Miniona bitwa · 2025-08-08 UTC
LLM Pojedynek — 8 sierpnia 2025
Z kategorii LLM. 28 ocen oddanych na 6 zawodników. DeepSeek V3 zdobył koronę.
Klasyfikacja końcowa
Zestawienie
Zawodnicy
Profile każdego narzędzia, które rywalizowało w tej bitwie, uszeregowane według ich wyniku końcowego.
DeepSeek V3
Model Mixture-of-Experts o otwartym kodzie, oferujący rozumowanie na poziomie GPT‑4o przy ułamek kosztów.
DeepSeek V3 jest dużym modelu językowym mieszcowej ekspertów (MoE), rozwijanym przez DeepSeek AI. Wywołuje tylko podzbiór swoich parametrów wirtualnych na token, pozwalając mu dostarczyć doskonałą wydajność w trosce racjonalnej, matematycznej i programistycznej zadań, przy tym znacznie zmniejszając koszty zapisywania wejścia w porównaniu do przyjazdnych gęstych modeli. DeepSeek V3 została wpuszczona z otwartymi wagami i stała się powszechną wyborem dla deweloperów i badaczy, którzy potrzebują zdolnego modelu podstawowego, który mogą samodzielnie hostować, dopasowywać lub integrować za pośrednictwem API. Porównania wskazują na konkurencyjne występowanie wobec liderów na rynku modeli własnościowych jak GPT-4o, zwłaszcza w przypadku oceny rozwiązań matematycznych i logicznego myślenia. Model jest idealnie zaprojektowany dla technicznych asystentów, pipeliń kod-generujących, przepływów rozwojowych i każdej aplikacji, gdzie jakość argumentacji i oszczędność kosztowa są obie w równym stopniu istotne.
Podział kryteriów
- Architektura Mixture-of-Experts
- Konkurencyjne wyniki w zadaniach logicznego rozumowania i matematyki
- Otwarte wagi modelu
- Dostęp API przez platformę DeepSeek
- Obsługa długiego kontekstu
- Przyjazny do fine-tuning
Janus pro
Model multimodalny DeepSeek do generowania obrazów i rozumienia wizualnego w jednej zunifikowanej architekturze.
Janus Pro to multimodalny model AI typu open-source od DeepSeek, dostępny w wersjach o 1B i 7B parametrach. Łączy on rozumienie wizualne i generowanie obrazów w jednym frameworku poprzez odłączenie ścieżek kodowania wizualnego, pozwalając modelowi zarówno interpretować obrazy, jak i tworzyć je na podstawie podpowiedzi tekstowych. Wersja 7B osiąga wyniki konkurencyjne w porównaniach dla syntezy tekst-obrazy i odpowiadania na pytania wizualne, często dorównując lub przewyższając większe modele specjalistyczne. Wydany na licencji MIT, Janus Pro może być samodzielnie hostowany, dostrajany i integrowany z rurociągami badawczymi lub produkcyjnymi bez ograniczeń użytkowych. Odpowiedni dla deweloperów, badaczy i hobbystów, którzy potrzebują elastycznego multimodalnego modelu podstawowego do eksperymentowania, prototypowania lub budowania aplikacji, które łączą tworzenie obrazów z ich rozumieniem.
Podział kryteriów
- Generowanie obrazu na podstawie tekstu
- Odpowiadanie na pytania wizualne i analiza obrazu
- Zunifikowana architektura transformer
- Opcje 1B i 7B parametrów
- Open weights z licencją MIT
- Wsparcie multimodalnych danych wejściowych i wyjściowych
DeepSeek R1
Otwartoźródłowy model językowy dużej skali, wyróżniający się w zadaniach rozumowania, matematyki i programowania, z licencją MIT umożliwiającą darmowe użycie i modyfikację.
DeepSeek R1 to otwartoźródłowy model językowy dużej skali, który wyróżnia się w zadaniach rozumowania, matematyki i programowania. Wykorzystuje architekturę Mixture of Experts (MoE) z 37B aktywnymi parametrami i 671B łączną liczbą parametrów, obsługując długość kontekstu 128K. Model zawiera zaawansowane techniki uczenia przez wzmocnienie, które umożliwiają samoweryfikację, wielostopniową refleksję i rozumowanie zgodne z ludźmi. DeepSeek R1 osiągnął stan sztuki w wielu benchmarkach, w tym 97,3% dokładności na MATH-500, 79,8% wskaźnika przejścia w AIME 2024 oraz przewyższenie 96,3% uczestników Codeforces. Model dostępny jest w wielu wariantach, od 1,5B do 70B parametrów, i licencjonowany jest pod MIT, co umożliwia darmowe użycie i modyfikację. DeepSeek R1 można używać online za darmo, a wersja z akceleracją WebGPU może działać lokalnie w przeglądarce. Model jest zaprojektowany do rozwiązywania skomplikowanych problemów, rozumienia wielojęzycznego oraz generowania kodu na poziomie produkcyjnym. Jego mocne strony obejmują wyjątkowe rozumowanie matematyczne, generowanie kodu i zrozumienie języka naturalnego. Jednak jako otwartoźródłowy model, może wymagać wiedzy technicznej do wdrożenia i dostosowania do konkretnych zastosowań. DeepSeek R1 plasuje się wśród najwyżej wydajnych modeli AI na świecie, z możliwościami porównywalnymi do wiodących rozwiązań własnościowych. Jego otwartoźródłowy charakter pozwala na rozwój wspierany przez społeczność i ciągłe ulepszenia, w tym planowane wsparcie multimodalne, ulepszenia konwersacyjne i optymalizację rozproszonego inference. Model ma czysty rozwój oparte na uczeniu przez wzmocnienie, co pozwala mu osiągnąć poziom wydajności GPT-4 w matematyce przy znacznie niższym koszcie. Możliwość wizualizacji łańcucha myślenia rozwiązuje wyzwania „czarnej skrzynki” AI, zapewniając wgląd w proces rozumowania modelu. API DeepSeek R1 oferuje endpoint kompatybilny z OpenAI do integracji, cenę 0,14 USD za milion tokenów. Wagi modelu są otwartoźródłowe, co umożliwia komercyjne użycie i modyfikację.
Podział kryteriów
- Architektura Mixture of Experts (MoE)
- Zaawansowane techniki uczenia przez wzmocnienie
- Możliwości samoweryfikacji i wielostopniowej refleksji
- Rozumowanie zgodne z ludźmi
- Obsługa długości kontekstu 128K
- Endpoint API kompatybilny z OpenAI
ASI:One
Agenticzny asystent AI, który koordynuje autonomiczne agenty do realizacji zadań wieloetapowych.
ASI:One to asystent AI oparty na koncepcji inteligencji agenticznej, w której interfejs konwersacyjny może wysyłać i koordynować specjalizowane, autonomiczne agenty w celu obsługi skomplikowanych zapytań. Zamiast zwracać tylko tekst, potrafi planować, wywoływać narzędzia i realizować przepływy pracy w imieniu użytkownika. Stworzony w ramach ekosystemu Artificial Superintelligence Alliance, jest pozycjonowany jako osobisty agent AI, który integruje się z zdecentralizowanymi sieciami agentów. Użytkownicy mogą rozmawiać z nim na temat codziennych pytań lub delegować dłuższe zadania, takie jak badania, porównania, planowanie i wyszukiwanie danych w połączonych usługach.
Podział kryteriów
- Interfejs czatowy konwersacyjny
- Orkiestracja autonomicznych agentów
- Planowanie i realizacja zadań wieloetapowych
- Łączność z zewnętrznymi agentami i usługami
- Pamięć i kontekst w stylu osobistego asystenta
- Zbudowany na stosie agentów ASI Alliance
Latest DeepSeek R2
Następnej generacji model AI skoncentrowany na wnioskowaniu od DeepSeek
Najnowsza wersja DeepSeek R2 jest następczkiem modelu logicznego R1 DeepSeek, zaprojektowanym do dostarczenia rozwiązań krok po kroku w matematyce, programowaniu oraz analizie. Jego celem jest również rozszerzenie otwartego podejścia do badań, które upowszechniły wcześniejsze publikacje DeepSeeki wśród programistów i badaczy. Model zakłada poprawioną dokładność, bardziej efektywne obciążenie kontekstem i bardziej efektywny procedury dedukcyjne w stosunku do swego poprzednika. Uwzględnia to jego odpowiednie zastosowanie w przypadku asystentów technicznych, przepływów zgodnosciowych, oraz integracji w aplikacje dostosowane. Dostępność i dokładne parametry zależą od oficjalnych kanałów DeepSeek. Użytkownicy zwykle mają do dyspozycji model poprzez API, interfejs połączenia ze sobą w formie wiadomości lub poprzez uruchomienie wagi otwartej pod warunkiem, że jest dostępna, co umożliwia elastyczne podejście zarówno dla indywidualnych eksperymentów, jak i wdrożeń produkcyjnych.
Podział kryteriów
- Zaawansowane wnioskowanie typu chain-of-thought
- Rozszerzone okno kontekstowe
- Wsparcie generowania i debugowania kodu
- Wielojęzyczne zrozumienie
- Dostęp przez API i interfejs czatu
- Odpowiedni dla aplikacji agentycznych
Pronoia
Model językowy zorientowany na arabski, finetunowany pod kątem natywnie jakościowego rozumienia i generowania.
Pronoia jest to duża model języka specjalnie doświadczony w języku arabskim, z założeniem dostarczania bardziej dokładnej kompetencji, generowania i logicznego myślenia języka niż ogólnego, wielojęzycznego modelu. Jest to kluczowa arabistyka LLM, z optymalizacjami dla dialektów, klasycznych postaci, a także współczesnego standardu arabskiego. Model może być używany do zadań takich jak tworzenie zawartości, syntetyczne podsumowania, tłumaczenie, obsługa klienta oraz rozmowy AI w krajach, w których posługują się językiem arabskim. Koncentrując się podczas szkolenia na danych związanych z językiem arabskim, Pronoia docenia wewnętrzne aspekty, takie jak morfologia, diakrytyki oraz kontekst kulturowy, które bardziej ogólne modeli obsługują nierównomiernie.
Podział kryteriów
- Model językowy zoptymalizowany pod arabski
- Generowanie tekstu i podsumowanie
- Wsparcie tłumaczeń
- Funkcje konwersacyjne i chatbotowe
- Przystosowany do przedsiębiorstwowego NLP arabskojęzycznego
- Pokrycie MSA i dialektów