Het vergelijken van de rekenkosten van het trainen van Deepseek-R1 en Claude 3.5 Sonnet omvat het onderzoeken van verschillende factoren, waaronder de geschatte trainingskosten, modelarchitectuur en computationele efficiëntie.
Deepseek-R1
- Geschatte trainingskosten: de trainingskosten voor Deepseek-R1 worden geschat op tussen $ 500.000 en $ 2 miljoen, waarbij sommige bronnen suggereren dat het zo laag kan zijn als $ 1 miljoen bij het starten van een vorige versie zoals Deepseek V3 [1] [4]. Deze kosten zijn aanzienlijk lager in vergelijking met andere grootschalige AI-modellen.
-Modelarchitectuur en efficiëntie: DeepSeek-R1 maakt gebruik van een mix-of-experts (MOE) -architectuur, die is ontworpen om computationeel efficiënt te zijn. Het maakt gebruik van grootschalige versterkingsleren om zijn redeneermogelijkheden te verbeteren met minimale gelabelde gegevens, waardoor de rekenlast wordt verminderd die meestal geassocieerd is met grote modellen [3] [6].
- Computationele efficiëntie: Deepseek-R1 richt zich op gerichte modelarchitectuur en computationele efficiëntie, wat bijdraagt aan de lagere trainingskosten. Het bereikt dit door geoptimaliseerde trainingsprocessen en mogelijk lagere energie- en hardwarevereisten [1].
Claude 3.5 Sonnet
- Geschatte trainingskosten: de trainingskosten voor Claude 3.5-sonnet zijn naar verluidt in het bereik van $ 20 tot $ 30 miljoen, aanzienlijk hoger dan Deepseek-R1 [5].
- Modelarchitectuur en efficiëntie: Claude 3.5 Sonnet is ontworpen voor hoge prestaties bij codeertaken en biedt verbeteringen in snelheid en efficiëntie in vergelijking met zijn voorgangers. De architectuur ervan is echter niet specifiek gericht op het verlagen van de rekenkosten tijdens de training [8].
- Operationele kosten: hoewel de trainingskosten hoog zijn, biedt Claude 3.5 Sonnet concurrerende operationele prijzen voor $ 3 per miljoen input tokens en $ 15 per miljoen output tokens [8]. Deze operationele kosten zijn echter nog steeds hoger dan de prijsstructuur van deepseek-R1, die profiteert van cachingmechanismen [3] [6].
Samenvattend heeft Deepseek-R1 een aanzienlijk lagere trainingskosten in vergelijking met Claude 3.5-sonnet, voornamelijk vanwege de efficiënte architectuur- en trainingsmethoden. Claude 3.5 Sonnet biedt echter superieure prestaties in bepaalde coderingstaken en is beschikbaar via verschillende API's, waardoor het een waardevolle keuze is voor specifieke applicaties ondanks de hogere training en operationele kosten.
Citaten:
[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-gpt-o1-vs-claude-3-5-sonnet-which-is-best-forcoding/
[4] https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-deepseek-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-real-training-costs-for-deepseek-is-much-activity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.antropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude