Deepseek-R1 y OpenAI-O1 son dos modelos AI avanzados que muestran diferencias significativas en su arquitectura, metodologías de entrenamiento, rendimiento y rentabilidad. Aquí hay una comparación detallada de los dos:
Metodología de arquitectura y capacitación
** Deepseek-R1 emplea una mezcla de arquitectura de expertos (MOE), que utiliza 671 mil millones de parámetros, pero activa solo 37 mil millones durante cada pase hacia adelante. Este diseño mejora la eficiencia computacional y permite que el modelo maneje tareas complejas con menos consumo de recursos. Además, Deepseek-R1 se capacitó principalmente utilizando un enfoque de aprendizaje de refuerzo (RL), lo que le permite desarrollar capacidades de razonamiento independientemente sin un ajuste fino supervisado extenso [1] [2] [5].
En contraste, OpenAI-O1 sigue un método de capacitación más tradicional que implica un ajuste fino supervisado significativo, que requiere extensos conjuntos de datos y recursos computacionales. Esta dependencia de la capacitación a gran escala contribuye a mayores costos operativos y demandas de recursos [2] [3].
Actuación
Deepseek-R1 ha demostrado un rendimiento superior en varios puntos de referencia en comparación con OpenAI-O1. Ha superado a O1 en áreas clave como codificación, resolución de problemas matemáticos y tareas de razonamiento lógico. Específicamente, R1 sobresale en puntos de referencia como AIME, MATH-500 y Bench SWE, mostrando tiempos de respuesta más rápidos y mayor precisión en escenarios complejos de resolución de problemas [2] [4] [6]. Sin embargo, si bien R1 funciona de manera impresionante en muchas áreas, algunos informes sugieren que no puede superar a O1 en todos los aspectos del razonamiento y las matemáticas [4].
rentable
Una de las ventajas más notables de Deepseek-R1 es su rentabilidad. El modelo se desarrolló con un presupuesto estimado de alrededor de $ 5.6 millones, utilizando solo 2,000 GPU menos potentes. Esto es drásticamente más bajo que los costos asociados con el desarrollo de OpenAI-O1, que supuestamente supera los $ 100 millones debido a sus extensos requisitos de capacitación [3] [5]. En consecuencia, Deepseek-R1 es accesible para una gama más amplia de usuarios, incluidas nuevas empresas e investigadores, ya que es de código abierto y está disponible bajo una licencia MIT [1] [5].
Accesibilidad
La naturaleza de código abierto de Deepseek-R1 permite una mayor accesibilidad dentro de la comunidad de IA. Los usuarios pueden utilizar y modificar libremente el modelo para varias aplicaciones sin incurrir en altos costos asociados con modelos propietarios como OpenAI-O1. Esta democratización de la tecnología de IA posiciona a Deepseek-R1 como una fuerza competitiva contra los actores establecidos en el mercado [3] [5].
Conclusión
En resumen, Deepseek-R1 se destaca por sus innovadores métodos de arquitectura y capacitación que priorizan la eficiencia y la rentabilidad al tiempo que logran el rendimiento competitivo en varias tareas de IA. OpenAI-O1 sigue siendo un modelo formidable, pero viene con mayores costos operativos y demandas tradicionales de capacitación. A medida que evoluciona el paisaje de IA, el enfoque de Deepseek-R1 puede influir en los desarrollos futuros en el campo.
Citas:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-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-deepseek-r1-privatamente-22fl
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_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-deepseek-r1-openai-o1-ai-ai-model-comesut-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1