Bagaimana Deepseek-R1 Dibandingkan dengan model lain seperti Openai O1 dalam hal kemampuan penalaran

kemampuan penalaran

** Deepseek-R1 menggunakan strategi pembelajaran penguatan (RL), yang memungkinkannya untuk mengembangkan keterampilan penalaran tanpa perlu fine-tuning (SFT) yang diawasi secara luas. Model ini menunjukkan perilaku penalaran lanjutan seperti verifikasi diri, refleksi, dan kemampuan untuk menghasilkan respons rantai-dipikirkan (COT) yang terperinci. Kinerja pada tugas penalaran dilaporkan sebanding dengan OpenAI-O1-1217, unggul terutama dalam tolok ukur matematika seperti AIME dan Math-500, di mana ia mencapai akurasi 79,8% dan 97,3%, masing-masing [1] [4] [5].

Sebaliknya, OpenAI-O1 telah diakui karena output terstruktur dan kemampuan untuk menangani konteks yang kompleks secara efektif. Sementara itu telah menunjukkan kinerja superior dalam tolok ukur tertentu, terutama dalam tugas yang berhubungan dengan pengkodean, Deepseek-R1 telah mengungguli dalam berbagai evaluasi yang berfokus pada penalaran [2] [6].

efisiensi dan biaya

Deepseek-R1 terkenal karena efektivitas biaya, hingga 95% lebih murah untuk dikembangkan dan dioperasikan dibandingkan dengan OpenAI-O1. Efisiensi ini berasal dari arsitektur yang dioptimalkan yang membutuhkan lebih sedikit sumber daya komputasi sambil tetap memberikan kinerja tinggi [2] [6]. Pendekatan RL-FIRST meminimalkan ketergantungan pada kumpulan data besar-besaran, yang merupakan faktor signifikan dalam mengurangi biaya operasional dan membuat AI canggih lebih mudah diakses oleh organisasi dan peneliti yang lebih kecil [2] [3].

Waktu Pengembangan

Garis waktu pengembangan untuk Deepseek-R1 secara signifikan lebih pendek daripada Openai-O1, yang membutuhkan pelatihan berulang bertahun-tahun dengan sumber daya komputasi yang substansial. Perkembangan cepat ini dikaitkan dengan teknik pelatihan inovatif yang menekankan pembelajaran penguatan sejak awal [2] [6].

batasan

Terlepas dari kekuatannya, Deepseek-R1 memang menunjukkan beberapa keterbatasan. Misalnya, ia dapat berjuang dengan pencampuran bahasa saat menangani kueri dalam bahasa selain bahasa Inggris atau Cina, dan telah menunjukkan sensitivitas terhadap teknik yang memicu yang berkinerja lebih baik di bawah kondisi nol-tembakan daripada beberapa penembakan yang diminta [1] [4] [ 6]. Openai-O1, sementara umumnya lebih kuat di berbagai tugas, mungkin tidak selalu cocok dengan efisiensi dan efektivitas biaya Deepseek-R1 dalam tugas penalaran.

Singkatnya, sementara kedua model menunjukkan kemampuan penalaran yang kuat, Deepseek-R1 menawarkan alternatif yang menarik untuk OpenAI-O1 dengan memberikan kinerja yang sebanding pada sebagian kecil dari biaya dan dengan efisiensi yang ditingkatkan melalui pendekatan pelatihan yang unik.