DeepSeek-R1 и Openai-O1-это две современные модели ИИ, которые демонстрируют значительные различия в их архитектуре, методологиях обучения, производительности и экономической эффективности. Вот подробное сравнение двух:
Методология архитектуры и обучения
** DeepSeek-R1 использует смесь архитектуры экспертов (MOE), в которой используется 671 миллиард параметров, но активирует только 37 миллиардов во время каждого прямого прохода. Эта конструкция повышает вычислительную эффективность и позволяет модели обрабатывать сложные задачи с меньшим потреблением ресурсов. Кроме того, DeepSeek-R1 был в основном обучен с использованием подхода к подкреплению (RL), что позволило ему самостоятельно разрабатывать возможности рассуждений без обширного контролируемой точной настройки [1] [2] [5].
Напротив, OpenAI-O1 следует более традиционному методу обучения, который включает в себя значительную контролируемую тонкую настройку, требующую обширных наборов данных и вычислительных ресурсов. Эта зависимость от крупномасштабного обучения способствует более высоким эксплуатационным затратам и требованиям ресурсов [2] [3].
Производительность
DeepSeek-R1 продемонстрировал превосходную производительность в различных критериях по сравнению с OpenAI-O1. Он превзошел O1 в ключевых областях, таких как кодирование, математическое решение задач и логические рассуждения. В частности, R1 превосходит в критериях, таких как AIME, Math-500 и SWE-Bench, демонстрируя более быстрое время отклика и более высокую точность в сложных сценариях решения проблем [2] [4] [6]. Однако, хотя R1 впечатляюще работает во многих областях, некоторые сообщения предполагают, что он не может превзойти O1 во всех аспектах рассуждений и математики [4].
рентабельность
Одним из наиболее заметных преимуществ Deepseek-R1 является его экономическая эффективность. Модель была разработана с предполагаемым бюджетом около 5,6 млн. Долл. США, используя всего 2000 менее мощных графических процессоров. Это резко ниже, чем затраты, связанные с разработкой OpenAI-O1, что, как сообщается, превышает 100 миллионов долларов из-за его обширных требований к обучению [3] [5]. Следовательно, DeepSeek-R1 доступен для более широкого спектра пользователей, включая стартапы и исследователей, поскольку он является открытым исходным кодом и доступен по лицензии MIT [1] [5].
Доступность
Природа с открытым исходным кодом DeepSeek-R1 обеспечивает большую доступность в сообществе ИИ. Пользователи могут свободно использовать и изменять модель для различных приложений без высоких затрат, связанных с собственными моделями, такими как Openai-O1. Эта демократизация технологий ИИ позиционирует DeepSeek-R1 как конкурентную силу против известных игроков на рынке [3] [5].
Заключение
Таким образом, DeepSeek-R1 выделяется своей инновационной архитектурой и методами обучения, которые определяют приоритеты эффективности и экономической эффективности, одновременно достигая конкурентной работы в различных задачах ИИ. OpenAI-O1 остается грозной моделью, но поставляется с более высокими эксплуатационными затратами и традиционными требованиями обучения. По мере развития ландшафта ИИ подход DeepSeek-R1 может повлиять на будущие события в этой области.
Цитаты:
[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-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-openai-how-to-use-deepseek-r1-privaty-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/comparing-ideepseek-r1-openai-o1-wich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1