Deepseek-R1, AI manzarasında, özellikle Openai's O1 gibi yerleşik modellere kıyasla rekabetçi bir oyuncu olarak ortaya çıktı. İşte performansına ve diğer açık kaynaklı ve kapalı kaynak modellerine ilişkin özelliklerine ayrıntılı bir bakış.
Performans Karşılaştırması
** Akıl yürütme ve kıyaslama puanları: Deepseek-R1, çeşitli akıl yürütme görevlerinde güçlü performans gösterir. Örneğin, AIME ölçütünde% 52.5 puan alıyor ve Openai'nin O1'ini aşan ve% 44.6 puan alan O1. Benzer şekilde, kodlama zorluklarında, Deepseek-R1, O1'in 1428'ine kıyasla CodeForces'da 1450 puan aldı ve bu da pratik uygulamalarda rekabet kenarını gösterdi [1] [4].
** Maliyet verimliliği: Deepseek'in göze çarpan özelliklerinden biri maliyet etkinliğidir. Openai'nin modellerine göre eğitmek ve konuşlandırmanın yaklaşık% 95 daha az maliyetli olduğu bildirilmektedir. Bu karşılanabilirlik operasyonel maliyetlere de uzanır, Deepseek O1'e kıyasla girdi ve çıktı belirteçleri için 27 kat daha ucuzdur [2] [3]. Maliyetlerdeki bu önemli azalma, daha pahalı tescilli modeller kullanmanın fiyatlandırılmasının fiyatlandırılmış araştırmacılar ve geliştiriciler için daha geniş erişim sağlar.
** Kaynak Kullanımı: Deepseek, özellikle görevler sırasında toplam parametrelerinin sadece bir kısmını aktive eden bir uzmanlar karışımı (MOE) mimarisi kullanır. Bu seçici aktivasyon sadece verimliliği arttırmakla kalmaz, aynı zamanda modelin ağır hesaplama maliyetleri olmadan karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar [3] [6].
Erişilebilirlik ve açıklık
Deepseek'in açık kaynaklı doğası, onu birçok rakipten ayıran kritik bir faktördür. Bir MIT lisansı altında yayınlanan, araştırmacıların ve geliştiricilerin modeli özgürce incelemelerini ve değiştirmelerini sağlar. Bu açıklık, iç işler ile ilgili şeffaflık eksikliği nedeniyle genellikle "kara kutular" olarak tanımlanan Openai O1 gibi modellerle keskin bir tezat oluşturur [1] [4]. Deepseek'i inceleme ve özelleştirme yeteneği, AI topluluğunda yenilik ve işbirliğini teşvik eder.
AI manzarası için çıkarımlar
Deepseek-R1'in tanıtımı AI pazar dinamiklerinde potansiyel bir değişime işaret ediyor. Geleneksel modellerin maliyetinin bir kısmında yüksek performanslı yetenekler sağlayarak, ileri AI teknolojilerine erişimi demokratikleştirir. Bu, Openai gibi yerleşik oyuncuları fiyatlandırma stratejilerini yeniden gözden geçirmeye veya tekliflerinde şeffaflığı artırmaya zorlayabilir [2] [5].
Ayrıca, Deepseek'in uzun bağlam Windows'un 128K'ya kadar jetonları destekleyen yetenekleri ** Â, karmaşık problem çözme ve kod üretimi gibi kapsamlı veri işleme gerektiren görevler için olumlu bir konumlandırır [3] [8].
Özetle, Deepseek-R1 sadece hem açık kaynaklı hem de kapalı kaynak modellerine karşı rekabetçi performansı için değil, aynı zamanda erişilebilirlik ve maliyet verimliliğine olan bağlılığı için de öne çıkıyor. Ortaya çıkması, AI alanındaki diğer gelişmeleri katalize edebilir, mevcut paradigmalara meydan okuyabilir ve çeşitli sektörlerde yeniliği teşvik edebilir.
Alıntılar:[1] https://www.nature.com/articles/d41586-025-00229-6
[2] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-source-thodel-and-itt-pact-the-the-lm-landscape
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-verything-tou-need-to-wout-about-this-new-lm-in-one-place
[4] https://gekyants.com/blog/deepseek-r1-vs-openais-o1-the-open-source-disctor-raising-the-bar
[5] https://www.bbc.com/news/articles/c0qw7z2v1pgo
[6] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-to-tatus-quo
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.zdnet.com/article/deepseeks-new-open-source-ai-model-can-se-se--for--fraction-of-the-cost/
[9] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/issues/356