Kimi K1.5 vs DeepSeek R1：最好的中國LLMS戰役

中國生成的AI浪潮：Kimi K1.5 deepseek-r1

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>中國生成的AI場景正在爆炸，Moonshot AI的最新產品Kimi K1.5正在散發出來。這種開源的多模式大語言模型（LLM）是Openai，Claude，Qwen和DeepSeek等既定玩家的強大競爭者。 Kimi K1.5擁有出色的圖像理解，文本生成和推理能力，迅速獲得了認可。 最重要的是？它是免費的，可以通過其聊天界面訪問。該博客將Kimi K1.5與DeepSeek-R1（在各種基準測試中表現最佳的人）進行比較。 目錄的

表

什麼是kimi k1.5？
• Kimi K1.5
  >的關鍵特徵
  • >訪問kimi k1.5
  什麼是deepseek-r1？
• >訪問DeepSeek-r1
  kimi k1.5 vs. deepseek-r1：攤牌
• >任務1：圖像分析
  • >任務2：Web搜索
  • 任務3：多文件處理
  • >任務4：編碼
  • 最終判決
  > deepSeek-r1 vs. kimi k1.5：詳細的比較
>
• >性能和速度
  常見問題

什麼是kimi k1.5？ Kimi K1.5>的關鍵特徵

免費和無限用途：沒有用法限制。

大規模網絡搜索：

跨100個網站的實時Web搜索。
1. >多文件分析：
毫不費力地分析了多達50個文件（PDFS，DOC，PPTS，IMAGES）。
2. > 高級推理：
利用高級思想鏈推理。
3. 增強的圖像理解：超出了基本文本提取；了解圖像上下文。
4. >可自定義的提示：允許保存經常使用的提示。
>
5. >訪問kimi k1.5
6. >訪問 https://www.php.cn/link/583ec298b104e8f1d60fe7315ffd99d1
創建一個帳戶（在左側單擊“登錄”）。

>從chatbox下方的Kimi下拉菜單中選擇“ K1.5 loong Thinking”。

1. 什麼是deepseek-r1？ DeepSeek-R1是DeepSeek的最新LLM，另外2023年中國AI創業公司。 最近推出，它已經在浪潮，挑戰了Openai和Claude的付費模型。 這種開源模型在推理，編碼和數學任務中擅長。

   >訪問DeepSeek-r1

   轉到
   https://www.php.cn/link/link/9f3ad7a14cd3d1cf573e8ec7205e7f1
   1. 註冊一個帳戶。
   2. >單擊屏幕中心的“ deepthink”。
   >（另請參見：DeepSeek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5：比較分析）

   kimi k1.5 vs. deepseek-r1：攤牌

   >

   >讓我們使用相同的提示比較這些模型，評估其在圖像分析，Web搜索，多文件處理和編碼中的性能。 >任務1：圖像分析

   提示：
   >“分析這兩個圖像以比較deepseek-r1和kimi k1.5長期性能。”

   （提供的圖像1和2） >注意：對於Kimi K1.5，切換到離線模式以防止Web訪問。

   結果：

   > deepSeek-r1：（deepSeek-r1輸出的圖像）

   >

   kimi k1.5：

   （kimi k1.5輸出的圖像）

   評論：

   （表比較速度，文本讀取能力和準確性） 兩個模型都無法準確解釋數據，但是Kimi K1.5顯示了更好的文本分析。

   得分：

   kimi k1.5：1 | DeepSeek-r1：0 >任務2：Web搜索

   提示：

   “查找$ 200以下的紅色禮服的鏈接。 >

   注意：切換kimi k1.5返回在線模式。在DeepSeek中使用“搜索”選項。
   >

   結果： > deepSeek-r1：（deepSeek-r1輸出的圖像）

   >

   kimi k1.5：（kimi k1.5輸出的圖像）

   評論：

   （表比較速度，網絡搜索技能和準確性）

   kimi k1.5提供了更多相關和簡潔的結果。 >

   得分：

   kimi k1.5：2 | DeepSeek-r1：0 任務3：多文件處理

   提示：

   >

   “總結每個文件的內容。

   結果：

   > deepSeek-r1：（deepSeek-r1輸出的圖像）

   >

   kimi k1.5：

   （kimi k1.5輸出的視頻）>> 評論：

   （比較速度和準確性的表）
   >

   kimi k1.5成功處理了更多文件，並提供了更全面的摘要。

   得分：

   kimi k1.5：3 | DeepSeek-r1：0 >任務4：編碼

   提示：

   “為簡單的兩個玩家蛇和梯子遊戲編寫HTML代碼。

   結果：

   > deepSeek-r1：（deepSeek-r1輸出的視頻）

   >

   kimi k1.5：

   （kimi k1.5輸出的視頻）

   >> 評論：（表比較複雜性，樣式和易用性）

   > deepSeek-r1生成了更高級和功能代碼。

   >

   得分： kimi k1.5：3 | DeepSeek-r1：1

   最終判決

   kimi k1.5：9 | deepSeek-r1：1

   （繼續使用原始文本中的詳細比較表和常見問題解答，調整措辭和句子結構以提高流量和可讀性。）

以上是Kimi K1.5 vs DeepSeek R1：最好的中國LLMS戰役的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！