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目錄
增強的圖像理解,超越基本文本提取
k1.5長期模型:推進多模式推理
openai O1響應(yīng):
kimi k1.5響應(yīng):
觀察:
>任務(wù)2:邏輯推理
> 22(2(人)4(表)4(bed)4(bed)12(3張椅子))
>判決:
>圖像顯示了空間中數(shù)據(jù)中心的高度簡化示意圖,其中一些簡化的假設(shè)需要合理。
openai o1:?| Kimi K1.5:?
諸如Kimi K1.5和DeepSeek R1之類的免費模型正在挑戰(zhàn)Openai O1的主導(dǎo)地位,無需免費提供推理,編碼和多模式任務(wù)的卓越性能。隨著Kimi K1.5在關(guān)鍵基準和DeepSeek R1方面的表現(xiàn)優(yōu)於OpenAi,在編碼挑戰(zhàn)方面脫穎而出,為Openai O1支付20美元/月是否仍然是合理的?在下面的評論部分中讓我們知道!
首頁 科技週邊 人工智慧 Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

Mar 07, 2025 am 09:26 AM

OpenAI是第一個引入O1和O1-Mini等推理模型的人,但這是遊戲中唯一的玩家嗎?不遠射! DeepSeek,Qwen和現(xiàn)在的Kimi等中國LLM正在加緊挑戰(zhàn)OpenAI,以更實惠的價格提供類似的能力。在DeepSeek令人印象深刻的首次亮相之後,Kimi Ai的新型Kimi K1.5型號輪到了。在本文中,我們將在同一任務(wù)上測試Kimi K1.5針對Openai O1,並查看哪個更好!

>

>目錄的表

    >什麼是kimi k1.5? Web搜索
  • 任務(wù)5:圖像分析
  • 最終結(jié)果:kimi k1.5 vs openai o1
  • 結(jié)論
  • 請注意:
  • 請注意:Kimi K1.5是免費的,同時訪問O1和O1-Mini的Chatgpt Plus的費用為20美元。在研究任務(wù)之前,讓我們比較兩種型號。
  • >
  • 什麼是kimi k1.5?
  • Kimi K1.5是Moonshot AI的多模式LLM,接受了增強學(xué)習(RL)的訓(xùn)練,旨在在文本,視覺和編碼的各種推理任務(wù)中表現(xiàn)出色。 Kimi K1.5最近推出,由於其令人印象深刻的性能而迅速引起了人們的關(guān)注,與OpenAI的O1型號的功能相匹配而沒有預(yù)覽或迷你後綴。
  • >
  • 鍵功能
  • >無限用法完全免費
跨100個網(wǎng)站的實時Web搜索

>可輕鬆分析多達50個文件(PDF,DOC,PPTS,圖像) 高級COT推理,無需提供

增強的圖像理解,超越基本文本提取

也閱讀:

    openai o1:OpenAI的新型號系列
  • o1-mini:一種改變遊戲的詞乾和推理模型
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  • kimi k1.5 vs Openai O1和O1-Mini
  • Kimi K1.5在長期任務(wù)中匹配OpenAI的O1和O1-Mini,並且在短件任務(wù)中優(yōu)於GPT-4O和Claude Sonnet 3.5。它的多模式功能,尤其是在視覺推理中,它將其作為OpenAI模型的強大競爭對手。 RL培訓(xùn)技術(shù),多模式數(shù)據(jù)配方和基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化的使用在實現(xiàn)這些結(jié)果方面一直是關(guān)鍵的。

    k1.5長期模型:推進多模式推理

    > kimi k1.5長距離模型通過長篇小說縮放,改進的策略優(yōu)化方法和視覺文本增強學(xué)習(RL)的結(jié)合來實現(xiàn)最新的(SOTA)性能。與傳統(tǒng)的語言模型預(yù)處理不同,該模型依賴於下一步的預(yù)測,並且受到可用培訓(xùn)數(shù)據(jù)的限制,Kimi K1.5利用RL通過學(xué)習獎勵來探索探索的培訓(xùn)數(shù)據(jù)來擴展其培訓(xùn)數(shù)據(jù)。這種方法建立了一個簡單而有效的RL框架,避免了諸如蒙特卡洛樹搜索或價值功能之類的複雜技術(shù)。

    Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?鍵基準強調(diào)了該模型的出色性能:

      >數(shù)學(xué)推理
    • :Math-500上的96.2和Aime 2024上的77.5分數(shù),與OpenAI的O1和O1-Mini型號匹配。
    • 編程
    • :代碼方面的第94個百分位數(shù),在競爭性編程方面表現(xiàn)出色。
    • 視覺推理
    • :74.9在Mathvista上,展示了強大的多模式集成。
    • >該模型處理長篇小說任務(wù)(例如計劃,反思和校正)的能力通過培訓(xùn)期間的部分推出,提高效率和性能。
    k1.5縮短型號:效率和性能

    使用有效的long2short方法將長密碼模型的成功構(gòu)建在長密度模型的成功基礎(chǔ)上,以將長密度技術(shù)提煉成更有效的框架。這種方法結(jié)合了微調(diào),增強學(xué)習和遠程蒸餾,為短篇小說任務(wù)提供了快速而準確的推理。

    值得注意的成就包括:Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

    數(shù)學(xué)推理
      :在數(shù)學(xué)500上的94.6和Aime 2024上的60.8得分,表現(xiàn)優(yōu)於現(xiàn)有的短型型號,例如GPT-4O和Claude Sonnet 3.5,最高可達550%。
    • 編程:47.3在LiveCodeBench上,在代碼生成和調(diào)試任務(wù)方面出色。
    • 自然語言理解:對諸如聊天機器人和虛擬助手等實時應(yīng)用程序有效。
    • >
    • >遠程蒸餾技術(shù),包括模型合併和最短拒絕採樣,確保通過降低的計算成本來確保高性能,從而使短點模型高效。 要知道更多您可以在這裡結(jié)帳他們的研究論文!
    • >
    現(xiàn)在,讓我們在同一提示中評估Kimi K1.5和OpenAI O1!

    任務(wù)1:斑馬拼圖

    提示:

    >正確求解了這個斑馬拼圖。

    openai O1響應(yīng):

    收集器詳細信息
    Collector Position Nationality Lot Amount Spent Shirt Color
    Collector #1 Portuguese Toy Unknown Blue
    Collector #2 Japanese Lot 40 0,000 Purple
    Collector #3 Italian Lot 30 0,000 Pink
    Collector #4 Canadian Unknown 0,000 Yellow
    Collector #5 Unknown Unknown 0,000 Unknown

    Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

    kimi k1.5響應(yīng):

    收集器詳細信息
    Collector # Nationality Lot Item Amount Shirt Color
    1 Italian 30 Clock 0,000 Blue
    2 Japanese 40 Painting 0,000 Purple
    3 Canadian 10 Vase 0,000 Pink
    4 Portuguese 34 Toy 0,000 Yellow
    5 (Unknown)

    Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

    觀察:

    Openai O1提供的響應(yīng)明顯不準確。結(jié)果表不符合問題中指定的所需格式,從而使回答不可靠。另一方面,Kimi K1.5根據(jù)問題提供了正確格式的響應(yīng),但答案本身的內(nèi)容不正確。

    >

    >判決:

    >

    openai o1:?| Kimi K1.5:?

    >任務(wù)2:邏輯推理

    > 提示:>您走進房間看床。在床上有兩隻狗,四隻貓,一隻長頸鹿,五頭牛和一隻鴨子。還有三把椅子和一張桌子。地板上有幾條腿? openai O1響應(yīng):

    kimi k1.5響應(yīng):Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

    觀察:Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

    正確答案:

    > 22(2(人)4(表)4(bed)4(bed)12(3張椅子))

    openai O1花費了太長時間來產(chǎn)生響應(yīng)。雖然計算正確並包括一個詳細的解釋,但它未能說明地板上的人腿,這使得其答案不正確。相比之下,Kimi K1.5在更少的時間內(nèi)提供了正確的答案。 >

    >判決:

    >

    openai o1:?| Kimi K1.5:? >任務(wù)3:創(chuàng)建一個HTML站點

    >

    提示:

    >創(chuàng)建一個簡單的html頁面,其中使用一個按鈕將背景顏色更改為粉紅色時,用一些五彩紙屑

    將其更改為粉紅色。 openai O1響應(yīng):

    kimi k1.5響應(yīng):

    觀察:

    >

    >判決:

    >

    openai o1:?| Kimi K1.5:? >任務(wù)4:Web搜索

    提示:

    >閱讀文章 - https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/building-agentic-agentic-rag-systems-with-langgraph/,以了解構(gòu)建wikipedia數(shù)據(jù)的矢量數(shù)據(jù)庫的過程。以簡潔的方式匯總關(guān)鍵步驟。

    openai O1響應(yīng): >構(gòu)建wikipedia數(shù)據(jù)的矢量數(shù)據(jù)庫的過程:

    1. >收集數(shù)據(jù):從轉(zhuǎn)儲或API中獲取Wikipedia文章。
    2. >
    3. >>預(yù)處理文本:清潔文本並將其分成較小的連貫的“塊”。
    4. 選擇一個嵌入模型:使用語言模型(例如OpenAI嵌入)將文本塊轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量。
    5. 生成嵌入
    6. :對於每個塊,產(chǎn)生其語義向量表示。 設(shè)置矢量數(shù)據(jù)庫
    7. :選擇一個矢量存儲(例如Pinecone,Weaviate,F(xiàn)aiss,Chroma)以存儲和索引嵌入。
    8. > >插入向量
    9. :將所有塊向量和關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)(例如,原始文章參考)加載到數(shù)據(jù)庫中。 >
    10. 測試檢索:與矢量化問題查詢數(shù)據(jù)庫,以確保返回相關(guān)的wikipedia塊。
    11. >
    12. 優(yōu)化並集成:將索引和集成與檢索效果生成(RAG)管道進行有效,準確的信息檢索。
    13. kimi k1.5響應(yīng): >“具有Langgraph的構(gòu)建代理抹布系統(tǒng)的綜合指南”文章概述了為Wikipedia數(shù)據(jù)構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫的過程,這是創(chuàng)建代理抹布系統(tǒng)的一部分。這是總結(jié)的關(guān)鍵步驟:
      1. 安裝依賴項:安裝必要的庫,例如Langchain,Langchain-Openai,Langchain-Community,Langgraph和Langchain-Chroma。
      2. >
      3. 輸入API鍵:使用GetPass函數(shù)安全地輸入OpenAI和Tavily搜索的API鍵,以避免在代碼中公開它們。
      4. 設(shè)置環(huán)境變量
      5. :設(shè)置OpenAI和Tavily搜索API鍵的環(huán)境變量。 >
      6. >加載wikipedia data
      7. >從提供的Google Drive鏈接下載Wikipedia數(shù)據(jù)或使用本地存檔文件。 >
          >提取並將數(shù)據(jù)加載到文檔列表中。
        塊文檔
      8. 使用文本分離器將文檔分為較小,可管理的塊。 >本文使用遞歸的術(shù)語textsplitter將文檔分為大約2000個字符的塊,重疊為300個字符。
          >
        • 創(chuàng)建矢量數(shù)據(jù)庫
      9. >初始化一個色度矢量數(shù)據(jù)庫客戶端。 >使用OpenAI的嵌入模型(Text-Embedding-3-Small)將文檔塊轉(zhuǎn)換為嵌入。
          >
        • >將文檔塊及其嵌入在矢量數(shù)據(jù)庫索引中,將餘弦相似性指定為距離函數(shù)。
        • 設(shè)置向量數(shù)據(jù)庫回收
      10. >配置獵犬以基於餘弦相似性獲取前3個最相似的文檔。 設(shè)置一個相似性閾值(例如,0.3),以過濾與查詢不夠相似的文檔。
          >
        • 測試獵犬
      11. >用示例查詢測試獵犬,以確保其返回相關(guān)文檔。 > 對於vector數(shù)據(jù)庫中沒有相關(guān)文檔的查詢,檢索器應(yīng)返回一個空列表。
        • 觀察:
        Kimi K1.5的輸出通過提供特定的技術(shù)參數(shù)和庫要求提供詳細的可行的實現(xiàn)步驟來表現(xiàn)出色。它與明確的組織之間的全面深度之間進行了平衡,解釋了每個步驟背後的推理,並有效地將技術(shù)過程與建立代理抹布系統(tǒng)的更廣泛目標聯(lián)繫起來。

      >判決:

      >

      openai o1:?| Kimi K1.5:?

      任務(wù)5:圖像分析

      提示:

      >圖像顯示了空間中數(shù)據(jù)中心的高度簡化示意圖,其中一些簡化的假設(shè)需要合理。

      >任務(wù)>估計數(shù)據(jù)中心所需的散熱器表面積的下限。
      地址。
      地址如何在熱管理的背景下處理太陽和深空。 >輸入圖像:

      Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?

      openai O1響應(yīng):

      下面的

      是一個逐步推理過程,具有明確規(guī)定的簡化假設(shè),理由和熱力學(xué)第一定律的應(yīng)用。最終結(jié)果將是在散熱器區(qū)域的下限,以消散由空間數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的1 gW的熱量。

      關(guān)鍵假設(shè)和簡化

      1。功率輸入和熱量產(chǎn)生:

      假設(shè)數(shù)據(jù)中心由1 GW太陽能電源提供動力。 GPU消耗的幾乎所有電力都將轉(zhuǎn)換為熱量(在穩(wěn)態(tài)下電能轉(zhuǎn)換本質(zhì)上是100%,因為所有未存儲的電能最終都必須隨熱量消散)。因此,要去除的廢熱約為1 gW = 1×10^9 W.

      2。僅輻射傳熱:

      > 在太空中,沒有對環(huán)境的對流或?qū)щ娎鋮s,只有輻射傳熱。因此,熱排斥的主要模式是從散熱器表面進入深空的熱輻射。

      3。發(fā)射率和吸收性:

      假設(shè)散熱器是用高發(fā)射率構(gòu)造的,例如ε= 0.9 ε = 0.9。這對於塗有某些高發(fā)射率的油漆或材料的表面是合理的。對於所需區(qū)域的下限,我們假設(shè)理想的條件:

      散熱器主要遠離太陽,以最大程度地減少太陽能吸收。

        kimi k1.5響應(yīng):
      • 為了估算太空中數(shù)據(jù)中心所需的散熱器表面積的下限,我首先應(yīng)用Stefan-Boltzmann定律,該法描述了表面輻射的功率:

      為了處理熱管理中的太陽和深空,應(yīng)使用陽光遮擋數(shù)據(jù)中心,或放在不暴露於陽光下的位置,例如行星或月球的陰暗面。必須設(shè)計散熱器以有效地輻射熱量進入空間的真空,這是非常冷的。 通過確保數(shù)據(jù)中心設(shè)備產(chǎn)生的熱量等於散熱器輻射的熱量,熱力學(xué)的第一定律適用於這種情況。該法律確保系統(tǒng)中的總能量保持恆定,並在散熱器的設(shè)計中充分考慮了熱量。

      >所需散熱器表面積的下限大約為

      766平方米

      。數(shù)據(jù)中心應(yīng)避免陽光直射,並應(yīng)優(yōu)化散熱器,以在空間真空中進行散熱以維持熱平衡。

      觀察:

      Kimi K1.5的響應(yīng)是出色的,原因有幾個。從基本的Stefan-Boltzmann法律方程開始,它通過分步方法來證明明確的數(shù)學(xué)推理。 Kimi清楚地定義了所有變量及其值,顯示了解決散熱器區(qū)域的數(shù)學(xué)過程,並提供了766平方米的具體數(shù)值結(jié)果。該解釋包括有關(guān)熱管理策略的明確理由,例如將散熱器定位在地球的陰暗面,以及與現(xiàn)實世界應(yīng)用的第一定律的直接聯(lián)繫。響應(yīng)以特定數(shù)字和可行的建議結(jié)束。

      > 相比之下,Openai O1的響應(yīng)仍然更加理論上,重點是一般假設(shè)和設(shè)置,而不是完成實際計算。它缺乏具體的數(shù)值解決方案,並且沒有完全解決熱管理方面,與Kimi K1.5的詳細和以解決方案為導(dǎo)向的方法相比,它的實用性和行動性不佳。

      >判決:

      openai o1:?| Kimi K1.5:?

      最終結(jié)果:kimi k1.5 vs Openai O1

      >任務(wù)結(jié)果
      Task Winner
      Zebra Puzzle Neither
      Logical Reasoning Kimi k1.5
      Create an HTML Site Kimi k1.5
      Web Search Kimi k1.5
      Image Analysis Kimi k1.5
      也請閱讀:Kimi K1.5 vs DeepSeek R1:最好的中國LLMS戰(zhàn)役

      結(jié)論

      諸如Kimi K1.5和DeepSeek R1之類的免費模型正在挑戰(zhàn)Openai O1的主導(dǎo)地位,無需免費提供推理,編碼和多模式任務(wù)的卓越性能。隨著Kimi K1.5在關(guān)鍵基準和DeepSeek R1方面的表現(xiàn)優(yōu)於OpenAi,在編碼挑戰(zhàn)方面脫穎而出,為Openai O1支付20美元/月是否仍然是合理的?在下面的評論部分中讓我們知道!

      >

      敬請期待分析vidhya博客,以獲取更多如此出色的內(nèi)容!

以上是Kimi K1.5與OpenAi O1:哪個更好的推理模型?的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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