Deepseek-R1 et OpenAI-O1 sont deux modèles AI avancés qui présentent des différences importantes dans leur architecture, leurs méthodologies de formation, leurs performances et leur coût. Voici une comparaison détaillée des deux:
Méthodologie de l'architecture et de la formation
** Deepseek-R1 utilise un mélange d'architecture d'experts (MOE), qui utilise 671 milliards de paramètres mais n'active que 37 milliards de personnes au cours de chaque réussite avancée. Cette conception améliore l'efficacité informatique et permet au modèle de gérer des tâches complexes avec moins de consommation de ressources. De plus, Deepseek-R1 a été principalement formé à l'aide d'une approche d'apprentissage par renforcement (RL), lui permettant de développer des capacités de raisonnement indépendamment sans étendue de réglage fin supervisé [1] [2] [5].
En revanche, OpenAI-O1 suit une méthode de formation plus traditionnelle qui implique un réglage d'adaptation supervisé, nécessitant des ensembles de données et des ressources de calcul approfondis. Cette dépendance à l'égard de la formation à grande échelle contribue à une augmentation des coûts opérationnels et des demandes de ressources [2] [3].
Performance
Deepseek-R1 a démontré des performances supérieures dans divers repères par rapport à OpenAI-O1. Il a surpassé l'O1 dans des domaines clés tels que le codage, la résolution mathématique des problèmes et les tâches de raisonnement logiques. Plus précisément, R1 excelle dans des repères comme AIME, MATH-500 et SWE-Bench, présentant des temps de réponse plus rapides et une précision plus élevée dans des scénarios de résolution de problèmes complexes [2] [4] [6]. Cependant, bien que R1 fonctionne de manière impressionnante dans de nombreux domaines, certains rapports suggèrent qu'il peut ne pas dépasser l'O1 dans tous les aspects du raisonnement et des mathématiques [4].
rentable
L'un des avantages les plus notables de Deepseek-R1 est sa rentabilité. Le modèle a été développé avec un budget estimé à environ 5,6 millions de dollars, utilisant seulement 2 000 GPU moins puissants. Ceci est considérablement inférieur aux coûts associés au développement d'OpenI-O1, qui dépasserait 100 millions de dollars en raison de ses exigences de formation approfondies [3] [5]. Par conséquent, Deepseek-R1 est accessible à un éventail plus large d'utilisateurs, y compris les startups et les chercheurs, car il est open-source et disponible sous une licence MIT [1] [5].
Accessibilité
La nature open-source de Deepseek-R1 permet une plus grande accessibilité au sein de la communauté de l'IA. Les utilisateurs peuvent utiliser et modifier librement le modèle pour diverses applications sans encourir de coûts élevés associés à des modèles propriétaires comme OpenAI-O1. Cette démocratisation de la technologie de l'IA positionne Deepseek-R1 comme une force concurrentielle contre les acteurs établis sur le marché [3] [5].
Conclusion
En résumé, Deepseek-R1 se distingue par ses méthodes d'intercopieté et de formation innovantes qui hiérarchisent l'efficacité et la rentabilité tout en obtenant des performances concurrentielles dans diverses tâches d'IA. OpenAI-O1 reste un modèle formidable mais est livré avec des coûts opérationnels plus élevés et des demandes de formation traditionnelles. À mesure que le paysage de l'IA évolue, l'approche de Deepseek-R1 pourrait influencer les développements futurs sur le terrain.
Citations:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utforming-open-ai-s-o1-at-95-unsless-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-eepseek-r1-privately-22fl
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_comparisé/
[5] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[6] https://www.greptile.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-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1