Làm thế nào để hiệu suất của Deepseek so với các mô hình nguồn mở khác

So sánh hiệu suất

** Điểm lý luận và điểm chuẩn: Deepseek-R1 thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên các nhiệm vụ lý luận khác nhau. Chẳng hạn, nó đạt được điểm 52,5% trên điểm chuẩn AIME, vượt qua O1 của Openai, đạt 44,6%. Tương tự, trong các thách thức mã hóa, Deepseek-R1 đã ghi được 1450 trên các mã so với 1428 của O1, cho thấy lợi thế cạnh tranh của nó trong các ứng dụng thực tế [1] [4].

** Hiệu quả chi phí: Một trong những tính năng nổi bật của DeepSeek là hiệu quả chi phí của nó. Nó được báo cáo là ít tốn kém hơn 95% để đào tạo và triển khai so với các mô hình của Openai. Khả năng chi trả này cũng mở rộng ra chi phí hoạt động, với DeepSeek rẻ hơn 27 lần cho các mã thông báo đầu vào và đầu ra so với O1 [2] [3]. Việc giảm đáng kể chi phí này cho phép truy cập rộng hơn cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển, những người có thể đã được định giá bằng cách sử dụng các mô hình độc quyền đắt tiền hơn.

** Sử dụng tài nguyên: Deepseek sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp (MOE), chỉ kích hoạt một phần tổng số tham số của nó trong các nhiệm vụ cụ thể, nó chỉ sử dụng 37 tỷ trong số 671 tỷ tham số. Kích hoạt chọn lọc này không chỉ tăng cường hiệu quả mà còn đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không phải chịu chi phí tính toán nặng [3] [6].

Khả năng tiếp cận và cởi mở

Bản chất nguồn mở của Deepseek là một yếu tố quan trọng phân biệt nó với nhiều đối thủ cạnh tranh. Được phát hành theo giấy phép MIT, nó cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển nghiên cứu và sửa đổi mô hình một cách tự do. Sự cởi mở này tương phản mạnh mẽ với các mô hình như O1 của Openai, thường được mô tả là "hộp đen" do sự thiếu minh bạch của chúng liên quan đến hoạt động nội bộ [1] [4]. Khả năng kiểm tra và tùy chỉnh DeepSeek thúc đẩy sự đổi mới và hợp tác trong cộng đồng AI.

Ý nghĩa đối với cảnh quan AI

Việc giới thiệu Deepseek-R1 báo hiệu một sự thay đổi tiềm năng trong động lực thị trường AI. Bằng cách cung cấp các khả năng hiệu suất cao với một phần chi phí của các mô hình truyền thống, nó dân chủ hóa quyền truy cập vào các công nghệ AI tiên tiến. Điều này có thể bắt buộc những người chơi được thành lập như Openai để xem xét lại các chiến lược giá của họ hoặc tăng cường tính minh bạch trong các dịch vụ của họ [2] [5].

Hơn nữa, các khả năng của Deepseek trong việc xử lý các cửa sổ bối cảnh dài hỗ trợ tới 128k mã thông báo ** Â định vị nó thuận lợi cho các nhiệm vụ yêu cầu xử lý dữ liệu rộng rãi, chẳng hạn như giải quyết vấn đề phức tạp và tạo mã [3] [8].

Tóm lại, Deepseek-R1 không chỉ nổi bật với hiệu suất cạnh tranh của nó với cả các mô hình nguồn mở và nguồn đóng mà còn vì cam kết về khả năng tiếp cận và hiệu quả chi phí. Sự xuất hiện của nó có thể xúc tác cho sự phát triển hơn nữa trong lĩnh vực AI, thách thức các mô hình hiện có và khuyến khích sự đổi mới trên các lĩnh vực khác nhau.