Deepseek-R1 ونموذج Openai O1 يمثلان نهجين متقدمين في إمكانيات التفكير في نماذج اللغة الكبيرة (LLMS) ، ولكل منهما منهجيات وخصائص الأداء المتميزة.
قدرات التفكير
** توظف Deepseek-R1 استراتيجية تعلم تعزيز (RL) ، مما يسمح لها بتطوير مهارات التفكير دون الحاجة إلى صقل خاضع للإشراف (SFT). يعرض هذا النموذج سلوكيات التفكير المتقدمة مثل التحسين الذاتي ، والانعكاس ، والقدرة على توليد استجابات مفصلة عن سلسلة (COT). تم الإبلاغ عن أن أدائها في مهام التفكير قابلة للمقارنة مع Openai-O1-1217 ، وتفوق بشكل خاص في المعايير الرياضية مثل AIME و MATH-500 ، حيث حققت 79.8 ٪ و 97.3 ٪ من الدقة ، على التوالي [1] [4] [5].
في المقابل ، تم التعرف على Openai-O1 لمخرجاته المهيكلة وقدرته على التعامل مع السياقات المعقدة بفعالية. على الرغم من أنها أظهرت أداءً فائقًا في بعض المعايير ، خاصة في المهام المتعلقة بالترميز ، فقد تفوقت Deepseek-R1 في تقييمات مختلفة تركز على التفكير [2] [6].
الكفاءة والتكلفة
يلاحظ Deepseek-R1 لفعاليتها من حيث التكلفة ، حيث تصل إلى 95 ٪ أرخص لتطوير وتشغيل مقارنة مع Openai-O1. تنبع هذه الكفاءة من بنيةها المحسنة التي تتطلب موارد حسابية أقل مع الاستمرار في تقديم الأداء العالي [2] [6]. يقلل نهج RL-First الاعتماد على مجموعات البيانات الضخمة ، وهو عامل مهم في تقليل التكاليف التشغيلية وجعل الذكاء الاصطناعى المتقدم في متناول المنظمات والباحثين الأصغر [2] [3].
وقت التنمية
كان الجدول الزمني لتطوير Deepseek-R1 أقصر بكثير من Openai-O1 ، والذي يتطلب سنوات من التدريب التكراري مع موارد حسابية كبيرة. ويعزى هذا التطور السريع إلى تقنيات التدريب المبتكرة التي تؤكد على تعلم التعزيز من البداية [2] [6].
القيود
على الرغم من نقاط قوتها ، فإن Deepseek-R1 لا تظهر بعض القيود. على سبيل المثال ، يمكن أن يناضل مع خلط اللغة عند التعامل مع الاستعلامات بلغات أخرى غير الإنجليزية أو الصينية ، وقد أظهرت حساسية لضغط الأداء على الأداء بشكل أفضل في ظل ظروف صفرية بدلاً من طلقة قليلة [1] [4] [4] [4] [4] [4] 6]. Openai-O1 ، على الرغم من أنه أكثر قوة بشكل عام في مختلف المهام ، قد لا يتطابق دائمًا مع كفاءة وفعالية التكلفة لـ Deepseek-R1 في مهام التفكير.
باختصار ، على الرغم من أن كلا النموذجين يوضحان إمكانيات التفكير القوية ، فإن Deepseek-R1 يوفر بديلاً مقنعًا لـ Openai-O1 من خلال توفير أداء مماثل في جزء صغير من التكلفة ومع كفاءة معززة من خلال نهج التدريب الفريد.
الاستشهادات:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-keek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-deepseek-r1/
[5] https://www.deepseekr1.org/en
[6] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-t-ranks-against-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf