DeepSeek-R1 i Openai-O1 to dwa zaawansowane modele AI, które prezentują znaczące różnice w ich architekturze, metodologii szkolenia, wydajności i opłacalności. Oto szczegółowe porównanie tych dwóch:
Metodologia architektury i szkoleń
** Deepseek-R1 wykorzystuje mieszankę architektury ekspertów (MOE), która wykorzystuje 671 miliardów parametrów, ale aktywuje tylko 37 miliardów podczas każdej przepustki. Ten projekt zwiększa wydajność obliczeniową i umożliwia modelowi obsługę złożonych zadań o mniejszym zużyciu zasobów. Ponadto DeepSeek-R1 był przede wszystkim szkolony przy użyciu podejścia do uczenia się wzmocnienia (RL), umożliwiając mu niezależnie opracowanie możliwości rozumowania bez intensywnego nadzorowanego dostrojenia [1] [2] [5].
Natomiast Openai-O1 jest zgodny z bardziej tradycyjną metodą szkolenia, która obejmuje znaczące nadzorowane dostrajanie, wymagające obszernych zestawów danych i zasobów obliczeniowych. To zależność od szkolenia na dużą skalę przyczynia się do wyższych kosztów operacyjnych i wymagań zasobów [2] [3].
Wydajność
Deepseek-R1 wykazał doskonałą wydajność w różnych testach porównawczych w porównaniu do Openai-O1. Wyprzedał się O1 w kluczowych obszarach, takich jak kodowanie, matematyczne rozwiązywanie problemów i logiczne zadania rozumowania. W szczególności R1 wyróżnia się w testach porównawczych, takich jak AIME, Math-500 i SWE, pokazując szybszy czas reakcji i wyższą dokładność w złożonych scenariuszach rozwiązywania problemów [2] [4] [6]. Jednak podczas gdy R1 występuje imponująco w wielu obszarach, niektóre raporty sugerują, że może nie przekroczyć O1 w każdym aspekcie rozumowania i matematyki [4].
opłacalność
Jedną z najbardziej znaczących zalet Deepseek-R1 jest jego opłacalność. Model został opracowany z szacunkowym budżetem na około 5,6 miliona dolarów, wykorzystując zaledwie 2000 mniej potężnych procesorów graficznych. Jest to drastycznie niższe niż koszty związane z opracowaniem OpenAia-O1, które podobno przekracza 100 milionów dolarów ze względu na obszerne wymagania treningowe [3] [5]. W związku z tym DeepSeek-R1 jest dostępny dla szerszego zakresu użytkowników, w tym startupów i badaczy, ponieważ jest on open source i dostępny na licencji MIT [1] [5].
Dostępność
Natura open source Deepseek-R1 pozwala na większą dostępność w społeczności AI. Użytkownicy mogą swobodnie wykorzystywać i modyfikować model dla różnych aplikacji bez ponoszenia wysokich kosztów związanych z zastrzeżonymi modelami, takimi jak OpenAia-O1. Ta demokratyzacja technologii AI pozycjonuje Deepseek-R1 jako siłę konkurencyjną przeciwko uznanym graczom na rynku [3] [5].
Wniosek
Podsumowując, Deepseek-R1 wyróżnia się innowacyjną architekturą i metodami szkoleniowymi, które priorytetują wydajność i opłacalność, jednocześnie osiągając konkurencyjne wyniki w różnych zadaniach AI. Openai-O1 pozostaje potężnym modelem, ale ma wyższe koszty operacyjne i tradycyjne wymagania szkoleniowe. W miarę ewolucji krajobrazu AI podejście Deepseek-R1 może wpływać na przyszłe zmiany w tej dziedzinie.
Cytaty:
[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-post
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-tht-crushed-openai-n-to-use-deepseek-r1-rivately-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-is-ow-avaailable-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hwhich-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1