Deepseek-R1 και OpenAI-O1 είναι δύο προχωρημένα μοντέλα AI που παρουσιάζουν σημαντικές διαφορές στην αρχιτεκτονική τους, τις μεθοδολογίες κατάρτισης, τις επιδόσεις και την αποδοτικότητα κόστους. Εδώ είναι μια λεπτομερής σύγκριση των δύο:
Αρχιτεκτονική και μεθοδολογία κατάρτισης
** Η DeepSeeek-R1 χρησιμοποιεί ένα μείγμα εμπειρογνωμόνων (MOE) αρχιτεκτονικής, η οποία χρησιμοποιεί 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους αλλά ενεργοποιεί μόνο 37 δισεκατομμύρια κατά τη διάρκεια κάθε περάματος προς τα εμπρός. Αυτός ο σχεδιασμός ενισχύει την υπολογιστική απόδοση και επιτρέπει στο μοντέλο να χειρίζεται σύνθετες εργασίες με λιγότερη κατανάλωση πόρων. Επιπλέον, το Deepseek-R1 εκπαιδεύτηκε κυρίως χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση ενίσχυσης (RL), επιτρέποντάς της να αναπτύξει δυνατότητες λογικής ανεξάρτητα χωρίς εκτεταμένη εποπτευόμενη τελειοποίηση [1] [2] [5].
Αντίθετα, το OpenAI-O1 ακολουθεί μια πιο παραδοσιακή μέθοδο κατάρτισης που περιλαμβάνει σημαντική εποπτευόμενη τελειοποίηση, απαιτώντας εκτεταμένα σύνολα δεδομένων και υπολογιστικούς πόρους. Αυτή η εξάρτηση από την εκπαίδευση μεγάλης κλίμακας συμβάλλει σε υψηλότερα λειτουργικά έξοδα και απαιτήσεις πόρων [2] [3].
απόδοση
Το Deepseek-R1 έχει επιδείξει ανώτερες επιδόσεις σε διάφορα σημεία αναφοράς σε σύγκριση με το OpenAI-O1. Έχει ξεπεράσει την O1 σε βασικούς τομείς, όπως η κωδικοποίηση, η μαθηματική επίλυση προβλημάτων και τα λογικά λογικά καθήκοντα. Συγκεκριμένα, το R1 υπερέχει σε σημεία αναφοράς όπως το Aime, το Math-500 και το Swench, παρουσιάζοντας ταχύτερους χρόνους απόκρισης και υψηλότερη ακρίβεια σε σύνθετα σενάρια επίλυσης προβλημάτων [2] [4] [6]. Ωστόσο, ενώ το R1 εκτελεί εντυπωσιακά σε πολλούς τομείς, ορισμένες αναφορές υποδηλώνουν ότι δεν μπορεί να ξεπεράσει το O1 σε κάθε πτυχή της συλλογιστικής και των μαθηματικών [4].
Κόστος-αποτελεσματικότητα
Ένα από τα πιο αξιοσημείωτα πλεονεκτήματα του Deepseek-R1 είναι η σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας. Το μοντέλο αναπτύχθηκε με εκτιμώμενο προϋπολογισμό περίπου 5,6 εκατομμυρίων δολαρίων, χρησιμοποιώντας μόλις 2.000 λιγότερο ισχυρές GPU. Αυτό είναι δραστικά χαμηλότερο από το κόστος που σχετίζεται με την ανάπτυξη OpenAI-O1, το οποίο σύμφωνα με πληροφορίες υπερβαίνει τα 100 εκατομμύρια δολάρια λόγω των εκτεταμένων απαιτήσεων κατάρτισης [3] [5]. Κατά συνέπεια, το Deepseek-R1 είναι προσβάσιμο σε ένα ευρύτερο φάσμα χρηστών, συμπεριλαμβανομένων των νεοσύστατων και ερευνητών, καθώς είναι ανοιχτό και διαθέσιμο με άδεια MIT [1] [5].
Προσβασιμότητα
Η φύση του ανοιχτού κώδικα Deepseek-R1 επιτρέπει μεγαλύτερη προσβασιμότητα στην κοινότητα AI. Οι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν ελεύθερα και να τροποποιήσουν το μοντέλο για διάφορες εφαρμογές χωρίς να έχουν υψηλό κόστος που σχετίζεται με ιδιόκτητα μοντέλα όπως το OpenAI-O1. Αυτός ο εκδημοκρατισμός της τεχνολογίας AI τοποθετεί το Deepseek-R1 ως ανταγωνιστική δύναμη εναντίον των καθιερωμένων παικτών στην αγορά [3] [5].
Συμπέρασμα
Συνοπτικά, η DeepSeeek-R1 ξεχωρίζει για τις καινοτόμες μεθόδους αρχιτεκτονικής και κατάρτισης που δίνουν προτεραιότητα στην αποτελεσματικότητα και την αποτελεσματικότητα κόστους, επιτυγχάνοντας ταυτόχρονα τις ανταγωνιστικές επιδόσεις σε διάφορα καθήκοντα AI. Το OpenAI-O1 παραμένει ένα τρομερό μοντέλο, αλλά έρχεται με υψηλότερο λειτουργικό κόστος και παραδοσιακές απαιτήσεις κατάρτισης. Καθώς εξελίσσεται το τοπίο AI, η προσέγγιση του Deepseek-R1 μπορεί να επηρεάσει τις μελλοντικές εξελίξεις στον τομέα.
Αναφορές:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seeek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-deepseek-r1-pribitally-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.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-p-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-deepseek-r1-is-now-vailable-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