deepseek-r1とopenai-o1は、アーキテクチャ、トレーニング方法、パフォーマンス、および費用対効果に大きな違いを示す2つの高度なAIモデルです。これは、2つの詳細な比較です。
##アーキテクチャおよびトレーニング方法論
** DeepSeek-R1は、6710億のパラメーターを利用しているが、各フォワードパス中に370億しかアクティブになっている専門家（MOE）アーキテクチャの混合を採用しています。この設計により、計算効率が向上し、モデルがリソース消費量が少ない複雑なタスクを処理できます。さらに、DeepSeek-R1は主に強化学習（RL）アプローチを使用して訓練され、広範な監視付きの微調整なしに合理的な能力を個別に開発できるようにしました[1] [2] [5]。
対照的に、OpenAI-O1は、監視された微調整を含む、より伝統的なトレーニング方法に従っており、広範なデータセットと計算リソースが必要です。この大規模なトレーニングへの依存は、より高い運用コストとリソースの要求に貢献しています[2] [3]。
＃＃ パフォーマンス
DeepSeek-R1は、OpenAI-O1と比較して、さまざまなベンチマークで優れた性能を示しています。コーディング、数学的な問題解決、論理的推論タスクなどの主要な領域でO1を上回っています。具体的には、R1はAIME、MATH-500、SWEベンチなどのベンチマークで優れており、複雑な問題解決シナリオ[2] [4] [6]でより速い応答時間とより高い精度を紹介します。ただし、R1は多くの分野で印象的に機能しますが、一部のレポートでは、推論と数学のあらゆる面でO1を上回らない可能性があることが示唆されています[4]。
##費用対効果
DeepSeek-R1の最も注目すべき利点の1つは、その費用対効果です。このモデルは、わずか2,000個の強力なGPUを利用して、約560万ドルの推定予算で開発されました。これは、OpenAI-O1の開発に関連するコストよりも劇的に低く、伝えられるところによると、広範なトレーニング要件があるため1億ドルを超えています[3] [5]。その結果、DeepSeek-R1は、スタートアップや研究者を含むより幅広いユーザーがアクセスできます。これは、オープンソースであり、MITライセンス[1] [5]で利用可能です。
##アクセシビリティ
DeepSeek-R1のオープンソースの性質により、AIコミュニティ内でのアクセスが向上します。ユーザーは、OpenAI-O1のような独自モデルに関連する高コストを負担することなく、さまざまなアプリケーションのモデルを自由に利用および変更できます。このAIテクノロジーの民主化は、Deepseek-R1を市場の確立されたプレーヤーに対する競争力として位置づけています[3] [5]。
＃＃ 結論
要約すると、DeepSeek-R1は、さまざまなAIタスクで競争力のあるパフォーマンスを達成しながら、効率と費用対効果を優先する革新的なアーキテクチャとトレーニング方法で際立っています。 Openai-O1は恐ろしいモデルのままですが、より高い運用コストと従来のトレーニングの要求が伴います。 AIランドスケープが進化するにつれて、Deepseek-R1のアプローチは、この分野の将来の発展に影響を与える可能性があります。
引用：
[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
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deepseek-r1-prively-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-pr-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-deepseek-r1-is-now-abailable-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