DeepSeek-R1 та OpenAI-O1-це дві вдосконалені моделі AI, які демонструють значні відмінності в їх архітектурі, методологіях навчання, ефективності та економічній ефективності. Ось детальне порівняння двох:
методологія архітектури та навчання
** DeepSeek-R1 використовує суміш архітектури експертів (МОЕ), яка використовує 671 мільярди параметрів, але активує лише 37 мільярдів під час кожного переднього проходу. Ця конструкція підвищує обчислювальну ефективність і дозволяє моделі обробляти складні завдання з меншим споживанням ресурсів. Крім того, DeepSeek-R1 в першу чергу навчався з використанням підходу для підкріплення (RL), що дозволяє йому розвивати можливості міркування незалежно без великої контрольованої тонкої настройки [1] [2] [5].
На відміну від цього, OpenAI-O1 дотримується більш традиційного методу навчання, який передбачає значну контрольну тонку настройку, що вимагає великих наборів даних та обчислювальних ресурсів. Ця опора на масштабне навчання сприяє більш високим операційним витратам та вимогам ресурсів [2] [3].
продуктивність
DeepSeek-R1 продемонстрував чудову ефективність у різних орієнтирах порівняно з OpenAI-O1. Він перевершив O1 у ключових областях, таких як кодування, математичне вирішення проблем та логічні завдання міркувань. Зокрема, R1 переважає в орієнтирах, таких як AIME, MATH-500 та SWE-Bench, демонструючи більш швидкі часи відгуку та більш високу точність у складних сценаріях вирішення проблем [2] [4] [6]. Однак, хоча R1 вражає у багатьох областях, деякі звіти свідчать про те, що він може не перевершити O1 у всіх аспектах міркувань та математики [4].
економічна ефективність
Однією з найбільш помітних переваг DeepSeek-R1 є його економічна ефективність. Модель була розроблена з орієнтовним бюджетом близько 5,6 мільйонів доларів, використовуючи всього 2000 менш потужних графічних процесорів. Це різко нижче, ніж витрати, пов'язані з розробкою OpenAI-O1, які, як повідомляється, перевищує 100 мільйонів доларів за рахунок широких вимог до навчання [3] [5]. Отже, DeepSeek-R1 доступний для більш широкого кола користувачів, включаючи стартапів та дослідників, оскільки він є відкритим кодом та доступний за ліцензією MIT [1] [5].
доступність
Природа з відкритим кодом DeepSeek-R1 дозволяє забезпечити більшу доступність у спільноті ШІ. Користувачі можуть вільно використовувати та змінювати модель для різних додатків, не несучи високих витрат, пов'язаних з власними моделями, такими як OpenAI-O1. Ця демократизація технології AI позиціонує DeepSeek-R1 як конкурентну силу проти усталених гравців на ринку [3] [5].
Висновок
Підсумовуючи це, DeepSeek-R1 виділяється своєю інноваційною архітектурою та методами навчання, які надають пріоритет ефективності та економічній ефективності, досягаючи конкурентоспроможності в різних завданнях AI. OpenAI-O1 залишається грізною моделлю, але постачається з більш високими операційними витратами та традиційними потребами в навчанні. У міру розвитку ландшафту ШІ підхід DeepSeek-R1 може впливати на майбутні події в цій галузі.
Цитати:
[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-без-cost-cost-cost-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-how-to-use-deepseek-r1-privately-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