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Kimi K1.5 vs DeepSeek R1:最好的中國LLMS戰役

Mar 08, 2025 am 09:52 AM

中國生成的AI浪潮:Kimi K1.5 deepseek-r1

>

>中國生成的AI場景正在爆炸,Moonshot AI的最新產品Kimi K1.5正在散發出來。這種開源的多模式大語言模型(LLM)是Openai,Claude,Qwen和DeepSeek等既定玩家的強大競爭者。 Kimi K1.5擁有出色的圖像理解,文本生成和推理能力,迅速獲得了認可。 最重要的是?它是免費的,可以通過其聊天界面訪問。該博客將Kimi K1.5與DeepSeek-R1(在各種基準測試中表現最佳的人)進行比較。 目錄的

    什麼是kimi k1.5?
  • Kimi K1.5
      >的關鍵特徵
    • >訪問kimi k1.5
    什麼是deepseek-r1?
  • >訪問DeepSeek-r1
    kimi k1.5 vs. deepseek-r1:攤牌
  • >任務1:圖像分析
    • >任務2:Web搜索
    • 任務3:多文件處理
    • >任務4:編碼
    • 最終判決
    > deepSeek-r1 vs. kimi k1.5:詳細的比較
  • >
  • >性能和速度
    常見問題
什麼是kimi k1.5? Kimi K1.5>的關鍵特徵

免費和無限用途:Kimi k1.5 vs DeepSeek R1: Battle of the Best Chinese LLMs沒有用法限制。

大規模網絡搜索:
    跨100個網站的實時Web搜索。
  1. >多文件分析:
  2. 毫不費力地分析了多達50個文件(PDFS,DOC,PPTS,IMAGES)。
  3. > 高級推理:
  4. 利用高級思想鏈推理。
  5. 增強的圖像理解:超出了基本文本提取;了解圖像上下文。
  6. >可自定義的提示:允許保存經常使用的提示。
  7. >
  8. >訪問kimi k1.5
  9. >訪問 https://www.php.cn/link/583ec298b104e8f1d60fe7315ffd99d1
  10. 創建一個帳戶(在左側單擊“登錄”)。
>從chatbox下方的Kimi下拉菜單中選擇“ K1.5 loong Thinking”。

  1. 什麼是deepseek-r1? DeepSeek-R1是DeepSeek的最新LLM,另外2023年中國AI創業公司。 最近推出,它已經在浪潮,挑戰了Openai和Claude的付費模型。 這種開源模型在推理,編碼和數學任務中擅長。

    >訪問DeepSeek-r1

    轉到
      https://www.php.cn/link/link/9f3ad7a14cd3d1cf573e8ec7205e7f1
    1. 註冊一個帳戶。
    2. >單擊屏幕中心的“ deepthink”。
    >(另請參見:DeepSeek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5:比較分析)

    kimi k1.5 vs. deepseek-r1:攤牌

    >

    >讓我們使用相同的提示比較這些模型,評估其在圖像分析,Web搜索,多文件處理和編碼中的性能。 >任務1:圖像分析

    提示:

    >“分析這兩個圖像以比較deepseek-r1和kimi k1.5長期性能。”

    (提供的圖像1和2) >注意:對於Kimi K1.5,切換到離線模式以防止Web訪問。

    結果:

    > deepSeek-r1:(deepSeek-r1輸出的圖像)

    >

    kimi k1.5:

    (kimi k1.5輸出的圖像)

    評論:

    (表比較速度,文本讀取能力和準確性) 兩個模型都無法準確解釋數據,但是Kimi K1.5顯示了更好的文本分析。

    得分:

    kimi k1.5:1 | DeepSeek-r1:0 >任務2:Web搜索

    提示:

    “查找$ 200以下的紅色禮服的鏈接。 >

    注意:切換kimi k1.5返回在線模式。在DeepSeek中使用“搜索”選項。

    >

    結果: > deepSeek-r1:(deepSeek-r1輸出的圖像)

    >

    kimi k1.5:(kimi k1.5輸出的圖像)

    評論:

    (表比較速度,網絡搜索技能和準確性)

    kimi k1.5提供了更多相關和簡潔的結果。 >

    得分:

    kimi k1.5:2 | DeepSeek-r1:0 任務3:多文件處理

    提示:

    >

    “總結每個文件的內容。

    結果:

    > deepSeek-r1:(deepSeek-r1輸出的圖像)

    >

    kimi k1.5:

    (kimi k1.5輸出的視頻)>> 評論:

    (比較速度和準確性的表)

    >

    kimi k1.5成功處理了更多文件,並提供了更全面的摘要。

    得分:

    kimi k1.5:3 | DeepSeek-r1:0 >任務4:編碼

    提示:

    “為簡單的兩個玩家蛇和梯子遊戲編寫HTML代碼。

    結果:

    > deepSeek-r1:(deepSeek-r1輸出的視頻)

    >

    kimi k1.5:

    (kimi k1.5輸出的視頻)

    >> 評論:(表比較複雜性,樣式和易用性)

    > deepSeek-r1生成了更高級和功能代碼。

    >

    得分: kimi k1.5:3 | DeepSeek-r1:1

    最終判決

    kimi k1.5:9 | deepSeek-r1:1

    (繼續使用原始文本中的詳細比較表和常見問題解答,調整措辭和句子結構以提高流量和可讀性。)

以上是Kimi K1.5 vs DeepSeek R1:最好的中國LLMS戰役的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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