DeepSeek-R1 og Openai-O1 er to avancerede AI-modeller, der viser signifikante forskelle i deres arkitektur, træningsmetoder, ydeevne og omkostningseffektivitet. Her er en detaljeret sammenligning af de to:
Arkitektur og træningsmetodologi
** DeepSeek-R1 anvender en blanding af eksperter (MOE) arkitektur, der bruger 671 milliarder parametre, men aktiverer kun 37 milliarder under hver forward pass. Dette design forbedrer beregningseffektiviteten og giver modellen mulighed for at håndtere komplekse opgaver med mindre ressourceforbrug. Derudover blev DeepSeek-R1 primært trænet ved hjælp af en forstærkningslæring (RL) -tilgang, hvilket gjorde det muligt for den at udvikle ræsonnementskapaciteter uafhængigt uden omfattende overvåget finjustering [1] [2] [5].
I modsætning hertil følger Openai-O1 en mere traditionel træningsmetode, der involverer betydelig overvåget finjustering, hvilket kræver omfattende datasæt og beregningsressourcer. This reliance on large-scale training contributes to higher operational costs and resource demands[2][3].
Performance
DeepSeek-R1 har vist overlegen ydeevne i forskellige benchmarks sammenlignet med Openai-O1. Det har overgået O1 i nøgleområder såsom kodning, matematisk problemløsning og logiske ræsonnementsopgaver. Specifikt udmærker R1 sig i benchmarks som AIME, Math-500 og SWE-Bench, der viser hurtigere responstider og højere nøjagtighed i komplekse problemløsende scenarier [2] [4] [6]. Mens R1 imidlertid fungerer imponerende på mange områder, antyder nogle rapporter, at det muligvis ikke overgår O1 i alle aspekter af ræsonnement og matematik [4].
Omkostningseffektivitet
En af de mest bemærkelsesværdige fordele ved DeepSeek-R1 er dens omkostningseffektivitet. Modellen blev udviklet med et estimeret budget på omkring 5,6 millioner dollars ved kun at anvende kun 2.000 mindre kraftfulde GPU'er. Dette er drastisk lavere end omkostningerne forbundet med at udvikle Openai-O1, som efter sigende overstiger $ 100 millioner på grund af dets omfattende træningskrav [3] [5]. Følgelig er DeepSeek-R1 tilgængelig for en bredere vifte af brugere, herunder startups og forskere, da det er open source og tilgængelig under en MIT-licens [1] [5].
Tilgængelighed
DeepSeek-R1s open source-natur giver mulighed for større tilgængelighed inden for AI-samfundet. Brugere kan frit bruge og ændre modellen til forskellige applikationer uden at pådrage sig høje omkostninger forbundet med proprietære modeller som Openai-O1. Denne demokratisering af AI-teknologi positionerer DeepSeek-R1 som en konkurrencedygtig kraft mod etablerede spillere på markedet [3] [5].
Konklusion
Sammenfattende skiller DeepSeek-R1 sig ud for sine innovative arkitektur- og træningsmetoder, der prioriterer effektivitet og omkostningseffektivitet, samtidig med at de opnåede konkurrencedygtige resultater på tværs af forskellige AI-opgaver. Openai-O1 er stadig en formidabel model, men leveres med højere driftsomkostninger og traditionelle træningskrav. Efterhånden som AI-landskabet udvikler sig, kan DeepSeek-R1's tilgang påvirke den fremtidige udvikling på området.
Citater:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
)
)
)
[5] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-i-giant-from-kina
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-pr-review
)
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-i-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1