Deepseek-R1 in OpenAI-jev model O1 predstavljata dva napredna pristopa k zmogljivosti sklepanja v velikih jezikovnih modelih (LLM), vsak z različnimi metodologijami in značilnostmi uspešnosti.
Možnosti sklepanja
** Deepseek-R1 uporablja strategijo za okrepitev (RL), ki ji omogoča, da razvije veščine sklepanja, ne da bi potrebovali obsežno nadzorovano natančno nastavitev (SFT). Ta model prikazuje napredna vedenja sklepanja, kot so samoverzifikacija, razmislek in sposobnost ustvarjanja podrobnih odzivov na verigo (COT). Njegova uspešnost pri sklepanju nalog je primerljiva z OpenAI-O1-1217, ki se odlikuje zlasti pri matematičnih merilih, kot sta AIME in MATH-500, kjer je dosegla 79,8% oziroma 97,3% natančnost [1] [4] [5].
V nasprotju s tem je bil OpenAI-O1 prepoznan zaradi svojih strukturiranih izhodov in sposobnosti učinkovitega ravnanja z zapletenimi konteksti. Medtem ko je pokazala vrhunsko uspešnost pri nekaterih referenčnih vrednostih, zlasti pri nalogah, povezanih s kodiranjem, ga je Deepseek-R1 presegla v različnih ocenah, usmerjenih v sklepanje [2] [6].
Učinkovitost in stroški
Deepseek-R1 je znan po svoji stroškovni učinkovitosti, saj je do 95% cenejši za razvoj in delovanje v primerjavi z OpenAI-O1. Ta učinkovitost izhaja iz njegove optimizirane arhitekture, ki zahteva manj računskih virov, hkrati pa še vedno zagotavlja visoko zmogljivost [2] [6]. Pristop prvega prvega pristopa zmanjšuje zanašanje na množične nabore podatkov, kar je pomemben dejavnik pri zmanjševanju operativnih stroškov in da je napredni AI bolj dostopen manjšim organizacijam in raziskovalcem [2] [3].
Čas razvoja
Razvojna časovna premica za Deepseek-R1 je bila bistveno krajša kot pri OpenAI-O1, ki je zahtevala leta iterativnega usposabljanja z znatnimi računskimi viri. Ta hiter razvoj je pripisan njegovim inovativnim tehnikam usposabljanja, ki že od začetka poudarjajo učenje okrepitve [2] [6].
Omejitve
Kljub svojim prednostim ima Deepseek-R1 nekatere omejitve. Na primer, se lahko bori z mešanjem jezikov pri ravnanju s poizvedbami v jezikih, ki niso angleščina ali kitajska, in pokazala je občutljivost na spodbujanje tehnik, ki delujejo bolje v pogojih z ničelnimi streli, namesto da bi nekaj strelov spodbudilo [1] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] 6]. OpenAI-O1, čeprav je na splošno bolj močan pri različnih nalogah, morda ne bo vedno ustrezal učinkovitosti in stroškovnemu učinkovitosti Deepseek-R1 pri nalogah sklepanja.
Če povzamemo, medtem ko oba modela prikazujeta močne zmogljivosti sklepanja, Deepseek-R1 ponuja prepričljivo alternativo OpenAI-O1 z zagotavljanjem primerljivih zmogljivosti za del stroškov in z izboljšano učinkovitostjo s svojim edinstvenim pristopom usposabljanja.
Navedbe:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948V1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-aai-s-O1-AT-95-ne-Cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-self-hosted-support-for-reepseek-r1/
[5] https://www.deepseekr1.org/en
[6] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-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-which-aa-model-comces-out-pablo-8wtxf