Deepseek-R1 ja OpenAi-O1 ovat kaksi edistynyttä AI-mallia, jotka esittävät merkittäviä eroja arkkitehtuurissaan, koulutusmenetelmissä, suorituskyky ja kustannustehokkuus. Tässä on yksityiskohtainen vertailu kahdesta:
Arkkitehtuuri- ja koulutusmenetelmät
** Deepseek-R1 käyttää asiantuntijoiden (MOE) arkkitehtuuria, jossa käytetään 671 miljardia parametria, mutta aktivoi vain 37 miljardia kunkin eteenpäin suuntautuvan passin aikana. Tämä malli parantaa laskennallista tehokkuutta ja antaa mallin käsitellä monimutkaisia tehtäviä, joilla on vähemmän resurssien kulutus. Lisäksi Deepseek-R1 koulutettiin ensisijaisesti vahvistusoppimislähestymistavalla (RL), jolloin se voi kehittää perusteluja itsenäisesti ilman laajaa valvottua hienosäätöä [1] [2] [5].
Sitä vastoin OpenAi-O1 noudattaa perinteisempää koulutusmenetelmää, joka sisältää merkittäviä valvottuja hienosäätöjä, jotka vaativat laajoja tietojoukkoja ja laskennallisia resursseja. Tämä luottamus laajamittaiseen koulutukseen myötävaikuttaa korkeampiin operatiivisiin kustannuksiin ja resurssien vaatimuksiin [2] [3].
Suorituskyky
Deepseek-R1 on osoittanut erinomaisen suorituskyvyn erilaisissa vertailuarvoissa verrattuna OpenAi-O1: een. Se on ylittänyt O1: n avainalueilla, kuten koodaus, matemaattinen ongelmanratkaisu ja loogiset päättelytehtävät. Erityisesti R1 on erinomainen vertailuarvoissa, kuten Aime, Math-500 ja Swe-Bench, esittelee nopeammat vasteajat ja suuremman tarkkuuden monimutkaisissa ongelmanratkaisukkenaarioissa [2] [4] [6]. Vaikka R1 toimii vaikuttavasti monilla alueilla, jotkut raportit viittaavat siihen, että se ei välttämättä ylitä O1: tä kaikilla päättely- ja matematiikan osa -alueilla [4].
Kustannustehokkuus
Yksi DeepSeek-R1: n merkittävimmistä eduista on sen kustannustehokkuus. Malli kehitettiin arviolta noin 5,6 miljoonan dollarin budjetti, jossa käytettiin vain 2000 vähemmän voimakasta GPU: ta. Tämä on dramaattisesti alhaisempi kuin OpenAI-O1: n kehittämiseen liittyvät kustannukset, joiden ilmoitetaan ylittävän 100 miljoonaa dollaria sen laajojen koulutusvaatimusten vuoksi [3] [5]. Näin ollen Deepseek-R1 on saatavana laajemmalle käyttäjille, mukaan lukien startup-yritykset ja tutkijat, koska se on avoimen lähdekoodin ja saatavana MIT-lisenssillä [1] [5].
Esteettömyys
Deepseek-R1: n avoimen lähdekoodin luonto mahdollistaa paremman saavutettavuuden AI-yhteisössä. Käyttäjät voivat vapaasti hyödyntää ja muokata mallia erilaisiin sovelluksiin aiheuttamatta korkeita kustannuksia, jotka liittyvät omituisiin malleihin, kuten OpenAI-O1. Tämä AI-teknologian demokratisointi asettaa Deepseek-R1: n kilpailuvoimana vakiintuneita pelaajia vastaan markkinoilla [3] [5].
Päätelmä
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-R1 erottuu sen innovatiivisesta arkkitehtuuri- ja koulutusmenetelmästä, jotka priorisoivat tehokkuuden ja kustannustehokkuuden saavuttaen samalla kilpailukykyisen suorituskyvyn eri AI-tehtävissä. OpenAi-O1 on edelleen valtava malli, mutta siihen liittyy korkeammat toimintakustannukset ja perinteiset koulutusvaatimukset. AI-maiseman kehittyessä DeepSeek-R1: n lähestymistapa voi vaikuttaa alan tulevaan kehitykseen.
Viittaukset:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-R1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
.
.
[5] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-pr-review
.
.
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1