$OPG Amigo, estuve revisando las actualizaciones del SDK de OpenGradient y vi que han añadido algunos nuevos modelos Seed de ByteDance. Pensé que valía la pena compartirlo.
El primero es el Seed 1.6. Es un modelo de propósito general que utiliza algo que ellos llaman pensamiento profundo adaptativo. Básicamente, puede escalar cuán profundo razona dependiendo de cuán complejo sea tu prompt. Las preguntas más simples se mantienen ligeras y rápidas, mientras que las más difíciles obtienen más tiempo de reflexión. Creo que eso es bastante útil en lugar de siempre entrar en modo de razonamiento completo.
Luego está el Seed 1.8. Este está diseñado como un modelo agente más generalizado, destinado a flujos de trabajo complejos de múltiples pasos. Si estás tratando de construir agentes que necesiten planificar, tomar múltiples acciones y manejar tareas más largas, esto parece estar enfocado en eso. @OpenGradient
El tercero es el Seed 2.0 Lite. Este parece ser el más práctico para la mayoría de las personas: altamente eficiente en costos y de baja latencia, optimizado para un despliegue de agentes escalable. Sigo pensando que esto podría ser bueno cuando quieras ejecutar agentes a volumen sin gastar demasiado en computación.
Lo que me llamó la atención es que ahora están disponibles dentro del SDK de OpenGradient, así que estás obteniendo estos modelos con la capa de ejecución verificable y privada que han estado construyendo. No tienes que elegir entre usar modelos más potentes y mantener las cosas comprobables en su red.
He visto más proyectos añadiendo diferentes modelos últimamente, pero tengo curiosidad sobre cómo se desempeñan estos específicos cuando todo se mantiene verificable de principio a fin. #OPG
El primero es el Seed 1.6. Es un modelo de propósito general que utiliza algo que ellos llaman pensamiento profundo adaptativo. Básicamente, puede escalar cuán profundo razona dependiendo de cuán complejo sea tu prompt. Las preguntas más simples se mantienen ligeras y rápidas, mientras que las más difíciles obtienen más tiempo de reflexión. Creo que eso es bastante útil en lugar de siempre entrar en modo de razonamiento completo.
Luego está el Seed 1.8. Este está diseñado como un modelo agente más generalizado, destinado a flujos de trabajo complejos de múltiples pasos. Si estás tratando de construir agentes que necesiten planificar, tomar múltiples acciones y manejar tareas más largas, esto parece estar enfocado en eso. @OpenGradient
El tercero es el Seed 2.0 Lite. Este parece ser el más práctico para la mayoría de las personas: altamente eficiente en costos y de baja latencia, optimizado para un despliegue de agentes escalable. Sigo pensando que esto podría ser bueno cuando quieras ejecutar agentes a volumen sin gastar demasiado en computación.
Lo que me llamó la atención es que ahora están disponibles dentro del SDK de OpenGradient, así que estás obteniendo estos modelos con la capa de ejecución verificable y privada que han estado construyendo. No tienes que elegir entre usar modelos más potentes y mantener las cosas comprobables en su red.
He visto más proyectos añadiendo diferentes modelos últimamente, pero tengo curiosidad sobre cómo se desempeñan estos específicos cuando todo se mantiene verificable de principio a fin. #OPG