DeepSeek-R1 og Openais O1-model repræsenterer to avancerede tilgange til ræsonnementsfunktioner i store sprogmodeller (LLM'er), hver med forskellige metodologier og præstationsegenskaber.
Ræsonnementsfunktioner
** DeepSeek-R1 anvender en forstærkende læring (RL)-af første strategi, hvilket giver den mulighed for at udvikle ræsonnementsevner uden behov for omfattende overvåget finjustering (SFT). Denne model viser avanceret ræsonnementsadfærd såsom selvverificering, refleksion og evnen til at generere detaljerede tankevækkende (COT) svar. Det rapporteres, at dets præstation på ræsonnementsopgaver kan sammenlignes med Openai-O1-1217, der især udmærker sig i matematiske benchmarks som AIME og MATH-500, hvor det opnåede henholdsvis 79,8% og 97,3% nøjagtighed [1] [4] [5].
I modsætning hertil er Openai-O1 blevet anerkendt for sine strukturerede output og evne til at håndtere komplekse kontekster effektivt. Selvom det har vist overlegen ydeevne i visse benchmarks, især i kodningsrelaterede opgaver, har DeepSeek-R1 overgået det i forskellige ræsonnemedfokuserede evalueringer [2] [6].
Effektivitet og omkostninger
DeepSeek-R1 er kendt for sin omkostningseffektivitet, idet den er op til 95% billigere at udvikle og operere sammenlignet med Openai-O1. Denne effektivitet stammer fra dens optimerede arkitektur, der kræver færre beregningsressourcer, mens den stadig leverer høj ydeevne [2] [6]. Den første første tilgang minimerer afhængigheden af massive datasæt, hvilket er en betydelig faktor til at reducere driftsomkostninger og gøre avanceret AI mere tilgængelig for mindre organisationer og forskere [2] [3].
Udviklingstid
Udviklingens tidslinje for DeepSeek-R1 var signifikant kortere end for OpenAI-O1, hvilket krævede år med iterativ træning med betydelige beregningsressourcer. Denne hurtige udvikling tilskrives dens innovative træningsteknikker, der understreger forstærkningslæring fra starten [2] [6].
Begrænsninger
På trods af sine styrker udviser DeepSeek-R1 nogle begrænsninger. For eksempel kan det kæmpe med sprogblanding, når man håndterer forespørgsler på andre sprog end engelsk eller kinesisk, og det har vist følsomhed over for at tilskynde teknikker bedre under nul-shot-forhold snarere end få skud, der spørger [1] [4] [ 6]. Openai-O1, selvom den generelt er mere robust på tværs af forskellige opgaver, matcher muligvis ikke altid effektiviteten og omkostningseffektiviteten af DeepSeek-R1 i ræsonnementsopgaver.
Sammenfattende, mens begge modeller demonstrerer stærke ræsonnementsfunktioner, tilbyder DeepSeek-R1 et overbevisende alternativ til Openai-O1 ved at give sammenlignelig ydelse til en brøkdel af omkostningerne og med forbedret effektivitet gennem dens unikke træningsmetode.
Citater:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
)
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
)
[5] https://www.deepseekr1.org/en
)
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-i-model-comes-out-pablo-8wtxf