최고의 중국 LLM의 전투
그것은 생성 AI의 중국 우월주의 시대이며, 우리는 그것을 좋아합니다! 또 다른 주목할만한 중국 회사 인 Moonshot AI는 Kimi K 시리즈 모델 인 Kimi K1.5의 최신 버전을 출시했습니다. 이 오픈 소스, Multimodal LLM은 Open AI, Claude, Qwen 및 Deepseek의 인기 모델과의 강력한 경쟁자입니다. Kimi K1.5는 고급 이미지 이해, 텍스트 생성 및 추론 기능을 통해 생성 AI 공간에서 헤드 라인을 만들고 있습니다. 채팅 인터페이스에서 무료로 사용할 수 있습니다. 이 블로그에서는 다양한 벤치 마크에서 차트를 토핑 한 모델 인 DeepSeek-R1에 대한 기능을 테스트합니다. Kimi K1.5 vs Deepseek-R1 전투를 시작하게하십시오!
Kimi K1.5는 무엇입니까?
Kimi K1.5는 2023 년에 설립 된 중국 AI 회사 인 Moonshot AI의 최신 LLM입니다. 단일 프롬프트에서 많은 양의 정보를 처리 할 수있는 128K 컨텍스트 창이 향상된 오픈 소스의 멀티 모달 모델입니다. 이 모델은 한계없이 완전히 무료로 사용할 수 있습니다! Kimi K1.5는 STEM, 코딩 및 일반적인 추론과 관련된 작업에서 큰 잠재력을 보여줍니다. OpenAi O1, OpenAI O1-MINI 및 QVQ-72B/32B와 같은 Qwen 모델과 같은 자이언츠는 수학, 코딩 및 비전과 같은 여러 매개 변수에 대한 미리보기를 능가합니다.
Kimi K1.5의 주요 특징
- 무료로 무제한 사용: 모델은 완전히 자유롭게 사용할 수 있으며 사용법 제한이 없습니다.
- 규모에 따라 웹 검색 : 100 개 이상의 웹 사이트에서 실시간 웹 검색을 수행 할 수 있습니다.
- 한 번에 여러 파일 : PDF, 문서, PPT 및 이미지를 포함하여 최대 50 개의 파일을 한 번에 쉽게 분석 할 수 있습니다.
- 고급 추론 : 그것은 고급 사고 추론 능력을 보여줍니다.
- 향상된 이미지 분석 : 이미지 분석 기술은 기본 텍스트 추출을 넘어옵니다. 실제로 이미지의 맥락을 이해함으로써 질문에 대답 할 수 있습니다.
- 일반적인 문구 설정 : 공통 문구를 설정할 수 있으므로 동일한 프롬프트를 여러 번 쓰지 않도록 할 수 있습니다.
Kimi K1.5에 액세스하는 방법?
Kimi K1.5 모델에 액세스하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 가십시오 https://kimi.ai/.
- 이 모델에 액세스하려면 계정을 만들어야합니다. 화면 중앙에서 왼쪽에서 “로그인”을 클릭하십시오.
- 홈페이지 아래의 챗 박스 아래 왼쪽의 “Kimi”를 클릭하십시오. 드롭 다운 목록에서 “K1.5 Loong Thinking”을 선택하십시오.
DeepSeek-R1은 무엇입니까?
DeepSeek-R1은 2023 년에 설립 된 중국 AI 스타트 업인 DeepSeek의 최신 LLM입니다. 일주일 전 출시 된 이래로이 모델은 Genai 세계를 능력으로 흔들어 Openai와 Claude의 유료 모델을 제공했습니다. 돈. 또한 놀라운 추론, 코딩 및 수학 기술을 보여주는 오픈 소스 모델입니다.
DeepSeek-R1에 액세스하는 방법?
DeepSeek-R1에 액세스하려면 다음 단계를 따르십시오.
- 가십시오 https://chat.deepseek.com/.
- 계정을 만들려면 가입하십시오.
- 화면 중앙에서 “DeepThink”를 클릭하십시오.
또한 읽기 : Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5 : 최고의 LLM의 전투
Kimi K1.5 vs Deepseek-R1
이제이 두 모델의 기능을 살펴 보겠습니다. 이미지 분석, 웹 검색, 여러 파일 처리, 코딩 및 논리적 추론과 같은 다양한 기술에 대해서도 출력을 비교하여 출력을 비교할 것입니다. 시작하자.
작업 1 : 이미지 분석
즉각적인: “두 이미지를 살펴보고 이미지를 기반으로 한 이미지를 기반으로 Kimi K1.5 Long-Cot에 대해 DeepSeek-R1이 수행하는 방법에 대한 분석을 제공합니다.”
Image1 Image 2
참고 : 화면 중앙에서 Kimi K를 사용하는 동안 Chatbox 아래에서 “온라인”을 클릭하여 모델을 오프라인 모드로 전환하십시오. 이를 통해 인터넷에서 도움을받지 않도록하고 이미지를 기반으로 한 분석을 제공합니다.
산출:
Deepseek-R1
K1.5
검토:
| 매개 변수 | Deepseek-R1 | K1.5 |
| 속도 | LLM은 응답을 생성하는 데 약간의 시간이 걸립니다. | LLM은 프롬프트를 얻는 즉시 응답을 생성하기 시작합니다. |
| 텍스트를 읽는 기능 | 이미지의 데이터가 Deepseek R1과 Kimi K1.5뿐만 아니라 다양한 LLM에 대한 것이라는 것을 읽지 못합니다. 따라서 모든 매개 변수에 대한 두 LLM의 최소 및 최대 값을 비교했습니다. | 올바른 값 만 캡처하는 이미지에서 각 LLM의 데이터를 올바르게 읽습니다. |
| 정확성 | DeepSeek-R1에 대한 비전 관련 데이터는 없었지만 해당 매개 변수의 모델도 비교했습니다. | DeepSeek-R1의 경우 데이터가 제공되지 않은 MMMU 및 MathVista와 같은 매개 변수의 두 LLM을 비교합니다. |
LLMS는 DeepSeek-R1 및 Kimi K1.5의 두 이미지에 표시된 공통 매개 변수를 비교할 것으로 예상했습니다. 그러나 두 모델은 정보가 제공되지 않은 매개 변수를 비교했습니다. 그러나 수학적 관점에서만 숫자를 보면 두 모델이 숫자를 올바르게 처리했습니다.
결과:
이상적으로는이 테스트에서 두 모델이 실패했습니다. 그러나 Kimi K1.5는 DeepSeek R1과 비교하여 이미지에서 텍스트에 대한 더 나은 분석을 보여주었습니다.
점수: Kimi K1.5 : 1 | DeepSeek-R1 : 0
작업 2 : 웹 검색
즉각적인: “200 달러 미만의 적색 가운 링크를 찾으십시오”
참고 : Chatbox 아래에서 화면 중앙에 Kimi K를 사용하는 동안 “오프라인”을 클릭하여 모델을 온라인 모드로 전환하여 웹을 사용하도록합니다. DeepSeek에서는 Chatbox에서 “검색”옵션을 선택하여 모델이 웹에 액세스 할 수 있도록하십시오.
산출:
Deepseek-R1
K1.5
검토:
| 매개 변수 | Deepseek-R1 | K1.5 |
| 속도 | 이번에는 모델이 더 빠르게 작동하며 마지막 시간에 비해 결과를 더 빨리 생성합니다. | 모델은 번개 속도로 작동합니다. 다양한 링크를 빠르게 거쳐 2 개의 링크를 제공합니다. |
| 웹 검색 기술 | 5 가지 옵션을 나열하고 통화 변환, 크기 및 배송과 같은 다양한 뉘앙스에 대한 메모로 끝납니다. | 선택된 2 개의 링크 외에도 응답에는 오른쪽에 추가 패널이 제공되며 체크 아웃 할 다른 링크 목록이 있습니다. |
| 정확성 | 결과는 혼합되었고 일부 사이트는 가운을 나열하지도 않았습니다. 웹 사이트는 직접적으로 붉은 색 드레스로 이어지지 않았으며 실제로 일부 웹 사이트에서는 나열된 품목의 가격이 $ 200 이상이었습니다. | 나열된 두 웹 사이트에는 200 달러 미만의 가격이 책정되었습니다. 한 웹 사이트에는 혼합 된 색의 가운이 있었지만 다른 웹 사이트에는 200 달러 미만의 가운이있는 결과 만있었습니다. |
예산 내에서 빨간색 가운을 찾기 위해 빠르게 액세스 할 수있는 웹 사이트 목록을 원했습니다. DeepSeek은 나에게 결과에 많은 옵션을 주었지만, 그들 중 어느 것도 나와 직접 관련이 없었습니다. Kimi K1.5는 직접 결과에서 제한된 옵션과 측면 패널에서 몇 가지 옵션을 제공했습니다. 선택된 두 링크가 가장 관련성이 높고 유용했지만 추가 패널 목록은 내가 참조 할 수있는 다른 웹 사이트에 액세스 할 수있게 해주었습니다!
결과:
Kimi K1.5는이 작업에서 선명하고 관련성이 높은 결과를 제공하기 위해 두드러집니다.
점수: Kimi K1.5 : 2 | DeepSeek-R1 : 0
작업 3 : 여러 파일 처리
즉각적인: “각 파일의 내용을 간단히 요약하십시오‘
ATTADEMT : 파일
산출:
Deepseek-R1
K1.5
검토:
| 매개 변수 | Deepseek-R1 | K1.5 |
| 속도 | LLM은 프롬프트의 모든 파일을 빠르게 구문 분석했습니다. | 모든 파일을 구문 분석하는 데 약간의 시간이 걸렸습니다. |
| 정확성 | 모든 파일을 함께 처리 할 수 없으므로 결과를 생성하지 않았습니다. | 3 개의 파일 중 2 개를 처리하고 상세한 결과를 제공했습니다. |
DeepSeek은 한 번에 모든 파일을 처리 할 수 없었고 여러 번의 시도 후에도 동일한 결과를 얻었습니다. 그러나 다른 파일을 하나씩 다른 프롬프트로 제공했을 때 좋은 결과를 얻었습니다. Kimi K는 모든 입력 파일과 완벽하게 작업했습니다. PPT와 PDF에 대한 자세한 요약을 제공했지만 결과에서 이미지를 설명하지 않았습니다.
결과:
Kimi K1.5는 3 개의 파일 중 2 개를 처리하고 포괄적 인 결과를 제공했습니다.
점수: Kimi K1.5 : 3 | DeepSeek-R1 : 0
작업 4 : 코딩
즉각적인: “2 명의 플레이어를위한 간단한 뱀과 사다리 게임에 대한 HTML 코드 작성‘
산출:
Deepseek-R1
일부 k 1.5
검토:
| 매개 변수 | Deepseek R1 | K1.5 |
| 복잡성과 특징 | 리버스 행 논리, 모듈 식 기능 및 추가 메커니즘이 포함 된 기능이 풍부합니다. | 기본 보드 로직 및 간단한 플레이어 움직임으로 간단한 구현. |
| 스타일링 및 UI | 고급 CSS, 반응 형 레이아웃 및 세부 비주얼을 갖춘 세련된 디자인. | 최소 스타일링, 고정 된 범위 레이아웃 및 기본 인터페이스. |
| 이해의 용이성 | 더 복잡하고 복잡한 역학이 필요한 고급 사용자 또는 프로젝트에 적합합니다. | 단순성 및 핵심 기능에 중점을 둔 초보자 친화적 인. |
두 모델에 의해 생성 된 게임 인터페이스는 상당히 유사했습니다. DeepSeek-R1의 출력에서 실제로 플레이어가 전반적으로 움직이는 것을 볼 수있었습니다. Kimi K1.5의 출력의 경우, 플레이어는 실제로 게임의 느낌을주지 않은 보드 밖에서 움직이고있었습니다. 전반적으로, 두 출력 모두“뱀”과“사다리”인“뱀과 사다리”의 핵심 요소가 부족했습니다.
결과:
DeepSeek R1의 코드는 더욱 발전했으며 더 많은 유연성을 제공합니다. 최종 인터페이스도 함께 놀기에 더 재미있었습니다.
점수: Kimi K1.5 : 3 | Deepseek-R1 : 1
최종 점수
Kimi K1.5 : 3 | Deepseek-R1 : 1
Deepseek-R1 vs Kimi K1.5 : 일반 비교
| 특징 | Deepseek | K1.5 |
| 인터페이스 | 기본적이고 직관적이지 않습니다 | 많은 기능으로 간단하고 직관적입니다 |
| 속도 | 느리게, 더 많은 생각 시간이 걸립니다. | 빠르게 결과를 빠르게 생성하기 시작합니다 |
| 웹 액세스 | 예 | 예 |
| 이미지 생성 | 아니요 | 아니요 |
| 모델 선택 | 2, Deepseek-R1 및 Deepseek V3 | K1.5와 같이 2 |
| 일반적인 문구 추가 | 아니요 | 예 |
| 모바일 앱 | 예 | 곧 올 것입니다 |
| API 액세스 | 예 | 요청시 가능합니다 |
결론
Kimi K1.5는 대화 AI 세계에서 다음 큰 일이 될 수있는 많은 잠재력을 보여주는 흥미 진진한 새로운 모델입니다. 빠르고 효율적이며 많은 맥락을 취할 수 있습니다. 또한 웹 전체의 다른 링크에 액세스하는 잘 연구 된 답변을 제공합니다. 반면에 DeepSeek-R1은 자세한 응답으로주의를 기울이지 만 웹 검색과 관련하여 더 큰 데이터 덩어리를 처리 할 때 흔들립니다.
그러나 미국 기반 기업들이 시작한 LLM 레이스는 이제 중국인이 다른 하나의 눈에 띄는 모델을 발표하고 있기 때문에 이제 가열되고 있습니다. 이 회사들이 정상에 맞서 싸울 때, 사용자, 개발자 및 회사는 최신 기술에 대한 최신 기술에 액세스하는 것이 좋습니다!
Deepseek의 잠재력을 최대한 활용할 준비가 되셨습니까? 지금 우리의 과정에 참여하고 AI 중심 분석 및 자동화를 마스터하여 기술을 높이십시오!
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자주 묻는 질문
A. Kimi K1.5는 Moonshot AI의 오픈 소스 멀티 모달 LLM이며, 128K 컨텍스트 창을 사용하여 STEM, 코딩, 추론 및 이미지 분석이 뛰어납니다.
A. Kimi K1.5는 무료이며 100 개 이상의 사이트에서 웹 검색을 지원하고 한 번에 50 개 이상의 파일을 처리하며 고급 추론 및 이미지 분석을 제공합니다.
A. Kimi K1.5는 웹 검색에서 더 빠르고, 더 우수하며, DeepSeek-R1보다 여러 파일을보다 효과적으로 처리합니다.
A. Kimi.ai를 방문하여 로그인하고 Chatbox 메뉴에서 “K1.5 Loong Thinking”을 선택하십시오.
A. Chat.deepseek.com으로 가서 가입 한 다음 “DeepThink”를 선택하십시오.
A. 무료 사용, 웹 검색, 고급 추론, 이미지 분석, 파일 처리 및 사전 설정 프롬프트가 Kimi K1.5의 주요 기능입니다.
A. 아니요, Kimi K1.5는 아직 이미지 생성을 지원하지 않습니다.
Anu Madan은 콘텐츠 제작 및 관리 분야에서 5 년 이상의 경험을 가지고 있습니다. 그녀는 콘텐츠 제작자, 검토 자 및 관리자로 일한 후 여러 코스와 블로그를 만들었습니다. 현재 그녀는 생성 AI 및 기타 다가오는 기술을 중심으로 컨텐츠 큐 레이션 및 디자인을 만들고 전략화하기 위해 노력하고 있습니다.
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