A DeepSeek-R1 és az OpenAI-O1 két fejlett AI modell, amelyek jelentős különbségeket mutatnak építészetükben, képzési módszereikben, teljesítményükben és költséghatékonyságukban. Itt a kettő részletes összehasonlítása:
Építészet és képzési módszertan
** A DeepSeek-R1 szakértői (MOE) építészet keverékét alkalmazza, amely 671 milliárd paramétert használ, de mindössze 37 milliárdot aktivál az egyes előrehaladás során. Ez a kialakítás javítja a számítási hatékonyságot, és lehetővé teszi a modell számára, hogy kevesebb erőforrás -fogyasztással rendelkező komplex feladatokat kezeljen. Ezenkívül a DeepSeek-R1-et elsősorban egy megerősítő tanulási (RL) megközelítés alkalmazásával kiképezték, lehetővé téve az érvelési képességek önálló fejlesztését anélkül, hogy kiterjedt felügyelt finomhangolás nélkül [1] [2] [5].
Ezzel szemben az Openai-O1 egy hagyományosabb képzési módszert követ, amely jelentős felügyelt finomhangolást foglal magában, kiterjedt adatkészleteket és számítási erőforrásokat igényel. A nagyszabású képzésre való támaszkodás hozzájárul a magasabb működési költségekhez és az erőforrás-igényekhez [2] [3].
Teljesítmény
A DeepSeek-R1 kiváló teljesítményt mutatott a különféle referenciaértékekben, mint az OpenAI-O1. Ez felülmúlta az O1-et olyan kulcsfontosságú területeken, mint a kódolás, a matematikai problémamegoldás és a logikai érvelési feladatok. Pontosabban, az R1 olyan referenciaértékekben kiemelkedik, mint az aime, a Math-500 és a Swe-Sench, a gyorsabb válaszidőket és a nagyobb pontosságot mutatva a komplex problémamegoldó forgatókönyvekben [2] [4] [6]. Noha az R1 sok területen lenyűgözően teljesít, egyes jelentések azt sugallják, hogy az érvelés és a matematika minden szempontjából nem haladhatja meg az O1 -et [4].
Költséghatékonyság
A DeepSeek-R1 egyik legjelentősebb előnye a költséghatékonysága. A modellt a becsült költségvetéssel, körülbelül 5,6 millió dollárral fejlesztették ki, mindössze 2000 kevésbé erős GPU felhasználásával. Ez drasztikusan alacsonyabb, mint az Openai-O1 fejlesztésével járó költségek, amelyek állítólag meghaladják a 100 millió dollárt, kiterjedt képzési követelményei miatt [3] [5]. Következésképpen a DeepSeek-R1 a felhasználók szélesebb körében elérhető, ideértve az induló vállalkozásokat és a kutatókat is, mivel ez nyílt forráskódú és MIT licenc alapján elérhető [1] [5].
Hozzáférhetőség
A DeepSeek-R1 nyílt forráskódú jellege lehetővé teszi az AI közösségben történő nagyobb hozzáférhetőséget. A felhasználók szabadon használhatják és módosíthatják a modellt különféle alkalmazásokhoz anélkül, hogy olyan tulajdonosi modellekhez kapcsolódnának, mint például az OpenAI-O1. Az AI technológia ezen demokratizálódása a DeepSeek-R1-et a piacon bevált szereplőkkel szembeni versenyképesnek tekinti [3] [5].
Következtetés
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 kiemelkedik az innovatív architektúrák és képzési módszerek miatt, amelyek prioritást élveznek a hatékonyság és a költséghatékonyság, miközben versenyképes teljesítményt érnek el a különféle AI feladatokban. Az Openai-O1 továbbra is félelmetes modell, de magasabb működési költségekkel és hagyományos képzési igényekkel jár. Az AI táj fejlődésével a DeepSeek-R1 megközelítése befolyásolhatja a terület jövőbeli fejlődését.
Idézetek:
[1] https://builtin.com/articial-intelligence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-mentperforming-open-a--o1-at-95 -lless-cost
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-cushed-openai-how-to-use-deepseek-riveatation-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-valable-in-github-models-public-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-shich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1