Deepseek-R1 dan OpenAI-O1 adalah dua model AI canggih yang menunjukkan perbedaan signifikan dalam arsitektur mereka, metodologi pelatihan, kinerja, dan efektivitas biaya. Inilah perbandingan terperinci dari keduanya:
Metodologi Arsitektur dan Pelatihan
** Deepseek-R1 menggunakan arsitektur campuran ahli (MOE), yang menggunakan 671 miliar parameter tetapi hanya mengaktifkan 37 miliar selama setiap umpan maju. Desain ini meningkatkan efisiensi komputasi dan memungkinkan model untuk menangani tugas -tugas kompleks dengan konsumsi sumber daya yang lebih sedikit. Selain itu, Deepseek-R1 terutama dilatih menggunakan pendekatan pembelajaran penguatan (RL), yang memungkinkannya untuk mengembangkan kemampuan penalaran secara mandiri tanpa penyempurnaan yang diawasi secara luas [1] [2] [5].
Sebaliknya, OpenAI-O1 mengikuti metode pelatihan yang lebih tradisional yang melibatkan penyempurnaan yang diawasi secara signifikan, membutuhkan kumpulan data yang luas dan sumber daya komputasi. Ketergantungan pada pelatihan skala besar ini berkontribusi pada biaya operasional yang lebih tinggi dan tuntutan sumber daya [2] [3].
Pertunjukan
Deepseek-R1 telah menunjukkan kinerja superior dalam berbagai tolok ukur dibandingkan dengan OpenAI-O1. Ini telah mengungguli O1 di bidang-bidang utama seperti pengkodean, pemecahan masalah matematika, dan tugas penalaran logis. Secara khusus, R1 unggul dalam tolok ukur seperti AIME, Math-500, dan SWE-Bench, menampilkan waktu respons yang lebih cepat dan akurasi yang lebih tinggi dalam skenario pemecahan masalah yang kompleks [2] [4] [6]. Namun, sementara R1 berkinerja mengesankan di banyak bidang, beberapa laporan menyarankan itu mungkin tidak melampaui O1 dalam setiap aspek penalaran dan matematika [4].
Efektivitas biaya
Salah satu keuntungan paling menonjol dari Deepseek-R1 adalah efektivitas biaya. Model ini dikembangkan dengan perkiraan anggaran sekitar $ 5,6 juta, menggunakan hanya 2.000 GPU yang kurang kuat. Ini secara drastis lebih rendah dari biaya yang terkait dengan pengembangan OpenAI-O1, yang dilaporkan melebihi $ 100 juta karena persyaratan pelatihan yang luas [3] [5]. Akibatnya, Deepseek-R1 dapat diakses oleh berbagai pengguna, termasuk startup dan peneliti, karena ini adalah sumber terbuka dan tersedia di bawah lisensi MIT [1] [5].
aksesibilitas
Sifat open-source Deepseek-R1 memungkinkan untuk aksesibilitas yang lebih besar dalam komunitas AI. Pengguna dapat dengan bebas memanfaatkan dan memodifikasi model untuk berbagai aplikasi tanpa menimbulkan biaya tinggi yang terkait dengan model berpemilik seperti OpenAI-O1. Demokratisasi teknologi AI ini memposisikan Deepseek-R1 sebagai kekuatan kompetitif terhadap pemain mapan di pasar [3] [5].
Kesimpulan
Singkatnya, Deepseek-R1 menonjol karena arsitektur inovatif dan metode pelatihan yang memprioritaskan efisiensi dan efektivitas biaya sambil mencapai kinerja kompetitif di berbagai tugas AI. OpenAI-O1 tetap menjadi model yang tangguh tetapi dilengkapi dengan biaya operasional yang lebih tinggi dan tuntutan pelatihan tradisional. Seiring berkembangnya lanskap AI, pendekatan Deepseek-R1 dapat memengaruhi perkembangan di masa depan di lapangan.
Kutipan:
[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-crushed-openai-how-to-use-deepseek-r1-prively-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-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1