Nos últimos anos, o desenvolvimento de modelos de raciocínio de inteligência artificial tem sido rápido e os seus avanços nas áreas da matemática, programação, computação científica e outras áreas são atraentes. Este artigo se concentrará em cinco modelos principais de inferência de IA - OpenAI o3, OpenAI o1, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, DeepSeek-R1 e Kimi k1.5, e explorará profundamente suas principais funções, métodos de uso e desempenho em diferentes cenários de aplicação. conduzir uma análise comparativa de seu desempenho para demonstrar as capacidades poderosas e o potencial de desenvolvimento futuro do modelo de inferência de IA.
Introdução ao modelo de inferência de IA OpenAI o3
O modelo OpenAI o3 é uma nova geração de modelo de inferência após o1, incluindo as versões o3 e o3-mini. Sob certas condições, o3 está próximo do nível de inteligência artificial geral (AGI), pontuando até 87,5% no benchmark ARC-AGI, excedendo em muito a média humana.
Principais características: Excelente capacidade de raciocínio matemático: Obteve 96,7% de precisão na competição de matemática AIME dos EUA Excelente desempenho de programação: Obteve 2727 em CodeForces Capacidade de resolução de problemas científicos da pontuação ELO: obteve 87,7% de precisão no teste GPQA Science Benchmark Caminho de raciocínio transparente: fornece processos de pensamento claros e etapas lógicas Etapas de uso: Registre-se e visite o site oficial da OpenAI para solicitar permissões de visualização para o modelo o3-mini De acordo com a documentação oficial Aprenda sobre operações e recursos básicos Use modelos sob a supervisão de pesquisadores de segurança Aproveite o suporte multimodal Lide com entradas mistas Ajuste o tempo de reflexão do modelo para otimizar o desempenho Observe caminhos de inferência para aumentar a confiança na decisão OpenAI o1
OpenAI o1 é uma família de modelos de IA recentemente desenvolvidos que pensam mais para resolver problemas complexos em áreas como ciência, codificação e matemática. Excelente desempenho na competição classificatória para a Olimpíada Internacional de Matemática.
Características principais: Desempenhou em pé de igualdade com estudantes de doutorado em tarefas desafiadoras em física, química e biologia Resolveu 83% dos problemas corretamente na competição de qualificação para a Olimpíada Internacional de Matemática Alcançou uma classificação de 89% na competição Codeforces Usou novos métodos de treinamento de segurança, Passos para melhorar conformidade do modelo: registre-se e faça login em uma conta ChatGPT Plus ou Team Selecione o1 no ChatGPT Selecione a versão o1-preview ou o1-mini do modelo conforme necessário. Gêmeos apropriadamente. 2.0 Flash Pensamento Experimental
Gemini Flash Thinking é o mais recente modelo de IA lançado pelo Google DeepMind. Ele é projetado para tarefas complexas e pode exibir o processo de raciocínio e suportar análise de textos longos e execução de código.
Funções principais: Demonstrar o processo de raciocínio e melhorar a interpretabilidade do modelo. Suporta 1 milhão de palavras de janela de contexto de texto longo. Excelente desempenho em benchmarks de matemática e ciências. conta Selecione um modelo e obtenha a chave API integra o modelo no ambiente de desenvolvimento para definir parâmetros e fornecer dados de entrada para analisar o processo de inferência e otimizar a tarefa DeepSeek-R1.
DeepSeek-R1 é um modelo de inferência treinado por meio de aprendizado por reforço em larga escala. Ele pode demonstrar recursos poderosos sem ajuste fino supervisionado e oferece suporte para uso comercial e de código aberto.
Funções principais: Suportar tarefas de raciocínio complexo e multilíngue para obter melhoria de capacidade não supervisionada por meio de aprendizado por reforço Fornecer modelos de destilação de várias escalas Apoiar uso comercial e desenvolvimento secundário Etapas de uso: Visite GitHub para baixar pesos e código de modelo Selecione a versão de modelo apropriada Use código aberto ferramentas Iniciar parâmetros de configuração de serviço para otimizar efeitos de raciocínio e integrá-los em aplicativos ou projetos Kimi k1.5
Kimi k1.5 é um modelo de linguagem multimodal desenvolvido pela MoonshotAI. Ele supera o GPT-4o e o Claude Sonnet 3.5 em vários testes de benchmark e é particularmente adequado para tarefas de raciocínio complexas.
Funções principais: Suporta inferência estendida de contexto longo Treinamento e inferência de dados multimodais Otimiza o desempenho por meio de aprendizado por reforço Suporta geração de código em tempo real Etapas de uso: Visite Kimi OpenPlatform para solicitar uma conta de teste Use a chave de API para inicializar a solicitação de construção do cliente e especificar a versão do modelo Definir parâmetros e chamar Cenários de uso de resultado de retorno de processamento de interfaceEsses modelos de raciocínio de IA são direcionados principalmente aos seguintes cenários: - Pesquisa científica: ajuda os pesquisadores a resolver problemas matemáticos e científicos complexos - Desenvolvimento de software: fornece geração de código e assistência de programação - Área educacional: auxilia no ensino e na aprendizagem, fornece ideias detalhadas para resolução de problemas - Aplicação de negócios: Apoiar a análise de dados e otimização da tomada de decisões - Inovação P&D: Promover a inovação de aplicações da tecnologia de IA em vários campos
Comparação de funções e recursos de modelos de inferência de IAHabilidade matemática: - o3: 96,7% (AIME) - o1: 83% (IMO) - Gemini 2.0: Excelente desempenho - DeepSeek-R1: equivalente a o1 - Kimi k1.5: além do nível GPT-4o
Capacidade de programação: - o3: 2727 (Codeforces) - o1: classificação de 89% - Outros modelos fornecem suporte à geração de código
Funções em destaque: - o3: Cadeia de pensamento privada - Gemini 2.0: 1 milhão de palavras de contexto - DeepSeek-R1: Código aberto e disponível comercialmente - Kimi k1.5: Conversão de raciocínio de cadeia longa
ResumirA nova geração de modelos de raciocínio de IA tem mostrado progressos surpreendentes, especialmente em áreas como raciocínio matemático, geração de código e computação científica, atingindo ou ultrapassando o nível dos especialistas humanos. Estes modelos não só fornecem um poderoso poder de computação, mas também melhoram a interpretabilidade através de processos de raciocínio claros, abrindo um novo capítulo no desenvolvimento da tecnologia de IA. À medida que as capacidades dos modelos continuam a melhorar e os cenários de aplicação se expandem, podemos esperar que eles tragam mais inovações e avanços para vários campos no futuro.
Em suma, esses modelos avançados de inferência de IA estão remodelando todas as esferas da vida, e vale a pena esperar por seus poderosos recursos e amplas perspectivas de aplicação. No futuro, com o desenvolvimento contínuo da tecnologia, os modelos de raciocínio de IA certamente desempenharão um papel mais importante e contribuirão para o progresso da sociedade humana.