أطلق مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek مؤخرًا نموذج المعالجة DeepSeek-R1 مفتوح المصدر، مما أثار اهتمامًا واسع النطاق في المجال. يُطلق على هذا النموذج اسم "نموذج المعالجة"، ويُقال إن أدائه يمكن أن يكون مماثلًا لـ o1 من OpenAI في بعض اختبارات المعيار للذكاء الاصطناعي. تم إصدار R1 بترخيص MIT عبر منصة تطوير الذكاء الاصطناعي Hugging Face، مما يتيح للمستخدمين تجاريته في ظل شروط غير مقيدة.
يدعي DeepSeek أن R1 تفوقت على o1 في عدة اختبارات معيارية ، بما في ذلك المسابقة الرياضية الأمريكية (AIME) و MATH-500 و SWE-bench Verified. يستخدم AIME نماذج أخرى لتقييم القدرة على الاستدلال ، بينما يركز MATH-500 على مسائل النصوص ، ويختبر SWE-bench Verified مهام التصميم البرمجي.
لدى نموذج R1 ميزات، ولكنه محدود بسبب السياسة
يقال أن R1 ، بصفته نموذج استدلالي ، يتمتع بقدرة فريدة على التحقق الذاتي ، مما يجعله أكثر موثوقية في المجالات مثل الفيزياء والعلوم والرياضيات من النماذج التقليدية. على الرغم من أن نماذج الاستدلال عادة ما تستغرق وقتًا أطول للحساب بضع ثوانٍ إلى عدة دقائق ( ، إلا أن دقة عالية لها ميزة كبيرة في معالجة المشكلات المعقدة.
تشير التقارير التقنية إلى أن R1 يحتوي على 6710 مليار معلمة، وهو يفوق بكثير العديد من النماذج الحالية. يتناسب عدد المعلمات عادة مع قدرة النموذج على حل المشكلات، مما يجعل R1 نموذجًا ضخمًا بشكل استثنائي. ومع ذلك، D
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
الذكاء الاصطناعي في الصين يلحق بالولايات المتحدة: يطلق DeepSeek نموذج R1 لتحدي الولايات المتحدة في موقعها الرائد في التكنولوجيا
أطلق مختبر الذكاء الاصطناعي الصيني DeepSeek مؤخرًا نموذج المعالجة DeepSeek-R1 مفتوح المصدر، مما أثار اهتمامًا واسع النطاق في المجال. يُطلق على هذا النموذج اسم "نموذج المعالجة"، ويُقال إن أدائه يمكن أن يكون مماثلًا لـ o1 من OpenAI في بعض اختبارات المعيار للذكاء الاصطناعي. تم إصدار R1 بترخيص MIT عبر منصة تطوير الذكاء الاصطناعي Hugging Face، مما يتيح للمستخدمين تجاريته في ظل شروط غير مقيدة.
يدعي DeepSeek أن R1 تفوقت على o1 في عدة اختبارات معيارية ، بما في ذلك المسابقة الرياضية الأمريكية (AIME) و MATH-500 و SWE-bench Verified. يستخدم AIME نماذج أخرى لتقييم القدرة على الاستدلال ، بينما يركز MATH-500 على مسائل النصوص ، ويختبر SWE-bench Verified مهام التصميم البرمجي.
لدى نموذج R1 ميزات، ولكنه محدود بسبب السياسة
يقال أن R1 ، بصفته نموذج استدلالي ، يتمتع بقدرة فريدة على التحقق الذاتي ، مما يجعله أكثر موثوقية في المجالات مثل الفيزياء والعلوم والرياضيات من النماذج التقليدية. على الرغم من أن نماذج الاستدلال عادة ما تستغرق وقتًا أطول للحساب بضع ثوانٍ إلى عدة دقائق ( ، إلا أن دقة عالية لها ميزة كبيرة في معالجة المشكلات المعقدة.
تشير التقارير التقنية إلى أن R1 يحتوي على 6710 مليار معلمة، وهو يفوق بكثير العديد من النماذج الحالية. يتناسب عدد المعلمات عادة مع قدرة النموذج على حل المشكلات، مما يجعل R1 نموذجًا ضخمًا بشكل استثنائي. ومع ذلك، D