DeepSeek-R1 og Openai-O1 er to avanserte AI-modeller som viser betydelige forskjeller i deres arkitektur, treningsmetodologier, ytelse og kostnadseffektivitet. Her er en detaljert sammenligning av de to:
Arkitektur og treningsmetodikk
** DeepSeek-R1 bruker en blanding av eksperter (MOE) arkitektur, som bruker 671 milliarder parametere, men aktiverer bare 37 milliarder under hver fremover passering. Denne designen forbedrer beregningseffektiviteten og lar modellen håndtere komplekse oppgaver med mindre ressursforbruk. I tillegg ble DeepSeek-R1 først og fremst trent ved hjelp av en forsterkningslæring (RL) -tilnærming, slik at den kunne utvikle resonnementfunksjoner uavhengig uten omfattende overvåket finjustering [1] [2] [5].
I kontrast følger Openai-O1 en mer tradisjonell treningsmetode som innebærer betydelig overvåket finjustering, og krever omfattende datasett og beregningsressurser. Denne avhengigheten av storskala opplæring bidrar til høyere driftskostnader og ressurskrav [2] [3].
ytelse
DeepSeek-R1 har vist overlegen ytelse i forskjellige benchmarks sammenlignet med Openai-O1. Det har overgått O1 på viktige områder som koding, matematisk problemløsing og logiske resonnementoppgaver. Spesifikt utmerker R1 seg i benchmarks som AIME, Math-500 og Swe-Bench, og viser frem raskere responstider og høyere nøyaktighet i komplekse problemløsningsscenarier [2] [4] [6]. Selv om R1 presterer imponerende på mange områder, antyder imidlertid noen rapporter at det ikke kan overgå O1 i alle aspekter av resonnement og matematikk [4].
Kostnadseffektivitet
En av de mest bemerkelsesverdige fordelene med DeepSeek-R1 er kostnadseffektiviteten. Modellen ble utviklet med et estimert budsjett på rundt 5,6 millioner dollar, og brukte bare 2000 mindre kraftige GPU -er. Dette er drastisk lavere enn kostnadene forbundet med å utvikle Openai-O1, som angivelig overstiger 100 millioner dollar på grunn av sine omfattende opplæringskrav [3] [5]. Følgelig er DeepSeek-R1 tilgjengelig for et bredere spekter av brukere, inkludert startups og forskere, ettersom det er åpen kildekode og tilgjengelig under en MIT-lisens [1] [5].
tilgjengelighet
DeepSeek-R1s open source natur gir større tilgjengelighet i AI-samfunnet. Brukere kan fritt bruke og endre modellen for forskjellige applikasjoner uten å pådra seg høye kostnader forbundet med proprietære modeller som Openai-O1. Denne demokratiseringen av AI-teknologi posisjonerer DeepSeek-R1 som en konkurransedyktig styrke mot etablerte aktører i markedet [3] [5].
Konklusjon
Oppsummert skiller DeepSeek-R1 seg ut for sine innovative arkitektur- og treningsmetoder som prioriterer effektivitet og kostnadseffektivitet og samtidig oppnår konkurransedyktig ytelse på forskjellige AI-oppgaver. Openai-O1 er fortsatt en formidabel modell, men har høyere driftskostnader og tradisjonelle opplæringskrav. Når AI-landskapet utvikler seg, kan DeepSeek-R1s tilnærming påvirke den fremtidige utviklingen på feltet.
Sitasjoner:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-sek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-utperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-dypseek-r1-privately-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-gen-from-kina
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-opnai-pr-Review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-depseek-r1-is-now-available-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-depseek-r1-openai-o1-which-ai-Model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1