Як DeepSeek-R1 порівнюється з іншими моделями, такими як OpenAI O1 з точки зору міркувань

можливості міркувань

** DeepSeek-R1 використовує стратегію підкріплення (RL)-першої, що дозволяє їй розвивати навички міркувань без необхідності великої контрольованої тонкої настройки (SFT). Ця модель демонструє вдосконалену поведінку міркувань, такі як самостійність, рефлексія та здатність генерувати детальні відповіді (COT) (COT). Повідомляється, що його виконання за завданнями міркувань є порівнянною з OpenAI-O1-1217, що виходить, особливо в математичних орієнтирах, таких як AIME та Math-500, де вона досягла 79,8% та 97,3% точності [1] [4] [5].

Навпаки, OpenAI-O1 був визнаний своїми структурованими результатами та здатністю ефективно обробляти складні контексти. Незважаючи на те, що він продемонстрував чудову ефективність у певних орієнтирах, особливо у завданнях, пов'язаних з кодуванням, DeepSeek-R1 перевершив його в різних оцінках, орієнтованих на міркування [2] [6].

Ефективність та вартість

DeepSeek-R1 відзначається своєю економічною ефективністю, що до 95% дешевше розвивати та діяти порівняно з OpenAI-O1. Ця ефективність випливає з його оптимізованої архітектури, яка потребує меншої кількості обчислювальних ресурсів, при цьому забезпечуючи високу продуктивність [2] [6]. Перший підхід RL мінімізує залежність від масивних наборів даних, що є важливим фактором зменшення експлуатаційних витрат та вдосконаленні AI більш доступним для менших організацій та дослідників [2] [3].

Час розробки

Хронологія розвитку для DeepSeek-R1 була значно коротшою, ніж у OpenAI-O1, який вимагав років ітеративної підготовки зі значними обчислювальними ресурсами. Цей швидкий розвиток пояснюється його інноваційними методами навчання, які з самого початку підкреслюють підкреслення навчання [2] [6].

обмеження

Незважаючи на свої сильні сторони, DeepSeek-R1 демонструє деякі обмеження. Наприклад, він може боротися зі змішуванням мови при обробці запитів іншими мовами, крім англійської чи китайської мови, і він виявив чутливість до спонукань до методів, що працюють краще в умовах нульового удару, а не з кількома пострілами [1] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [ 6]. OpenAI-O1, хоча, як правило, більш міцний у різних завданнях, не завжди може відповідати ефективності та економічній ефективності DeepSeek-R1 у завданнях міркувань.

Підсумовуючи це, хоча обидві моделі демонструють сильні можливості міркування, DeepSeek-R1 пропонує переконливу альтернативу OpenAI-O1, забезпечуючи порівнянну ефективність при частці витрат та підвищення ефективності завдяки унікальному навчальному підходу.