Deepseek-R1 și OpenAI-O1 sunt două modele avansate AI care prezintă diferențe semnificative în arhitectura, metodologiile de instruire, performanța și rentabilitatea. Iată o comparație detaliată a celor doi:
Metodologie de arhitectură și formare
** Deepseek-R1 folosește un amestec de arhitectură de experți (MOE), care utilizează 671 miliarde de parametri, dar activează doar 37 de miliarde în timpul fiecărei treceri înainte. Acest design îmbunătățește eficiența de calcul și permite modelului să se ocupe de sarcini complexe cu un consum de resurse mai puțin. În plus, Deepseek-R1 a fost instruit în primul rând folosind o abordare de învățare de consolidare (RL), permițându-i să dezvolte capacități de raționament în mod independent, fără a regla fine supravegheat [1] [2] [5].
În schimb, OpenAI-O1 urmează o metodă de instruire mai tradițională care implică reglarea fină supravegheată semnificativă, necesitând seturi de date extinse și resurse de calcul. Această dependență de instruire pe scară largă contribuie la costuri operaționale mai mari și cerințe de resurse [2] [3].
Performanță
Deepseek-R1 a demonstrat performanțe superioare în diferite valori de referință în comparație cu OpenAI-O1. A depășit O1 în domenii cheie, cum ar fi codificarea, rezolvarea matematică a problemelor și sarcinile de raționament logic. Mai exact, R1 excelează în repere, cum ar fi AIME, Math-500 și Swe-Bench, prezentând timpi de răspuns mai rapide și o precizie mai mare în scenarii complexe de rezolvare a problemelor [2] [4] [6]. Cu toate acestea, în timp ce R1 funcționează impresionant în multe domenii, unele rapoarte sugerează că este posibil să nu depășească O1 în fiecare aspect al raționamentului și al matematicii [4].
Eficiența costurilor
Unul dintre cele mai notabile avantaje ale DeepSeek-R1 este rentabilitatea sa. Modelul a fost dezvoltat cu un buget estimat de aproximativ 5,6 milioane USD, folosind doar 2.000 GPU -uri mai puțin puternice. Acest lucru este drastic mai mic decât costurile asociate cu dezvoltarea OpenAI-O1, care se presupune că depășește 100 de milioane de dolari datorită cerințelor sale extinse de pregătire [3] [5]. În consecință, Deepseek-R1 este accesibil unei game mai largi de utilizatori, inclusiv startup-uri și cercetători, deoarece este open-source și este disponibilă sub o licență MIT [1] [5].
Accesibilitate
Natura open-source Deepseek-R1 permite o mai mare accesibilitate în cadrul comunității AI. Utilizatorii pot utiliza și modifica în mod liber modelul pentru diverse aplicații, fără a suporta costuri ridicate asociate cu modele proprii precum OpenAI-O1. Această democratizare a tehnologiei AI poziționează Deepseek-R1 ca o forță competitivă împotriva jucătorilor consacrați pe piață [3] [5].
Concluzie
În rezumat, Deepseek-R1 se remarcă pentru arhitectura sa inovatoare și metodele de formare care acordă prioritate eficienței și rentabilității, obținând în același timp performanțe competitive în diferite sarcini AI. OpenAI-O1 rămâne un model formidabil, dar vine cu costuri operaționale mai mari și cerințe tradiționale de formare. Pe măsură ce peisajul AI evoluează, abordarea Deepseek-R1 poate influența evoluțiile viitoare în domeniu.
Citări:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-AI-OWERHOUSE OUTPERFORFORMING-OPEN-AI-S-O1-AT-95-UNS-COST
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-AI-AI-THAT-CRUSHED-OPENAI-LOW-TO-UNSEPEEPSEEK-R1-PRIVENTAL-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-available-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparaing-deepseek-r1-openai-o1-which-AI-model-comes-out-pblo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1