Как производительность DeepSeek по сравнению с другими моделями с открытым исходным кодом

Сравнение производительности

** Рассуждение и контрольные оценки: DeepSeek-R1 демонстрирует сильную производительность по различным задачам. Например, он достигает 52,5% по эталону AIME, превосходя Openai O1, который набирает 44,6%. Аналогичным образом, в задачах кодирования DeepSeek-R1 набрал 1450 по кодам по сравнению с O1 1428, что указывает на его конкурентное преимущество в практических приложениях [1] [4].

** Эффективность затрат: одной из выдающихся особенностей DeepSeek является его экономическая эффективность. Сообщается, что для обучения и развертывания он примерно на 95% дешевле, чем модели Openai. Эта доступность также распространяется на эксплуатационные расходы, поскольку DeepSeek на 27 раз дешевле для входных и выходных токенов по сравнению с O1 [2] [3]. Это значительное снижение затрат позволяет более широко доступ для исследователей и разработчиков, которые, возможно, были оценены из использования более дорогих запатентованных моделей.

** Использование ресурсов: Deepseek использует архитектуру смеси экспертов (MOE), активируя лишь часть своей общей параметры во время задач, в частности, в нем используются всего 37 миллиардов из 671 миллиарда параметров. Эта селективная активация не только повышает эффективность, но и гарантирует, что модель может выполнять сложные задачи без тяжелых вычислительных затрат [3] [6].

Доступность и открытость

Природа DeepSeek с открытым исходным кодом является критическим фактором, который отличает его от многих конкурентов. Выпущенный по лицензии MIT, он позволяет исследователям и разработчикам свободно изучать и изменять модель. Эта открытость резко контрастирует с такими моделями, как O1 Openai, которые часто называют «черными ящиками» из -за отсутствия прозрачности в отношении внутренней работы [1] [4]. Способность осмотреть и настроить DeepSeek способствует инновациям и сотрудничеству в сообществе ИИ.

последствия для ландшафта ИИ

Введение DeepSeek-R1 сигнализирует о потенциальном сдвиге в динамике рынка ИИ. Предоставляя высокопроизводительные возможности за долю от стоимости традиционных моделей, это демократизирует доступ к передовым технологиям ИИ. Это может заставить известных игроков, таких как Openai, пересмотреть свои стратегии ценообразования или повысить прозрачность в своих предложениях [2] [5].

Кроме того, возможности DeepSeek в обработке длинных контекстов Windows поддерживают до 128 тыс. Жетоны **, позиционируют его благоприятно для задач, требующих обширной обработки данных, таких как сложное решение проблем и генерация кода [3] [8].

Таким образом, DeepSeek-R1 выделяется не только благодаря своей конкурентной производительности как с моделями с открытым исходным кодом, так и с закрытым исходным кодом, но и за его приверженность доступности и экономической эффективности. Его появление может катализировать дальнейшие события в области искусственного интеллекта, бросая вызов существующим парадигмам и поощрять инновации в различных секторах.