A DeepSeek-R1 és az Openai O1 modellje két fejlett megközelítést képvisel a nagy nyelvi modellekben (LLMS), mindegyik különálló módszertanokkal és teljesítményjellemzőkkel.
Az érvelési képességek
** A DeepSeek-R1 megerősítő tanulást (RL)-első stratégiát alkalmaz, lehetővé téve az érvelési készségek fejlesztését anélkül, hogy kiterjedt felügyelt finomhangolásra lenne szükség (SFT). Ez a modell bemutatja a fejlett érvelési magatartást, például az önellenőrzést, a reflexiót és a részletes gondolkodási lánc (COT) válaszok létrehozásának képességét. Az érvelési feladatokkal kapcsolatos teljesítménye szerint összehasonlítható az Openai-O1-1217-rel, különös tekintettel a matematikai referenciaértékekben, például az AIME és a MATH-500, ahol 79,8% és 97,3% -os pontosságot ért el [1] [4] [5].
Ezzel szemben az OpenAI-O1-et felismerték strukturált kimenetei és a komplex kontextus hatékony kezelésének képessége miatt. Noha bizonyos referenciaértékekben kimutatta a kiváló teljesítményt, különösen a kódolással kapcsolatos feladatokban, a DeepSeek-R1 különféle érvelés-központú értékelések során felülmúlta azt [2] [6].
hatékonyság és költség
A DeepSeek-R1 költséghatékonyságát figyelembe veszi, és 95% -kal olcsóbb a fejlődés és működtetés szempontjából az OpenAI-O1-hez képest. Ez a hatékonyság az optimalizált architektúrájából fakad, amely kevesebb számítási forrást igényel, miközben továbbra is nagy teljesítményt nyújt [2] [6]. Az RL-FIRST megközelítés minimalizálja a hatalmas adatkészletekre való támaszkodást, ami jelentős tényező a működési költségek csökkentésében, és a fejlett AI hozzáférhetőbbé tétele a kisebb szervezetek és kutatók számára [2] [3].
Fejlesztési idő
A DeepSeek-R1 fejlesztési ütemtervének szignifikánsan rövidebb volt, mint az OpenAI-O1é, ami évekig tartó iteratív képzést igényelt, jelentős számítási erőforrásokkal. Ezt a gyors fejleményt az innovatív képzési technikáknak tulajdonítják, amelyek a kezdetektől hangsúlyozzák a megerősítés tanulását [2] [6].
Korlátozások
Erősségei ellenére a DeepSeek-R1 bizonyos korlátozásokat mutat. Például küzdhet a nyelvkeveréssel, amikor a lekérdezéseket angol vagy kínai nyelven eltérő nyelveken kezelik, és érzékenységet mutatott arra, hogy a technikák elősegítsék a nulla lövés körülmények között a jobb teljesítményt, nem pedig néhány lövés [1] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] [4] 6]. Az OpenAI-O1, bár általában robusztusabb a különféle feladatok során, nem mindig felel meg a DeepSeek-R1 hatékonyságának és költséghatékonyságának az érvelési feladatokban.
Összefoglalva: míg mindkét modell erős érvelési képességeket mutat, a DeepSeek-R1 kényszerítő alternatívát kínál az Openai-O1-hez, azáltal, hogy összehasonlítható teljesítményt nyújt a költségek töredékén, és az egyedi képzési megközelítés révén fokozott hatékonysággal rendelkezik.
Idézetek:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-mentperforming-open-a--o1-at-95 -lless-cost
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://www.qodo.ai/blog/qodo-dds-self-hosted-support-for-deepseek-r1/
[5] https://www.deepseekr1.org/en
[6] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r--model-overview-and-how-it-tanks-against-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-shich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf