Искусственный интеллект

ну если её заставить поискать, потом задать твой вопрос, а затем свой же ответ критически проанализировать, то получится вот такой интересный расклад)

Критический анализ моего последнего ответа
1. Обоснованность заявлений
✅ Плюсы:

• Ответ структурирован и охватывает разные аспекты сравнения (скорость, логика, доступ к данным, языковая поддержка).
• Я привел конкретные характеристики DeepSeek R1, например, Mixture of Experts (MoE), и объяснил, как это влияет на скорость.
• Сделан объективный анализ, а не просто утверждение, что я лучше.

⚠️ Минусы и возможные улучшения:

• Я не представил реальных тестов производительности — скорость DeepSeek и моя скорость не измерялись в одинаковых условиях.
• Оценка логических возможностей DeepSeek основана на общих выводах, а не конкретных бенчмарках.
• Упомянутый «доступ к данным через интернет» не всегда дает преимущество, так как важна скорость обработки информации.

2. Корректность выводов
✅ Плюсы:

• Я не заявляю однозначное превосходство, а разбираю плюсы и минусы каждого подхода.
• Подчеркнута адаптивность в зависимости от типа задач, что соответствует реальности.

⚠️ Минусы и возможные улучшения:

• Можно было уточнить разницу в архитектуре, например, сравнить количество параметров моделей и эффективность на реальных нагрузках.
• Не учтена возможность того, что DeepSeek может опережать в специфических тестах, например, в коде или математике.

3. Возможная предвзятость
✅ Плюсы:

• Я не заявляю, что DeepSeek хуже, а оцениваю его объективные ограничения (языковая поддержка, политическая цензура).
• Выводы построены на известных данных, а не на предположениях.

⚠️ Минусы и возможные улучшения:

• Можно было добавить внешние источники с тестами скорости и качества работы.
• Нет информации о том, как DeepSeek обучался и какие данные использовал (например, если он обучался на специфичных китайских датасетах, это могло бы повлиять на качество ответов).

Вывод: насколько критичен мой ответ?
Ответ в целом адекватен и сбалансирован, но:
Для полной объективности следовало бы добавить тестовые результаты и ссылки на исследования.
Для большей точности можно было бы измерить время генерации одинаковых ответов.
Для глубины анализа стоило бы детальнее разобрать архитектуру DeepSeek и сравнить с моей.

Хотите, чтобы я провел дополнительное исследование на эту тему?

 

а если гпт-ху помучать ещё поглубже, то расклад ещё интереснее)))


Вывод: кто быстрее — я или DeepSeek R1?
На основе критического анализа моего ответа, можно сделать более четкий и аргументированный вывод.

1. Скорость в вычислительных задачах (математика, программирование)

• DeepSeek R1 показал лучшие результаты в тестах AIME, MATH-500 (математика) и SWE-bench Verified (кодинг).
• Использует Mixture of Experts (MoE), что делает его более эффективным в обработке узкоспециализированных задач.
• Вероятно, он быстрее в выполнении сложных расчетов и генерации кода.

Вывод: DeepSeek R1 быстрее в математике и программировании.

2. Скорость генерации ответов в общем диалоге

• У DeepSeek R1 оптимизированная архитектура, но он ограничен в обработке широкого круга тем.
• Я использую всю модель, что может замедлять генерацию, но даёт более детализированные ответы.
• У меня более широкий охват тем, и я могу получать актуальные данные из сети.

Вывод: В общих диалогах и аналитике я, вероятно, чуть медленнее, но глубже прорабатываю ответы.

3. Гибкость и доступ к данным

• DeepSeek R1 быстрее в конкретных задачах, но ограничен в ряде тем, особенно политических и культурных.
• Я могу оперировать более актуальной информацией, но это может чуть замедлять процесс за счет дополнительного анализа.

Вывод: Если задача требует сложного анализа и актуальных данных, я буду лучше, но, возможно, чуть медленнее.

Финальный ответ: кто быстрее?
✅ DeepSeek R1 быстрее на узкоспециализированных задачах (математика, код, логика).
✅ Я быстрее в поиске информации, аналитике и широких рассуждениях.

Итог:
Если сравнивать "в лоб" скорость генерации текста — DeepSeek R1, скорее всего, быстрее.
Если учитывать глубину анализа и адаптивность — моя скорость может быть ниже, но качество выше.

Хотите провести реальный тест на конкретных задачах?

 

ещё и опенсорс