DeepSeek-R1: n ja Claude 3.5 -sonetin koulutuksen laskennallisten kustannusten vertailu sisältää useiden tekijöiden, kuten arvioidut koulutuskustannukset, malliarkkitehtuuri ja laskennallinen tehokkuus.
Deepseek-R1
- Arvioidut koulutuskustannukset: DeepSeek-R1: n koulutuskustannusten arvioidaan olevan 500 000–2 miljoonaa dollaria, ja joidenkin lähteiden mukaan se voi olla niinkin alhainen kuin miljoona dollaria, kun se alkaa edellisestä versiosta, kuten Deepseek V3 [1] [4]. Tämä kustannus on huomattavasti alhaisempi verrattuna muihin suurten AI-malleihin.
-Malli-arkkitehtuuri ja tehokkuus: DeepSeek-R1 työllistää seoksen ulkopuolelle (MOE) arkkitehtuuria, joka on suunniteltu laskennallisesti tehokkaana. Se käyttää laajamittaista vahvistusoppimista parantaakseen päättelymahdollisuuksiaan minimaalisilla merkittyjen tietojen avulla vähentämällä laskennallista taakkaa, joka tyypillisesti liittyy suuriin malleihin [3] [6].
- Laskennallinen tehokkuus: DeepSek-R1 keskittyy kohdennettuun malliarkkitehtuuriin ja laskennalliseen tehokkuuteen, mikä myötävaikuttaa sen alhaisempiin koulutuskustannuksiin. Se saavuttaa tämän optimoitujen harjoitusprosessien ja mahdollisesti alhaisemman energian ja laitteistovaatimuksen avulla [1].
Claude 3.5 Sonet
- Arvioidut koulutuskustannukset: Claude 3,5: n sonnetin koulutuskustannusten on ilmoitettu olevan 20–30 miljoonaa dollaria, mikä on huomattavasti korkeampi kuin Deepseek-R1 [5].
- Malli -arkkitehtuuri ja tehokkuus: Claude 3.5 Sonnet on suunniteltu koodaustehtävien korkean suorituskyvyn saavuttamiseksi ja tarjoaa nopeuden ja tehokkuuden parannuksia edeltäjiinsä. Sen arkkitehtuurissa ei kuitenkaan keskity erityisesti laskennallisten kustannusten vähentämiseen koulutuksen aikana [8].
- Operatiiviset kustannukset: Vaikka koulutuskustannukset ovat korkeat, Claude 3,5 Sonnet tarjoaa kilpailukykyisen operatiivisen hinnoittelun 3 dollaria miljoonasta syöttömerkistä ja 15 dollaria miljoonasta lähtömerkistä [8]. Tämä toimintakustannus on kuitenkin edelleen korkeampi kuin Deepseek-R1: n hinnoittelurakenne, joka hyötyy välimuistimekanismeista [3] [6].
Yhteenvetona voidaan todeta, että DeepSeek-R1: llä on huomattavasti alhaisemmat koulutuskustannukset verrattuna Claude 3.5 Sonetiin, pääasiassa sen tehokkaiden arkkitehtuuri- ja koulutusmenetelmien vuoksi. Claude 3.5 Sonnet tarjoaa kuitenkin erinomaisen suorituskyvyn tietyissä koodaustehtävissä, ja se on saatavana erilaisten sovellusliittymien kautta, mikä tekee siitä arvokkaan valinnan tietyille sovelluksille korkeammista koulutus- ja toimintakustannuksistaan huolimatta.
Viittaukset:
[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/
.
.
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-onet-35-sok-a-few-10ms-to-train-aktiviteetti-7290427104863694849-6em-
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
.
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-konnet
[9] https://elephas.app/blog/deeptseek-vs-claude