation de la prise de décision - Innovation R&D : Promouvoir l'innovation applicative de la technologie de l'IA dans divers domaines
Comparaison des fonctions et caractéristiques des modèles d'inférence d'IACapacité en mathématiques : - o3 : 96,7% (AIME) - o1 : 83% (IMO) - Gemini 2.0 : Excellentes performances - DeepSeek-R1 : équivalent à o1 - Kimi k1.5 : au-delà du niveau GPT-4o
Capacité de programmation : - o3 : 2727 (Codeforces) - o1 : 89 % de classement - D'autres modèles prennent en charge la génération de code
Fonctions présentées : - o3 : Chaîne de pensée privée - Gemini 2.0 : 1 million de mots de contexte - DeepSeek-R1 : Open source et disponible dans le commerce - Kimi k1.5 : Conversion de raisonnement en chaîne longue
RésumerLa nouvelle génération de modèles de raisonnement d’IA a montré des progrès étonnants, notamment dans des domaines tels que le raisonnement mathématique, la génération de code et le calcul scientifique, atteignant ou dépassant le niveau des experts humains. Ces modèles fournissent non seulement une puissance de calcul puissante, mais améliorent également l’interprétabilité grâce à des processus de raisonnement clairs, ouvrant ainsi un nouveau chapitre dans le développement de la technologie de l’IA. À mesure que les capacités des modèles continuent de s’améliorer et que les scénarios d’application se développent, nous pouvons nous attendre à ce qu’ils apportent davantage d’innovations et de percées dans divers domaines à l’avenir.
Dans l’ensemble, ces modèles d’inférence d’IA avancés remodèlent tous les horizons, et leurs puissantes capacités et leurs vastes perspectives d’application méritent d’être attendues. À l’avenir, avec le développement continu de la technologie, les modèles de raisonnement de l’IA joueront sûrement un rôle plus important et contribueront au progrès de la société humaine.