Deepseek-R1 ve Openai'nin O1 modeli, her biri farklı metodolojilere ve performans özelliklerine sahip büyük dil modellerinde (LLMS) akıl yürütme yeteneklerine iki gelişmiş yaklaşımı temsil eder.
Akıl yürütme yetenekleri
** Deepseek-R1, kapsamlı denetimli ince ayar (SFT) gerekmeden akıl yürütme becerilerini geliştirmesine izin veren bir takviye öğrenme (RL) ilk stratejisi kullanır. Bu model, kendini doğrulama, yansıma ve ayrıntılı düşünce zinciri (COT) yanıtları üretme yeteneği gibi gelişmiş akıl yürütme davranışlarını sergilemektedir. Akıl yürütme görevlerindeki performansının, özellikle AIME ve MATH-500 gibi matematiksel ölçütlerde mükemmel olan Openai-O1-1217 ile karşılaştırılabilir olduğu bildirilmektedir, burada sırasıyla% 79.8 ve% 97.3 doğruluk elde etmektedir [1] [4] [5].
Buna karşılık, Openai-O1 yapılandırılmış çıktıları ve karmaşık bağlamları etkili bir şekilde ele alma yeteneği ile tanınmıştır. Bazı kriterlerde, özellikle kodlamaya bağlı görevlerde üstün performans göstermiş olsa da, Deepseek-R1, çeşitli akıl yürütme odaklı değerlendirmelerde daha iyi performans göstermiştir [2] [6].
Verimlilik ve Maliyet
Deepseek-R1, Openai-O1'e kıyasla geliştirilmesi ve çalışması için% 95'e kadar daha ucuz olan maliyet etkinliği ile dikkat çekiyor. Bu verimlilik, yüksek performans sunarken daha az hesaplama kaynağı gerektiren optimize edilmiş mimarisinden kaynaklanmaktadır [2] [6]. RL'lik bir ilk yaklaşım, operasyonel maliyetleri azaltmada ve ileri AI'yı daha küçük organizasyonlar ve araştırmacılar için daha erişilebilir hale getirmede önemli bir faktör olan büyük veri kümelerine güvenmeyi en aza indirir [2] [3].
Geliştirme Süresi
Deepseek-R1 için geliştirme zaman çizelgesi, önemli hesaplama kaynakları ile yıllarca süren yinelemeli eğitim gerektiren Openai-O1'den önemli ölçüde kısaydı. Bu hızlı gelişme, başlangıçtan itibaren takviye öğrenmeyi vurgulayan yenilikçi eğitim tekniklerine atfedilmektedir [2] [6].
Sınırlamalar
Güçlü yönlerine rağmen, Deepseek-R1 bazı sınırlamalar sergiliyor. Örneğin, İngilizce veya Çince dışındaki dillerdeki sorguları işlerken dil karıştırma ile mücadele edebilir ve tekniklerin zorunludur [1] [4] [4] [[4] [ 6]. Openai-O1, genellikle çeşitli görevlerde daha sağlam olsa da, akıl yürütme görevlerinde Deepseek-R1'in verimliliğini ve maliyet etkinliğini her zaman eşleştirmeyebilir.
Özetle, her iki model de güçlü akıl yürütme yetenekleri gösterirken, Deepseek-R1, maliyetin bir kısmında karşılaştırılabilir performans sağlayarak ve benzersiz eğitim yaklaşımı ile gelişmiş verimlilikle Openai-O1'e zorlayıcı bir alternatif sunar.
Alıntılar:[1] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-a-wowerhouse-uscerfiging-apen-a--s-o1-at-95-less-less
[3] https://huggingface.co/papers/2501.12948
[4] https://www.qodo.ai/blog/qodo-gen-adds-elfel-hosted-support-for-deepseek-r1/
[5] https://www.deepseekr1.org/en
[6] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[7] https://arxiv.org/abs/2501.12948
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-taepseek-r1-openai-o1-which-a-a-model-comes out-pablo-8wtxf