Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon In che modo DeepSeek-R1 si confronta con altri modelli come Openai O1 in termini di capacità di ragionamento


In che modo DeepSeek-R1 si confronta con altri modelli come Openai O1 in termini di capacità di ragionamento


DeepSeek-R1 e il modello O1 di Openi rappresentano due approcci avanzati alle capacità di ragionamento nei modelli di grandi dimensioni (LLM), ognuno con metodologie distinte e caratteristiche delle prestazioni.

capacità di ragionamento

** DeepSeek-R1 impiega una strategia per l'apprendimento del rinforzo (RL), permettendogli di sviluppare capacità di ragionamento senza la necessità di una vasta ficdazione supervisionata (SFT). Questo modello mette in mostra comportamenti di ragionamento avanzati come auto-verifica, riflessione e capacità di generare risposte dettagliate della catena di pensiero (COT). Le sue prestazioni sui compiti di ragionamento sono paragonabili ad OpenAI-O1-1217, eccellendo in particolare in benchmark matematici come AIME e Math-500, dove ha raggiunto l'accuratezza del 79,8% e del 97,3%, rispettivamente [1] [4] [5].

Al contrario, Openai-O1 è stato riconosciuto per le sue uscite strutturate e la capacità di gestire in modo efficace contesti complessi. Sebbene abbia dimostrato prestazioni superiori in alcuni parametri di riferimento, in particolare nelle attività correlate alla codifica, DeepSeek-R1 lo ha sovraperformato in varie valutazioni incentrate sul ragionamento [2] [6].

Efficienza e costo

DeepSeek-R1 è noto per il suo rapporto costo-efficacia, essendo fino al 95% più economico da sviluppare e operare rispetto a OpenAI-O1. Questa efficienza deriva dalla sua architettura ottimizzata che richiede un minor numero di risorse computazionali pur offrendo prestazioni elevate [2] [6]. L'approccio RL-First riduce al minimo la dipendenza da set di dati enormi, il che è un fattore significativo nel ridurre i costi operativi e rendere l'intelligenza artificiale avanzata più accessibile a organizzazioni e ricercatori più piccoli [2] [3].

tempo di sviluppo

La sequenza temporale di sviluppo per DeepSeek-R1 era significativamente più breve di quella di OpenAI-O1, che richiedeva anni di formazione iterativa con sostanziali risorse computazionali. Questo rapido sviluppo è attribuito alle sue tecniche di formazione innovative che enfatizzano l'apprendimento del rinforzo fin dall'inizio [2] [6].

Ad

limitazioni

Nonostante i suoi punti di forza, DeepSeek-R1 presenta alcune limitazioni. For instance, it can struggle with language mixing when handling queries in languages ​​other than English or Chinese, and it has shown sensitivity to prompting techniques—performing better under zero-shot conditions rather than few-shot prompting[1][4][ 6]. Openai-O1, sebbene generalmente più robusto in vari compiti, potrebbe non corrispondere sempre all'efficienza e al rapporto costo-efficacia di DeepSeek-R1 nei compiti di ragionamento.

In sintesi, mentre entrambi i modelli dimostrano forti capacità di ragionamento, DeepSeek-R1 offre un'alternativa convincente ad Openai-O1 fornendo prestazioni comparabili a una frazione del costo e con una maggiore efficienza attraverso il suo approccio di formazione unico.

Citazioni:
[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-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.pompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-against-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which --model-comes-out-pablo-8wtxf