摘要: 本文探讨了在选择基座大模型时,开发者和重度用户的核心诉求为性价比。文章从性能指标优先级、工程手段补充与成本、DeepSeek-R1的突破意义等方面展开分析。 首先,性能指标包括生成质量、基础能力扩展和工程化支持,强调要兼顾创造性、知识新鲜度及推理速度等因素。同时,介绍了RAG/搜索增强与工作流协作作为工程手段,能提升生成质量但可能增加响应延迟。 第二部分强调DeepSeek-R1在生成质量上的技术突破,具备90分级的链式思维框架,并且相比于主流闭源模型具有更低的推理成本、开源迭代以及显著降低的训练成本。 行业格局方面,闭源市场需要满足产品想象力、模型统治力及成本控制三者中的至少两项才能生存。开源生态迎来技术机遇和商业机会,而部分依赖于B端/G端的厂商可能面临生存危机。 最终,预测2024年将成为大模型应用元年,技术护城河将从模型研发向工程落地转移,期望能够促进开发工具链的繁荣与消费级硬件的普及。 阅读全文
posted @ 2025-02-10 22:49 pDJJq 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文讨论了DeepSeek大模型的优势及其对开发者的影响,重点在于生成质量、性价比和性能三个方面。有效的生成质量考虑创造性、可靠性和指令遵从能力等因素,而对上下文窗口、新鲜度及多模态能力的关注也至关重要。文章强调DeepSeek-R1推理模型在生成质量上的显著提升,并指出低廉的使用成本使其成为极具吸引力的选择。 此外,作者提到开源模型之间的竞争加剧,认为顶尖开源模型能够追赶寻求领先地位的闭源模型,促进云服务商的发展。DeepSeek在控制训练成本方面表现优异,预示着行业信心的增强,但也对一些现有的AI公司形成了挑战,这些公司需提升产品想象力、模型质量及成效控制以应对竞争。 总结中指出,开源模型未来将迎来黄金时期,闭源模型需要推出更具竞争力的新产品,同时Infra as Service模式日渐重要,市场上将出现更多兼具能力和价格优势的选项,有利于开发者和应用层的发展。 阅读全文
posted @ 2025-02-10 22:43 pDJJq 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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