DeepSeek-R1 ir kļuvis par konkurētspējīgu spēlētāju AI ainavā, it īpaši salīdzinājumā ar izveidotiem modeļiem, piemēram, Openai O1. Šeit ir detalizēts apskats par tā veiktspēju un funkcijām saistībā ar citiem atvērtā koda un slēgta avota modeļiem.
Veiktspējas salīdzinājums
** Argumentācija un etalona punkti: DeepSeek-R1 parāda spēcīgu sniegumu dažādos spriešanas uzdevumos. Piemēram, tas sasniedz rezultātu 52,5% uz AIME etalonu, pārspējot Openai O1, kura rezultāts ir 44,6%. Tāpat kodēšanas izaicinājumos DeepSeek-R1 ieguva 1450 CodeForces, salīdzinot ar O1 1428, norādot uz tā konkurences priekšrocībām praktiskos lietojumos [1] [4].
** Izmaksu efektivitāte: viena no DeepSeek izcilajām iezīmēm ir tā rentabilitāte. Tiek ziņots, ka tas ir aptuveni par 95% lētāks apmācīt un izvietot nekā Openai modeļi. Šī pieejamība attiecas arī uz darbības izmaksām, un DeepSeek ir 27 reizes lētāks ievades un izejas žetoniem, salīdzinot ar O1 [2] [3]. Šis ievērojamais izmaksu samazinājums ļauj plašāk piekļūt pētniekiem un izstrādātājiem, kuriem, iespējams, ir cena izmantot dārgākus patentētus modeļus.
** Resursu izmantošana: DeepSeek izmanto Experts maisījuma (MOE) arhitektūru, aktivizējot tikai daļu no kopējiem parametriem uzdevumu laikā, tas īpaši izmanto tikai 37 miljardus no 671 miljarda parametru. Šī selektīvā aktivācija ne tikai uzlabo efektivitāti, bet arī nodrošina, ka modelis var veikt sarežģītus uzdevumus, neveicot lielas skaitļošanas izmaksas [3] [6].
Pieejamība un atvērtība
DeepSeek atvērtā koda raksturs ir kritisks faktors, kas to atšķir no daudziem konkurentiem. Izlaists saskaņā ar MIT licenci, tas ļauj pētniekiem un izstrādātājiem brīvi izpētīt un modificēt modeli. Šī atvērtība krasi kontrastē ar tādiem modeļiem kā Openai O1, kurus bieži raksturo kā "melnās kastes", jo viņiem trūkst caurspīdīguma attiecībā uz iekšējo darbību [1] [4]. Spēja pārbaudīt un pielāgot DeepSeek veicina jauninājumus un sadarbību AI kopienā.
Ietekme uz AI ainavu
DeepSEEK-R1 ieviešana norāda uz iespējamu AI tirgus dinamikas maiņu. Nodrošinot augstas veiktspējas iespējas par nelielu daļu no tradicionālo modeļu izmaksām, tā demokratizē piekļuvi progresīvām AI tehnoloģijām. Tas varētu piespiest nodibinātus spēlētājus, piemēram, Openai, pārskatīt savas cenu noteikšanas stratēģijas vai uzlabot pārredzamību piedāvājumos [2] [5].
Turklāt DeepSeek spējas rīkoties ar garu kontekstu Windows, kas atbalsta līdz 128k žetoniem ** â pozicionē to labvēlīgi attiecībā uz uzdevumiem, kuriem nepieciešama plaša datu apstrāde, piemēram, sarežģīta problēmu risināšana un koda ģenerēšana [3] [8].
Rezumējot, DeepSEEK-R1 izceļas ne tikai ar konkurences sniegumu gan pret koda, gan slēgtā avota modeļiem, bet arī par apņemšanos nodrošināt piekļuvi un izmaksu efektivitāti. Tās parādīšanās var katalizēt turpmāku attīstību AI jomā, izaicinot esošās paradigmas un veicinot jauninājumus dažādās nozarēs.
Atsauces:[1] https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
[2] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-source-thing-model-and-its-impact-on-the-llm-landcape
[3.]
:
[5] https://www.bbc.com/news/articles/c0qw7z2v1pgo
[6.]
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.zdnet.com/article/deepseeks-new-open-source-ai-model-can outperform-o1-for--fraction-of-the-cost/
[9] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/issues/356