Deepseek-R1 e OpenI-O1 são dois modelos avançados de IA que mostram diferenças significativas em sua arquitetura, metodologias de treinamento, desempenho e custo-efetividade. Esta é uma comparação detalhada dos dois:
Metodologia de arquitetura e treinamento
** A Deepseek-R1 emprega uma mistura de arquitetura de especialistas (MOE), que utiliza 671 bilhões de parâmetros, mas ativa apenas 37 bilhões durante cada passe direto. Esse design aprimora a eficiência computacional e permite que o modelo lide com tarefas complexas com menos consumo de recursos. Além disso, o Deepseek-R1 foi treinado principalmente usando uma abordagem de aprendizado de reforço (RL), permitindo que ele desenvolva recursos de raciocínio independentemente sem ajuste fino supervisionado [1] [2] [5].
Por outro lado, o OpenAI-O1 segue um método de treinamento mais tradicional que envolve ajustes finos supervisionados significativos, exigindo extensos conjuntos de dados e recursos computacionais. Essa dependência de treinamento em larga escala contribui para maiores custos operacionais e demandas de recursos [2] [3].
Desempenho
Deepseek-R1 demonstrou desempenho superior em vários benchmarks em comparação com o OpenAI-O1. Ele superou o O1 em áreas-chave, como codificação, solução de problemas matemáticos e tarefas de raciocínio lógico. Especificamente, o R1 se destaca em benchmarks como Aime, Math-500 e SWE-banch, apresentando tempos de resposta mais rápidos e maior precisão em cenários complexos de solução de problemas [2] [4] [6]. No entanto, embora o R1 tenha um desempenho impressionante em muitas áreas, alguns relatórios sugerem que ele não pode superar o O1 em todos os aspectos do raciocínio e da matemática [4].
custo-efetividade
Uma das vantagens mais notáveis do DeepSeek-R1 é sua relação custo-benefício. O modelo foi desenvolvido com um orçamento estimado de cerca de US $ 5,6 milhões, utilizando apenas 2.000 GPUs menos poderosas. Isso é drasticamente menor que os custos associados ao desenvolvimento do OpenAI-O1, que supostamente excede US $ 100 milhões devido aos seus extensos requisitos de treinamento [3] [5]. Consequentemente, o Deepseek-R1 é acessível a uma gama mais ampla de usuários, incluindo startups e pesquisadores, pois é de código aberto e está disponível sob uma licença do MIT [1] [5].
acessibilidade
A natureza de código aberto da Deepseek-R1 permite maior acessibilidade na comunidade de IA. Os usuários podem utilizar e modificar livremente o modelo para vários aplicativos sem incorrer em altos custos associados a modelos proprietários como o OpenAI-O1. Essa democratização da tecnologia de IA posiciona Deepseek-R1 como uma força competitiva contra os players estabelecidos no mercado [3] [5].
Conclusão
Em resumo, a Deepseek-R1 se destaca por seus métodos inovadores de arquitetura e treinamento que priorizam a eficiência e a relação custo-benefício, ao mesmo tempo em que alcançam o desempenho competitivo em várias tarefas de IA. O OpenAI-O1 continua sendo um modelo formidável, mas vem com custos operacionais mais altos e demandas de treinamento tradicionais. À medida que a paisagem da IA evolui, a abordagem do Deepseek-R1 pode influenciar os desenvolvimentos futuros no campo.
Citações:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-ountperforming-open-ai-s-o1-at-95-sem-custo
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-athat-crushed-openai-ow-to-use-Deepseek-r1-privatiza-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-hina
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-pr-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-deepseek-r1-is-now-available-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