DeepSeek-R1 a Openaiho model O1 predstavujú dva pokročilé prístupy k schopnostiam uvažovania vo veľkých jazykových modeloch (LLMS), z ktorých každý má odlišné metodiky a výkonnostné charakteristiky.
Dôvody
** DeepSeek-R1 zamestnáva stratégiu posilňovacej výučby (RL)-prvá, čo jej umožňuje rozvíjať uvažovacie zručnosti bez potreby rozsiahleho doladenia pod dohľadom (SFT). Tento model predstavuje pokročilé správanie pri zdôvodnení, ako je sebavedomie, reflexia a schopnosť generovať podrobné reakcie premyslených (COT). Uvádza sa, že jeho výkonnosť pri odôvodnení je porovnateľná s OpenAI-O1-1217, vynikajúca najmä v matematických kritériách ako AIME a Math-500, kde dosiahla 79,8% a presnosť 97,3% [1] [5].
Naopak, OpenAI-O1 bol rozpoznaný pre svoje štruktúrované výstupy a schopnosť efektívne zvládnuť komplexné kontexty. Aj keď preukázal vynikajúci výkon v určitých referenčných hodnotách, najmä pri úlohách súvisiacich s kódovaním, Deepseek-R1 ho prekonal v rôznych hodnoteniach zameraných na zdôvodnenie [2] [6].
Účinnosť a náklady
Deepseek-R1 je známa svojou nákladovou efektívnosťou, ktorá je až 95% lacnejšia na vývoj a fungovanie v porovnaní s OpenAI-O1. Táto účinnosť pramení z jej optimalizovanej architektúry, ktorá vyžaduje menej výpočtových zdrojov a zároveň poskytuje vysoký výkon [2] [6]. Prístup RL-First minimalizuje spoliehanie sa na rozsiahle súbory údajov, čo je významným faktorom pri znižovaní prevádzkových nákladov a zvyšovaní prístupnosti AI pre menšie organizácie a výskumných pracovníkov [2] [3].
Vývojový čas
Časová os vývoja pre Deepseek-R1 bola výrazne kratšia ako časopis OpenAI-O1, čo si vyžadovalo roky iteračného školenia s podstatnými výpočtovými zdrojmi. Tento rýchly rozvoj sa pripisuje jeho inovatívnym školiacim technikám, ktoré od začiatku zdôrazňujú posilňovacie vzdelávanie [2] [6].
Obmedzenia
Napriek svojim silným stránkam vykazuje Deepseek-R1 určité obmedzenia. Napríklad môže zápasiť s miešaním jazyka pri manipulácii s otázkami v iných jazykoch ako angličtine alebo čínštine a ukázalo sa, že citlivosť na vedenie techník funguje lepšie za podmienok nulového výstrelu, a nie len málo výziev [1] [4] [4] [4] [4] [4] [4]. 6]. OpenAI-O1, hoci vo všeobecnosti robustnejší v rôznych úlohách, nemusí vždy zodpovedať efektívnosti a nákladovej efektívnosti Deepseek-R1 pri uvažovaní úloh.
Stručne povedané, zatiaľ čo oba modely demonštrujú silné schopnosti zdôvodnenia, Deepseek-R1 ponúka presvedčivú alternatívu k OpenAi-O1 poskytovaním porovnateľného výkonu za zlomok nákladov a so zvýšenou efektívnosťou prostredníctvom svojho jedinečného prístupu školenia.
Citácie:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powhouse-outperforming-open-ai-s-o1-o-at-95-lesss-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-model-wow-and-how-it-------- ranks-against-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-ai-model-comes-ouces-out-pablo-8wtxf