Deepseek-R1 ve Openai-O1, mimarileri, eğitim metodolojileri, performans ve maliyet etkinliklerinde önemli farklılıklar sergileyen iki gelişmiş AI modelidir. İşte ikisinin ayrıntılı bir karşılaştırması:
Mimari ve Eğitim Metodolojisi
** Deepseek-R1, 671 milyar parametre kullanan ancak her ileri geçişte sadece 37 milyar aktive eden uzman (MOE) mimarisinin bir karışımını kullanır. Bu tasarım hesaplama verimliliğini artırır ve modelin daha az kaynak tüketimi ile karmaşık görevleri ele almasını sağlar. Ek olarak, Deepseek-R1 öncelikle bir takviye öğrenme (RL) yaklaşımı kullanılarak eğitildi ve bu da kapsamlı denetimli ince ayar yapmadan bağımsız olarak akıl yürütme yeteneklerini geliştirmesine izin verdi [1] [2] [5].
Buna karşılık, Openai-O1, kapsamlı veri kümeleri ve hesaplama kaynakları gerektiren önemli denetimli ince ayar içeren daha geleneksel bir eğitim yöntemi izler. Büyük ölçekli eğitime olan bu güven, daha yüksek operasyonel maliyetlere ve kaynak taleplerine katkıda bulunmaktadır [2] [3].
Performans
Deepseek-R1, Openai-O1'e kıyasla çeşitli kriterlerde üstün performans göstermiştir. Kodlama, matematiksel problem çözme ve mantıksal akıl yürütme görevleri gibi kilit alanlarda O1'den daha iyi performans göstermiştir. Spesifik olarak, R1, karmaşık problem çözme senaryolarında daha hızlı yanıt süreleri ve daha yüksek doğruluk sergileyen AIME, MATH-500 ve SWE-Bench gibi ölçütlerde mükemmeldir [2] [4] [6]. Bununla birlikte, R1 birçok alanda etkileyici bir performans sergilerken, bazı raporlar akıl yürütme ve matematiğin her alanında O1'i aşamayacağını göstermektedir [4].
Maliyet etkinliği
Deepseek-R1'in en dikkat çekici avantajlarından biri maliyet etkinliğidir. Model, sadece 2.000 daha az güçlü GPU kullanılarak yaklaşık 5,6 milyon dolarlık tahmini bütçe ile geliştirildi. Bu, kapsamlı eğitim gereksinimleri nedeniyle 100 milyon doları aştığı bildirilen Openai-O1 geliştirme ile ilişkili maliyetlerden büyük ölçüde daha düşüktür [3] [5]. Sonuç olarak, Deepseek-R1, yeni başlayanlar ve araştırmacılar da dahil olmak üzere daha geniş bir kullanıcı yelpazesi tarafından erişilebilir, çünkü açık kaynaklı ve bir MIT lisansı altında mevcuttur [1] [5].
Erişilebilirlik
Deepseek-R1'in açık kaynaklı doğası, AI topluluğu içinde daha fazla erişilebilirlik sağlar. Kullanıcılar, Openai-O1 gibi tescilli modellerle ilişkili yüksek maliyetler elde etmeden çeşitli uygulamalar için modeli serbestçe kullanabilir ve değiştirebilir. AI teknolojisinin bu demokratikleştirilmesi, Deepseek-R1'i piyasadaki yerleşik oyunculara karşı rekabetçi bir güç olarak konumlandırmaktadır [3] [5].
Çözüm
Özetle, Deepseek-R1, çeşitli AI görevlerinde rekabetçi performans elde ederken verimlilik ve maliyet etkinliğine öncelik veren yenilikçi mimari ve eğitim yöntemleri için öne çıkmaktadır. Openai-O1 müthiş bir model olmaya devam ediyor, ancak daha yüksek operasyonel maliyetler ve geleneksel eğitim talepleri ile birlikte geliyor. Yapay zeka manzarası geliştikçe, Deepseek-R1'in yaklaşımı sahadaki gelecekteki gelişmeleri etkileyebilir.
Alıntılar:
[1] https://builtin.com/artfial-intigence/deepseek-r1
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-a-wowerhouse-uscerfiging-apen-a--s-o1-at-95-less-less
[3] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-a-a-that-brushed-openai-how-to-e-deepseek-rivately-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-i-i-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-s-sailable-in-github-models-puble-preview/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-taepseek-r1-openai-o1-which-a-a-model-comes out-pablo-8wtxf
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1