DeepSeek-R1 a OpenAI-O1 jsou dva pokročilé modely AI, které předvádějí významné rozdíly v jejich architektuře, metodikách školení, výkonu a efektivitě nákladové efektivity. Zde je podrobné srovnání těchto dvou:
Metodika architektury a školení
** DeepSeek-R1 zaměstnává směs architektury odborníků (MOE), která využívá 671 miliard parametrů, ale během každého dopředného průchodu aktivuje pouze 37 miliard. Tento návrh zvyšuje výpočetní účinnost a umožňuje modelu zvládnout složité úkoly s menší spotřebou zdrojů. Navíc byl DeepSeek-R1 primárně vyškolen pomocí přístupu zesílení (RL), což mu umožnilo samostatně rozvíjet schopnosti uvažování bez rozsáhlého pod dohledu [1] [2] [5].
Naproti tomu OpenAI-O1 se řídí tradičnější metodou školení, která zahrnuje významné podřízené doladění, vyžadující rozsáhlé datové sady a výpočetní zdroje. Toto spoléhání se na rozsáhlé školení přispívá k vyššímu provoznímu nákladům a požadavkům na zdroje [2] [3].
Výkon
DeepSeek-R1 prokázal vynikající výkon v různých benchmarcích ve srovnání s OpenAI-O1. Překonal O1 v klíčových oblastech, jako je kódování, matematické řešení problémů a logické uvažování. Konkrétně R1 vyniká v benchmarcích jako AIME, MATH-500 a SWE-BENCH, představující rychlejší doby odezvy a vyšší přesnost ve složitých scénářích řešení problémů [2] [4] [6]. Přestože R1 však působí působivě v mnoha oblastech, některé zprávy naznačují, že nemusí překonat O1 ve všech aspektech uvažování a matematiky [4].
Efektivita nákladů
Jednou z nejvýznamnějších výhod Deepseek-R1 je jeho nákladová efektivita. Model byl vyvinut s odhadovaným rozpočtem přibližně 5,6 milionu USD, s využitím pouhých 2 000 méně výkonných GPU. To je drasticky nižší než náklady spojené s rozvojem OpenAI-O1, které údajně přesahují 100 milionů dolarů kvůli jeho rozsáhlým požadavkům na školení [3] [5]. V důsledku toho je DeepSeek-R1 přístupný širšímu spektru uživatelů, včetně startupů a výzkumných pracovníků, protože je open-source a je k dispozici na základě licence MIT [1] [5].
Přístupnost
Otevřená příroda DeepSeek-R1 umožňuje větší dostupnost v komunitě AI. Uživatelé mohou volně využívat a modifikovat model pro různé aplikace, aniž by vznikly vysoké náklady spojené s proprietárními modely, jako je OpenAI-O1. Tato demokratizace technologií AI umístí Deepseek-R1 jako konkurenční sílu proti zavedeným hráčům na trhu [3] [5].
Závěr
Stručně řečeno, DeepSeek-R1 vyniká svými inovativními metodami architektury a školení, které upřednostňují efektivitu a efektivitu nákladů a zároveň dosahují konkurenčního výkonu v různých úkolech AI. OpenAI-O1 zůstává impozantním modelem, ale přichází s vyššími provozními náklady a tradičními požadavky na školení. Jakmile se krajina AI vyvíjí, přístup Deepseek-R1 může ovlivnit budoucí vývoj v oboru.
Citace:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-cinese-ai-powhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deeepseek-r1-privately-22fl
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[5] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-g--from-China
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-p-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-deepseek-r1-now-Availoable-in-github-models-deview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1