Sự khác biệt chính giữa Deepseek-R1 và Openai-O1 là gì

Phương pháp kiến ​​trúc và đào tạo

** Deepseek-R1 sử dụng hỗn hợp kiến ​​trúc chuyên gia (MOE), sử dụng 671 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 37 tỷ trong mỗi lần vượt qua. Thiết kế này tăng cường hiệu quả tính toán và cho phép mô hình xử lý các nhiệm vụ phức tạp với mức tiêu thụ tài nguyên ít hơn. Ngoài ra, Deepseek-R1 chủ yếu được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học tập củng cố (RL), cho phép nó phát triển các khả năng lý luận một cách độc lập mà không cần tinh chỉnh được giám sát rộng rãi [1] [2] [5].

Ngược lại, OpenAI-O1 tuân theo một phương pháp đào tạo truyền thống hơn liên quan đến việc tinh chỉnh được giám sát đáng kể, đòi hỏi các bộ dữ liệu rộng rãi và tài nguyên tính toán. Sự phụ thuộc này vào đào tạo quy mô lớn góp phần vào chi phí hoạt động cao hơn và nhu cầu tài nguyên [2] [3].

Hiệu suất

Deepseek-R1 đã thể hiện hiệu suất vượt trội trong các điểm chuẩn khác nhau so với Openai-O1. Nó đã vượt trội so với O1 trong các lĩnh vực chính như mã hóa, giải quyết vấn đề toán học và các nhiệm vụ lý luận logic. Cụ thể, R1 vượt trội trong các điểm chuẩn như AIME, MATH-500 và SWEChch, hiển thị thời gian phản hồi nhanh hơn và độ chính xác cao hơn trong các kịch bản giải quyết vấn đề phức tạp [2] [4] [6]. Tuy nhiên, trong khi R1 thực hiện ấn tượng trong nhiều lĩnh vực, một số báo cáo cho thấy nó có thể không vượt qua O1 trong mọi khía cạnh của lý luận và toán học [4].

Hiệu quả chi phí

Một trong những lợi thế đáng chú ý nhất của DeepSeek-R1 là hiệu quả chi phí của nó. Mô hình này được phát triển với ngân sách ước tính khoảng 5,6 triệu đô la, chỉ sử dụng 2.000 GPU mạnh hơn. Điều này thấp hơn đáng kể so với chi phí liên quan đến việc phát triển OpenAI-O1, được báo cáo là vượt quá 100 triệu đô la do các yêu cầu đào tạo rộng rãi của nó [3] [5]. Do đó, Deepseek-R1 có thể truy cập được với một loạt người dùng rộng hơn, bao gồm các công ty khởi nghiệp và nhà nghiên cứu, vì nó là nguồn mở và có sẵn theo giấy phép MIT [1] [5].

Khả năng tiếp cận

Bản chất nguồn mở của DeepSeek-R1 cho phép tiếp cận nhiều hơn trong cộng đồng AI. Người dùng có thể tự do sử dụng và sửa đổi mô hình cho các ứng dụng khác nhau mà không phải chịu chi phí cao liên quan đến các mô hình độc quyền như OpenAI-O1. Dân chủ hóa công nghệ AI này định vị Deepseek-R1 là một lực lượng cạnh tranh chống lại những người chơi được thành lập trên thị trường [3] [5].

Phần kết luận

Tóm lại, Deepseek-R1 nổi bật với các phương pháp đào tạo và kiến ​​trúc sáng tạo ưu tiên hiệu quả và hiệu quả chi phí trong khi đạt được hiệu suất cạnh tranh trong các nhiệm vụ AI khác nhau. Openai-O1 vẫn là một mô hình đáng gờm nhưng đi kèm với chi phí hoạt động cao hơn và nhu cầu đào tạo truyền thống. Khi cảnh quan AI phát triển, cách tiếp cận của Deepseek-R1 có thể ảnh hưởng đến sự phát triển trong tương lai trong lĩnh vực này.

Trích dẫn:
[1)
[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-privately-22fl
.
[5] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[6] https://www.greptile.com/blog/deepseek-vs-openai-pr-review
.
[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