Porovnání výpočetních nákladů na školení DeepSeek-R1 a Claude 3.5 Sonet zahrnuje zkoumání několika faktorů, včetně odhadovaných nákladů na školení, modelové architektury a výpočetní efektivity.
DeepSeek-R1
- Odhadované náklady na školení: Odhaduje se, že náklady na školení pro DeepSeek-R1 se pohybují mezi 500 000 a 2 miliony USD, přičemž některé zdroje naznačují, že by mohly být při zahájení předchozí verze jako Deepseek V3 [1] [4]. Tyto náklady jsou výrazně nižší ve srovnání s jinými rozsáhlými modely AI.
-Modelová architektura a účinnost: DeepSeek-R1 používá architekturu směsi expertů (MOE), která je navržena tak, aby byla výpočetně efektivní. Používá rozsáhlé učení zesílení ke zvýšení jeho schopností uvažování s minimálními značenými daty, což snižuje výpočetní zátěž obvykle spojenou s velkými modely [3] [6].
- Výpočetní účinnost: DeepSeek-R1 se zaměřuje na cílenou architekturu modelu a výpočetní účinnost, která přispívá k nižším nákladům na školení. Toho dosahuje prostřednictvím optimalizovaných tréninkových procesů a potenciálně nižších požadavků na energii a hardware [1].
Claude 3.5 Sonet
- Odhadované náklady na školení: Náklady na školení pro Claude 3,5 Sonet se uvádí, že se pohybují v rozmezí 20 až 30 milionů USD, což je výrazně vyšší než DeepSeek-R1 [5].
- Modelová architektura a účinnost: Claude 3.5 Sonet je navržen pro vysoký výkon v úkolech kódování a nabízí zlepšení rychlosti a účinnosti ve srovnání s jejími předchůdci. Jeho architektura se však konkrétně nezaměřuje na snížení výpočetních nákladů během školení [8].
- Provozní náklady: Zatímco náklady na školení jsou vysoké, Claude 3.5 Sonet nabízí konkurenční provozní ceny za 3 za milion vstupních tokenů a 15 $ za milion výstupních tokenů [8]. Tyto provozní náklady jsou však stále vyšší než struktura cen DeepSeek-R1, která těží z mechanismů ukládání do mezipaměti [3] [6].
Stručně řečeno, DeepSeek-R1 má výrazně nižší náklady na trénink ve srovnání s Claude 3.5 Sonet, především kvůli jeho účinné architektuře a metodice školení. Společnost Claude 3.5 Sonet však nabízí vynikající výkon v určitých úkolech kódování a je k dispozici prostřednictvím různých API, což z něj činí cennou volbu pro konkrétní aplikace navzdory vyššímu školení a provozním nákladům.
Citace:
[1] https://www.byteplus.com/en/topic/384199
[2] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1h82pl3/i_spent_8_hours_testing_o1_pro_200_vs_claude/
[3] https://blog.getbind.co/2025/01/23/deepseek-r1-vs-g-o1-VS-Claude-3-5-Sonet-which-is-best- for-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient-opdates/What-went-into-tringeeepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took-a-few-10ms-to-train-Activity-7290427104863694849-6EM-
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
[7] https://www.linkedin.com/posts/jngiam_the-training-costs-for-deepseek-is-much-Activity-7289668391965982720-WFPG
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://lephas.app/blog/deepseek-vs-claude