DeepSeek-R1 un Openai-O1 ir divi uzlaboti AI modeļi, kas demonstrē būtiskas atšķirības to arhitektūrā, apmācības metodoloģijās, veiktspējā un rentabilitātē. Šeit ir detalizēts abu salīdzinājums:
Arhitektūras un apmācības metodika
** DeepSEEK-R1 izmanto ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukumu, kurā tiek izmantoti 671 miljardi parametru, bet katras priekšējās caurlaides laikā aktivizē tikai 37 miljardus. Šis dizains uzlabo skaitļošanas efektivitāti un ļauj modelim veikt sarežģītus uzdevumus ar mazāku resursu patēriņu. Turklāt DeepSEEK-R1 galvenokārt tika apmācīts, izmantojot pastiprināšanas mācīšanās (RL) pieeju, ļaujot tai patstāvīgi attīstīt argumentācijas iespējas bez plašas uzraudzītas precizēšanas [1] [2] [5].
Turpretī Openai-O1 ievēro tradicionālāku apmācības metodi, kas ietver ievērojamu uzraudzītu precizēšanu, prasot plašas datu kopas un skaitļošanas resursus. Šī paļaušanās uz liela mēroga apmācību veicina augstākas darbības izmaksas un resursu prasības [2] [3].
Veiktspēja
DeepSeek-R1 ir parādījis izcilu sniegumu dažādos etalonos, salīdzinot ar Openai-O1. Tas ir pārspējis O1 galvenajās jomās, piemēram, kodēšana, matemātiskā problēmu risināšana un loģiski spriešanas uzdevumi. Konkrēti, R1 izceļas ar etaloniem, piemēram, AIME, MATH-500 un SWECH, parādot ātrāku reakcijas laiku un augstāku precizitāti sarežģītos problēmu risināšanas scenārijos [2] [4] [6]. Tomēr, lai arī R1 daudzās jomās darbojas iespaidīgi, daži ziņojumi liecina, ka tas var nepārsniegt O1 visos spriešanas un matemātikas aspektos [4].
izmaksu efektivitāte
Viena no ievērojamākajām DeepSEEK-R1 priekšrocībām ir tā rentabilitāte. Modelis tika izstrādāts ar paredzamo budžetu aptuveni 5,6 miljonu ASV dolāru apmērā, izmantojot tikai 2000 mazāk spēcīgus GPU. Tas ir krasi zemāks par izmaksām, kas saistītas ar Openai-O1 attīstību, kas, kā ziņots, pārsniedz USD 100 miljonus, ņemot vērā tās plašās apmācības prasības [3] [5]. Līdz ar to DeepSEEK-R1 ir pieejams plašākam lietotāju lokam, ieskaitot jaunuzņēmumus un pētniekus, jo tas ir atvērtā koda un pieejams ar MIT licenci [1] [5].
Pieejamība
DeepSeek-R1 atvērtā koda daba ļauj iegūt lielāku pieejamību AI kopienā. Lietotāji var brīvi izmantot un modificēt dažādu lietojumprogrammu modeli, neradot augstas izmaksas, kas saistītas ar patentētiem modeļiem, piemēram, Openai-O1. Šī AI tehnoloģijas demokratizācija pozicionē DeepSeek-R1 kā konkurences spēku pret izveidotajiem spēlētājiem tirgū [3] [5].
Secinājums
Rezumējot, DeepSEEK-R1 izceļas ar savām novatoriskajām arhitektūras un apmācības metodēm, kas par prioritāti piešķir efektivitāti un rentabilitāti, vienlaikus sasniedzot konkurences sniegumu dažādos AI uzdevumos. Openai-O1 joprojām ir milzīgs modelis, bet tam ir augstākas darbības izmaksas un tradicionālās apmācības prasības. Attīstoties AI ainavai, DeepSeek-R1 pieeja var ietekmēt turpmāko attīstību šajā jomā.
Atsauces:
[1] https://builtin.com/articial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse outperforming-open-ai-s-o1-at-95-less-izmaksu
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deepseek-r1-private-22fl
.
[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-depseek-r1-is-now-awayable-in-github-models-public-prew/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-depseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pallo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1