Deepseek-R1 en OpenAI-O1 zijn twee geavanceerde AI-modellen die aanzienlijke verschillen in hun architectuur, trainingsmethoden, prestaties en kosteneffectiviteit laten zien. Hier is een gedetailleerde vergelijking van de twee:
Architectuur- en trainingsmethode
** Deepseek-R1 maakt gebruik van een combinatie van experts (MOE) architectuur, die 671 miljard parameters gebruikt maar tijdens elke voorwaartse pas slechts 37 miljard activeert. Dit ontwerp verbetert de rekenefficiëntie en stelt het model in staat om complexe taken met minder resource -verbruik aan te kunnen. Bovendien werd Deepseek-R1 voornamelijk getraind met behulp van een RL-aanpak (RL) (RL), waardoor het onafhankelijk redeneermogelijkheden kon ontwikkelen zonder uitgebreide ondergeleide verfijning [1] [2] [5].
OpenAI-O1 daarentegen volgt een meer traditionele trainingsmethode die aanzienlijk onder toezicht houdt, waarbij uitgebreide datasets en computationele bronnen nodig zijn. Deze afhankelijkheid van grootschalige training draagt bij aan hogere operationele kosten en hulpbronnenvereisten [2] [3].
Prestatie
Deepseek-R1 heeft superieure prestaties aangetoond in verschillende benchmarks in vergelijking met OpenAI-O1. Het heeft O1 overtroffen op belangrijke gebieden zoals codering, wiskundige probleemoplossing en logische redeneringstaken. In het bijzonder blinkt R1 uit in benchmarks zoals AIME, MATH-500 en SWE-Bench, met snellere responstijden en hogere nauwkeurigheid in complexe probleemoplossende scenario's [2] [4] [6]. Hoewel R1 op veel gebieden indrukwekkend presteert, suggereren sommige rapporten dat het O1 mogelijk niet overtreft in elk aspect van redeneren en wiskunde [4].
kosteneffectiviteit
Een van de meest opvallende voordelen van Deepseek-R1 is de kosteneffectiviteit. Het model werd ontwikkeld met een geschat budget van ongeveer $ 5,6 miljoen, met slechts 2.000 minder krachtige GPU's. Dit is drastisch lager dan de kosten in verband met het ontwikkelen van OpenAI-O1, die naar verluidt $ 100 miljoen overschrijdt vanwege de uitgebreide trainingsvereisten [3] [5]. Bijgevolg is Deepseek-R1 toegankelijk voor een breder scala van gebruikers, waaronder startups en onderzoekers, omdat het open-source is en beschikbaar is onder een MIT-licentie [1] [5].
Toegankelijkheid
De open-source aard van deepseek-R1 zorgt voor meer toegankelijkheid binnen de AI-gemeenschap. Gebruikers kunnen het model vrijelijk gebruiken en wijzigen voor verschillende applicaties zonder hoge kosten te maken die verband houden met eigen modellen zoals OpenAI-O1. Deze democratisering van AI-technologie positioneert Deepseek-R1 als een competitieve kracht tegen gevestigde spelers in de markt [3] [5].
Conclusie
Samenvattend valt Deepseek-R1 op vanwege zijn innovatieve architectuur- en trainingsmethoden die prioriteit geven aan efficiëntie en kosteneffectiviteit en tegelijkertijd concurrerende prestaties behalen bij verschillende AI-taken. OpenAI-O1 blijft een formidabel model, maar komt met hogere operationele kosten en traditionele trainingseisen. Naarmate het AI-landschap evolueert, kan de aanpak van Deepseek-R1 de toekomstige ontwikkelingen in het veld beïnvloeden.
Citaten:
[1] https://builtin.com/artificial-intellingence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse- outperforming-open-ai-s-o1-AT-95-ess-less-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deepeek-r1-privatate-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-giant-from-china
[6] https://www.geptile.com/blog/deepseek-vs-openai-pr-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-deepseek-r1-is-now-available-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-komes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1