Deepseek-R1 in OpenAI-O1 sta dva napredna modela AI, ki prikazujeta pomembne razlike v njihovi arhitekturi, metodologijah usposabljanja, uspešnosti in stroškovne učinkovitosti. Tu je podrobna primerjava obeh:
Metodologija arhitekture in usposabljanja
** Deepseek-R1 uporablja mešanico arhitekture strokovnjakov (MOE), ki uporablja 671 milijard parametrov, vendar med vsakim prehodom aktivira le 37 milijard. Ta zasnova izboljšuje računalniško učinkovitost in omogoča modelu, da obravnava zapletene naloge z manj porabe virov. Poleg tega je bil Deepseek-R1 usposobljen predvsem s pristopom okrepljenega učenja (RL), ki mu je omogočil neodvisno razvijanje zmogljivosti sklepanja brez obsežnega nadzorovanega natančnega nastavitve [1] [2] [5].
V nasprotju s tem OpenAI-O1 sledi bolj tradicionalni metodi usposabljanja, ki vključuje znatno nadzorovano natančno nastavitev, ki zahteva obsežne nabore podatkov in računske vire. Ta odvisnost od obsežnega usposabljanja prispeva k višjim operativnim stroškom in zahtevam virov [2] [3].
Performance
Deepseek-R1 je pokazal vrhunsko zmogljivost pri različnih merilih v primerjavi z OpenAI-O1. O1 je presegel O1 na ključnih področjih, kot so kodiranje, matematično reševanje problemov in logične naloge sklepanja. Zlasti se R1 odlikuje v merilih, kot so AIME, MATH-500 in SWE-Bench, ki prikazuje hitrejše odzivne čase in večjo natančnost v zapletenih scenarijih reševanja problemov [2] [4] [6]. Kljub temu, da R1 na mnogih področjih deluje impresivno, nekatera poročila kažejo, da v vseh vidikih sklepanja in matematike morda ne bo presegla O1 [4].
Strokovna učinkovitost
Ena najpomembnejših prednosti Deepseek-R1 je njegova stroškovno učinkovitost. Model je bil razvit z ocenjenim proračunom v višini približno 5,6 milijona dolarjev, pri čemer je uporabil le 2000 manj močnih GPU -jev. To je drastično nižje od stroškov, povezanih z razvojem OpenAI-O1, kar naj bi zaradi obsežnih zahtev po usposabljanju presegalo 100 milijonov dolarjev [3] [5]. Posledično je Deepseek-R1 dostopen širšemu krogu uporabnikov, vključno z startupi in raziskovalci, saj je odprtokodna in na voljo pod licenco MIT [1] [5].
Dostopnost
Odprta narava Deepseek-R1 omogoča večjo dostopnost v skupnosti AI. Uporabniki lahko prosto uporabljajo in spreminjajo model za različne aplikacije, ne da bi pri tem povzročili visoke stroške, povezane z lastniškimi modeli, kot je OpenAI-O1. Ta demokratizacija tehnologije AI postavlja Deepseek-R1 kot konkurenčno silo proti uveljavljenim akterjem na trgu [3] [5].
Zaključek
Če povzamemo, Deepseek-R1 izstopa za svoje inovativne metode arhitekture in usposabljanja, ki dajejo prednost učinkovitosti in stroškovnemu učinkovitosti, hkrati pa dosegajo konkurenčno uspešnost pri različnih nalogah AI. OpenAI-O1 ostaja močan model, vendar ima večje operativne stroške in tradicionalne zahteve za usposabljanje. Ko se razvija AI pokrajina, lahko pristop Deepseek-R1 vpliva na prihodnje dogodke na tem področju.
Navedbe:
[1] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-open-aai-s-O1-AT-95-ne-Cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-penai-how-to-e-deepseek-r1-privaly-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-penai-pr-review
[7] https://github.blog/changelog/2025-01-29-meepseek-r1-is-Now-available-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-aa-model-commes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1