„Deepseek-R1“ ir „Openai-O1“ yra du pažangūs AI modeliai, kuriuose parodomi reikšmingi jų architektūros, mokymo metodikos, našumo ir ekonominio efektyvumo skirtumai. Čia pateiktas išsamus šių dviejų palyginimas:
Architektūros ir mokymo metodika
** „Deepseek-R1“ naudojamas ekspertų (MOE) architektūros, kuri naudoja 671 milijardą parametrų, mišinį, tačiau kiekvieno priekinio leidimo metu suaktyvina tik 37 milijardus. Šis dizainas padidina skaičiavimo efektyvumą ir leidžia modeliui atlikti sudėtingas užduotis, kuriose vartojama mažiau išteklių. Be to, „Deepseek-R1“ pirmiausia buvo mokomas naudojant armatūros mokymosi (RL) metodą, leidžiantį savarankiškai išsiugdyti samprotavimo galimybes, be plačios prižiūrimų derinimo [1] [2] [5].
Priešingai, „Openai-O1“ laikosi tradiciškesnio mokymo metodo, apimančio reikšmingą prižiūrimą derinimą, reikalaujantį išsamių duomenų rinkinių ir skaičiavimo išteklių. Šis pasitikėjimas didelio masto mokymu prisideda prie didesnių veiklos išlaidų ir išteklių poreikių [2] [3].
Našumas
„Deepseek-R1“ parodė aukštesnius rezultatus įvairiuose etalonuose, palyginti su „Openai-O1“. Jis pralenkė O1 tokiose pagrindinėse srityse kaip kodavimas, matematinis problemų sprendimas ir loginiai samprotavimo užduotys. Tiksliau, R1 išsiskiria tokiuose etalonuose kaip AIME, MATH-500 ir SWE-BEND, parodant greitesnį atsakymo laiką ir didesnį tikslumą sudėtinguose problemų sprendimo scenarijuose [2] [4] [6]. Tačiau nors R1 vaidina įspūdingai daugelyje sričių, kai kurios ataskaitos rodo, kad ji gali nepraleisti O1 visais samprotavimo ir matematikos aspektais [4].
Ekonominis efektyvumas
Vienas ryškiausių „Deepseek-R1“ pranašumų yra jo ekonominis efektyvumas. Modelis buvo sukurtas, kurio numatomas biudžetas buvo apie 5,6 mln. USD, naudojant tik 2 000 mažiau galingų GPU. Tai yra drastiškai mažesnė nei išlaidos, susijusios su „Openai-O1“ kūrimu, kuris, kaip pranešama, viršija 100 milijonų dolerių dėl didelių mokymo reikalavimų [3] [5]. Todėl „Deepseek-R1“ yra prieinamas platesniam vartotojų asortimentui, įskaitant pradedančiuosius ir tyrėjus, nes tai yra atvirojo kodo ir prieinamas pagal MIT licenciją [1] [5].
Prieinamumas
„Deepseek-R1“ atvirojo kodo pobūdis leidžia pasiekti didesnį prieinamumą AI bendruomenėje. Vartotojai gali laisvai naudoti ir modifikuoti įvairių programų modelį, nepatiriant didelių išlaidų, susijusių su patentuotais modeliais, tokiais kaip „Openai-O1“. Šis AI technologijos demokratizavimas „Deepseek-R1“ pozicionuoja kaip konkurencinę jėgą prieš nustatytus rinkos žaidėjus [3] [5].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek-R1“ išsiskiria iš novatoriškų architektūros ir mokymo metodų, kurie teikia pirmenybę efektyvumui ir ekonomiškumui, tuo pačiu pasiekiant konkurencinius rezultatus atliekant įvairias AI užduotis. „Openai-O1“ išlieka didžiuliu modeliu, tačiau joje yra didesnių veiklos išlaidų ir tradicinių mokymo poreikių. Tobulėjant AI kraštovaizdžiui, „Deepseek-R1“ požiūris gali paveikti būsimus pokyčius šioje srityje.
Citatos:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-power-oterhous-outperforming-open- ai-s-o1-at-95- be-išlaidos
[3] https://dev.to/proflead/deepseeek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-see-deeek-r1- pritricately-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-deepseek-r1-is-now-avable-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparling-deepseek-r1-openai-o1- which-ai-model-comes out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1