DeepSeek-R1 및 OpenAI-O1은 아키텍처, 교육 방법론, 성능 및 비용 효율성의 상당한 차이를 보여주는 두 가지 고급 AI 모델입니다. 다음은 두 가지를 자세히 비교합니다.
건축 및 훈련 방법론
** DeepSeek-R1은 전문가 (MOE) 아키텍처의 혼합물을 사용하여 671 억 파라미터를 사용하지만 각 순방향 패스 동안 370 억에 불과합니다. 이 설계는 계산 효율성을 향상시키고 모델이 리소스 소비가 적은 복잡한 작업을 처리 할 수 있도록합니다. 또한 DeepSeek-R1은 주로 강화 학습 (RL) 접근법을 사용하여 훈련을 받았으며, 이는 광범위한 감독 미세 조정없이 독립적으로 추론 능력을 개발할 수있게 해주었다 [1] [2] [5].
대조적으로, OpenAI-O1은 광범위한 데이터 세트와 계산 리소스가 필요한 상당한 감독 된 미세 조정을 포함하는보다 전통적인 훈련 방법을 따릅니다. 이러한 대규모 교육에 대한 이러한 의존은 더 높은 운영 비용과 자원 요구에 기여합니다 [2] [3].
성능
DeepSeek-R1은 OpenAI-O1에 비해 다양한 벤치 마크에서 우수한 성능을 보여주었습니다. 코딩, 수학적 문제 해결 및 논리적 추론 작업과 같은 주요 영역에서 O1보다 성능이 우수했습니다. 구체적으로, R1은 Aime, Math-500 및 SWE-Bench와 같은 벤치 마크에서 탁월하여 복잡한 문제 해결 시나리오에서 더 빠른 응답 시간과 더 높은 정확도를 보여줍니다 [2] [4] [6]. 그러나 R1은 많은 영역에서 인상적으로 수행되지만 일부 보고서에 따르면 추론과 수학의 모든 측면에서 O1을 능가하지 않을 수 있습니다 [4].
비용 효율성
DeepSeek-R1의 가장 주목할만한 장점 중 하나는 비용 효율성입니다. 이 모델은 약 560 만 달러의 추정 예산으로 개발되었으며 2,000 덜 강력한 GPU를 사용합니다. 이는 광범위한 훈련 요구 사항으로 인해 1 억 달러를 초과하는 OpenAI-O1 개발과 관련된 비용보다 크게 낮습니다 [3] [5]. 결과적으로, DeepSeek-R1은 스타트 업 및 연구원을 포함한 광범위한 사용자가 액세스 할 수 있으며, 개방형 소스이며 MIT 라이센스에 따라 사용 가능하므로 [1] [5].
접근성
DeepSeek-R1의 오픈 소스 특성은 AI 커뮤니티 내에서 더 큰 접근성을 제공합니다. 사용자는 OpenAI-O1과 같은 독점 모델과 관련된 높은 비용없이 다양한 응용 프로그램의 모델을 자유롭게 활용하고 수정할 수 있습니다. AI 기술의 이러한 민주화는 DeepSeek-R1을 시장에서 기존 플레이어들에 대한 경쟁력으로 위치시킨다 [3] [5].
결론
요약하면, DeepSeek-R1은 다양한 AI 작업에서 경쟁력있는 성능을 달성하면서 효율성과 비용 효율성을 우선시하는 혁신적인 아키텍처 및 교육 방법으로 두드러집니다. OpenAI-O1은 여전히 강력한 모델이지만 더 높은 운영 비용과 전통적인 교육 요구가 있습니다. AI 환경이 발전함에 따라 DeepSeek-R1의 접근 방식은이 분야의 미래 발전에 영향을 줄 수 있습니다.
인용 :
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-ofen-ai-s-at-95-95-
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai- that-crushed-openai-how-touseek-r1-privally-22fl
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_how_good_it_is_coped/
[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-avail-in-github-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1 whith-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1