Deepseek-R1 a apărut ca un jucător competitiv în peisajul AI, în special în comparație cu modelele consacrate precum OpenAI's O1. Iată o privire detaliată asupra performanței și caracteristicilor sale în raport cu alte modele open-source și cu sursă închisă.
Comparație de performanță
** Motivare și scoruri de referință: DeepSeek-R1 demonstrează performanțe puternice pentru diverse sarcini de raționament. De exemplu, realizează un scor de 52,5% pe referința AIME, depășind OPENA OPENAI, care înscrie 44,6%. În mod similar, în provocările de codificare, Deepseek-R1 a marcat 1450 pe coduri de coduri în comparație cu 1428 O1, indicând avantajul său competitiv în aplicațiile practice [1] [4].
** Eficiența costurilor: Una dintre caracteristicile deosebite ale DeepSeek este rentabilitatea sa. Se raportează că este cu aproximativ 95% mai puțin costisitor pentru a se antrena și a se implementa decât modelele Openai. Această accesibilitate se extinde și la costurile operaționale, profunzimea fiind de 27 de ori mai ieftină pentru jetoanele de intrare și ieșire în comparație cu O1 [2] [3]. Această reducere semnificativă a costurilor permite accesul mai larg pentru cercetătorii și dezvoltatorii care ar fi putut avea prețuri de a utiliza modele proprii mai scumpe.
** Utilizarea resurselor: Deepseek folosește o arhitectură de amestec de experți (MOE), activând doar o fracțiune din parametrii totali în timpul sarcinilor în mod specific, folosește doar 37 de miliarde din 671 miliarde de parametri. Această activare selectivă nu numai că îmbunătățește eficiența, ci și asigură că modelul poate gestiona sarcini complexe fără a suporta costuri de calcul grele [3] [6].
Accesibilitate și deschidere
Natura open-source a Deepseek este un factor critic care îl diferențiază de mulți concurenți. Lansat sub o licență MIT, permite cercetătorilor și dezvoltatorilor să studieze și să modifice modelul liber. Această deschidere contrastează brusc cu modele precum Openai's O1, care sunt adesea descrise ca „cutii negre” din cauza lipsei lor de transparență în ceea ce privește lucrările interne [1] [4]. Capacitatea de a inspecta și personaliza Deepseek favorizează inovația și colaborarea în cadrul comunității AI.
Implicații pentru peisajul AI
Introducerea Deepseek-R1 semnalează o schimbare potențială a dinamicii pieței AI. Prin furnizarea de capacități de înaltă performanță la o fracțiune din costul modelelor tradiționale, democratizează accesul la tehnologii AI avansate. Acest lucru ar putea obliga jucătorii consacrați precum OpenAI să -și reconsidere strategiile de prețuri sau să sporească transparența în ofertele lor [2] [5].
În plus, capacitățile Deepseek în gestionarea ferestrelor de context lung care acceptă până la 128k jetoane ** â o poziționează favorabil pentru sarcinile care necesită o prelucrare extinsă a datelor, cum ar fi rezolvarea complexă a problemelor și generarea de coduri [3] [8].
În rezumat, Deepseek-R1 se remarcă nu numai pentru performanțele sale competitive atât împotriva modelelor open-source, cât și a celor închise, ci și pentru angajamentul său pentru accesibilitate și eficiența costurilor. Apariția sa poate cataliza evoluții suplimentare în domeniul AI, provocând paradigmele existente și încurajând inovația în diverse sectoare.
Citări:[1] https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
[2] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-source-thinking-model-și-iT-impact-on-the-llm-landscape
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm- in-one-loc
[4] https://geekyants.com/blog/deepseek-r1-vs-openais-o1-the-open-source-disruptor-raising-the-bar
[5] https://www.bbc.com/news/articles/c0qw7z2v1pgo
]
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.zdnet.com/article/deepseeks-new-open-source-AI-model-can-outperform-o1-for-a-fraction-of-the-cost/
[9] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/issues/356