기술 주변기기 일체 포함 Kimi K1.5 vs Openai O1 : 어떤 더 나은 추론 모델입니까?

Kimi K1.5 vs Openai O1 : 어떤 더 나은 추론 모델입니까?

Mar 07, 2025 am 09:26 AM

OpenAi는 O1 및 O1-MINI와 같은 추론 모델을 처음으로 소개했지만 게임에서 유일한 플레이어입니까? 긴 샷이 아닙니다! DeepSeek, Qwen 및 Kimi와 같은 중국 LLM은 훨씬 저렴한 가격으로 비슷한 기능을 제공함으로써 OpenAI에 도전하기 위해 노력하고 있습니다. Deepseek의 인상적인 데뷔 후 Kimi Ai는 새로운 Kimi K1.5 모델로 빛납니다. 이 기사에서는 동일한 작업에서 Openai O1에 대해 Kimi K1.5를 테스트하고 어느 것이 더 나은지 확인할 것입니다!

. 목차

kimi k1.5?
    kimi k1.5 vs Openai O1 및 O1-Mini 작업 1 : Zebra 퍼즐
  • 작업 2 : 논리적 추론 3 : html site
  • 작업 3 : 검색 작업 5 : 이미지 분석
  • 최종 결과 : Kimi K1.5 vs Openai O1
  • 결론
  • 참고 :
  • 참고 : 참고 : Kimi K1.5는 무료이며 O1 및 O1-MINI의 경우 ChatGpt Plus에 액세스하는 데 $ 20입니다. 작업에 뛰어 들기 전에 두 모델을 비교해 봅시다.
  • kimi k1.5?
  • 란 무엇입니까? Kimi K1.5는 Moonshot AI의 멀티 모달 LLM으로, RL (Rinforcement Learning)로 교육을 받고 텍스트, 비전 및 코딩에서 다양한 추론 작업을 탁월하도록 설계되었습니다. 최근에 출시 된 Kimi K1.5는 미리보기 또는 미니 접미사없이 OpenAi의 O1 모델의 기능과 일치하여 인상적인 성능에 신속하게 주목을 받았습니다.
  • 키 기능
  • 무제한 사용량으로 완전히 무료입니다 100 웹 사이트에서 실시간 웹 검색 쉽게 50 개의 파일 (PDFS, 문서, PPT, 이미지)을 쉽게 분석합니다 고급 침대 추론, 무료로
  • 기본 텍스트 추출을 넘어서는 이미지 이해가 향상되었습니다
  • 도 읽으십시오 :
OpenAi O1 : OpenAi의 새로운 모델 시리즈 o1-mini : STEM 및 추론을위한 게임 변화 모델 Kimi K1.5 vs Openai O1 및 O1-Mini Kimi K1.5는 장거리 작업에서 OpenAi의 O1 및 O1-Mini와 일치하고 단락 작업에서 GPT-4O 및 Claude Sonnet 3.5를 능가합니다. 특히 시각적 추론에서 멀티 모달 기능은 OpenAI 모델의 강력한 경쟁자로 자리 매김합니다. RL 교육 기술, 멀티 모달 데이터 레시피 및 인프라 최적화의 사용은 이러한 결과를 달성하는 데 중추적입니다. K1.5 Long-COT 모델 : 다중 모달 추론 Kimi K1.5 Long-Cot 모델은 장기 텍스트 스케일링, 개선 된 정책 최적화 방법 및 비전 텍스트 강화 학습 (RL)의 조합을 통해 최첨단 (SOTA) 성능을 달성합니다. Kimi K1.5는 차세대 예측에 의존하고 이용 가능한 교육 데이터에 의해 제한되는 전통적인 언어 모델 사전 조정과 달리 RL을 활용하여 보상으로 탐색하는 법을 배우면 교육 데이터를 확장합니다. 이 접근법은 Monte Carlo Tree 검색 또는 가치 함수와 같은 복잡한 기술을 피하는 단순하면서도 효과적인 RL 프레임 워크를 설정합니다.

주요 벤치 마크는 모델의 탁월한 성능을 강조합니다 :

수학적 추론

: Amer-500에서 96.2 점, AIME 2024에서 77.5 점수, OpenAi의 O1 및 O1-MINI 모델과 일치합니다. 프로그래밍 : 코드 포스의 94 번째 백분위 수, 경쟁 프로그래밍에서 우수합니다 시각적 추론 Kimi K1.5 vs Openai O1 : 어떤 더 나은 추론 모델입니까? : 74.9 Mathvista에서 강력한 멀티 모달 통합을 보여줍니다 계획, 반사 및 수정과 같은 장기 텍스트 작업을 처리하는 모델의 능력은 훈련 중 부분 롤아웃에 의해 효율성 및 성능 향상에 의해 향상됩니다. K1.5 단락 모델 : 효율성 및 성능 단락 모델은 효과적인 Long2Short 방법을 사용하여 Long-COT 기술을보다 효율적인 프레임 워크로 증류하기 위해 Long-COT 모델의 성공을 기반으로합니다. 이 접근법은 미세 조정, 강화 학습 및 장기적인 증류를 결합하여 단락 작업에 대한 빠르고 정확한 추론을 제공합니다.

주목할만한 업적에는 다음이 포함됩니다
  • 수학적 추론 : Aime 2024에서 Math-500 및 60.8의 94.6 점수, GPT-4O 및 Claude Sonnet 3.5와 같은 기존 단락 모델을 최대 550%로 우수합니다. 프로그래밍 자연어 이해 : 챗봇 및 가상 어시스턴트와 같은 실시간 응용 프로그램에 효과적입니다.
  • 모델 병합 및 가장 짧은 거부 샘플링을 포함한 장기적인 증류 기술은 계산 비용을 줄이면서 고성능을 보장하여 단락 모델을 매우 효율적으로 만듭니다.
  • 더 알아 보려면 여기에서 연구 논문을 체크 아웃 할 수 있습니다! 이제 동일한 프롬프트에서 Kimi K1.5 및 Openai O1을 평가해 봅시다! 작업 1 : 얼룩말 퍼즐 프롬프트 :
  • 이 얼룩말 퍼즐을 올바르게 해결하십시오 Openai O1 응답 :

    수집기 세부 사항

위 내용은 Kimi K1.5 vs Openai O1 : 어떤 더 나은 추론 모델입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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