ประสิทธิภาพของ Deepseek เปรียบเทียบกับรุ่นโอเพนซอร์ซอื่น ๆ ได้อย่างไร

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

** คะแนนการใช้เหตุผลและเกณฑ์มาตรฐาน: Deepseek-R1 แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานการใช้เหตุผลต่างๆ ตัวอย่างเช่นมันได้คะแนน 52.5% จากเกณฑ์มาตรฐาน AIME ซึ่งเหนือกว่า Openai's O1 ซึ่งทำคะแนนได้ 44.6% ในทำนองเดียวกันในความท้าทายในการเขียนโค้ด Deepseek-R1 ได้คะแนน 1450 จาก CodeForces เมื่อเทียบกับ O1 ของ 1428 ซึ่งบ่งบอกถึงความได้เปรียบในการแข่งขันในการใช้งานจริง [1] [4]

** ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของ Deepseek คือความคุ้มค่า มีรายงานว่ามีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า 95% ในการฝึกอบรมและปรับใช้มากกว่าโมเดลของ OpenAI ความสามารถในการจ่ายนี้ขยายไปถึงค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเช่นกันโดย Deepseek มีราคาถูกกว่า 27 เท่าสำหรับโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตเมื่อเทียบกับ O1 [2] [3] การลดต้นทุนที่สำคัญนี้ช่วยให้การเข้าถึงที่กว้างขึ้นสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่อาจได้รับราคาจากการใช้แบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่มีราคาแพงกว่า

** การใช้ทรัพยากร: Deepseek ใช้สถาปัตยกรรมส่วนผสม (MOE) (MOE) โดยเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ทั้งหมดในระหว่างงานโดยเฉพาะมันใช้เพียง 37 พันล้านจาก 671 พันล้านพารามิเตอร์ การเปิดใช้งานการเลือกนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการคำนวณหนัก [3] [6]

การเข้าถึงและการเปิดกว้าง

ธรรมชาติโอเพ่นซอร์สของ Deepseek เป็นปัจจัยสำคัญที่แตกต่างจากคู่แข่งหลายราย ปล่อยภายใต้ใบอนุญาต MIT ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถศึกษาและปรับเปลี่ยนรูปแบบได้อย่างอิสระ การเปิดกว้างนี้แตกต่างอย่างมากกับโมเดลเช่น Openai's O1 ซึ่งมักจะอธิบายว่า "กล่องดำ" เนื่องจากขาดความโปร่งใสเกี่ยวกับการทำงานภายใน [1] [4] ความสามารถในการตรวจสอบและปรับแต่งนวัตกรรมและการทำงานร่วมกันในชุมชน AI

ผลกระทบสำหรับภูมิทัศน์ AI

การแนะนำของ Deepseek-R1 ส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นในการเปลี่ยนแปลงของตลาด AI ด้วยการให้ความสามารถที่มีประสิทธิภาพสูงในราคาเพียงเล็กน้อยของค่าใช้จ่ายของแบบจำลองดั้งเดิมทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยี AI ขั้นสูงเป็นประชาธิปไตย สิ่งนี้สามารถบังคับผู้เล่นที่จัดตั้งขึ้นเช่น OpenAI เพื่อพิจารณากลยุทธ์การกำหนดราคาของพวกเขาหรือเพิ่มความโปร่งใสในข้อเสนอของพวกเขา [2] [5]

นอกจากนี้ความสามารถของ Deepseek ในการจัดการบริบทยาว ๆ ของ Windows สนับสนุนโทเค็นสูงถึง 128K ** ตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องใช้การประมวลผลข้อมูลที่กว้างขวางเช่นการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและการสร้างรหัส [3] [8]

โดยสรุป Deepseek-R1 ไม่เพียง แต่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการแข่งขันกับโมเดลโอเพนซอร์ซและซอร์ซแบบปิด แต่ยังรวมถึงความมุ่งมั่นในการเข้าถึงและประสิทธิภาพด้านต้นทุน การเกิดขึ้นของมันอาจกระตุ้นการพัฒนาเพิ่มเติมในสาขา AI ท้าทายกระบวนทัศน์ที่มีอยู่และส่งเสริมนวัตกรรมในหลายภาคส่วน