La comparaison du coût de calcul de la formation Deepseek-R1 et Claude 3.5 Sonnet consiste à examiner plusieurs facteurs, notamment les coûts de formation estimés, l'architecture du modèle et l'efficacité de calcul.
Deepseek-R1
- Coût de formation estimé: Le coût de formation de Deepseek-R1 est estimé entre 500 000 $ et 2 millions de dollars, certaines sources suggérant qu'elle pourrait être aussi faible que 1 million de dollars en partant d'une version précédente comme Deepseek V3 [1] [4]. Ce coût est nettement inférieur à celle des autres modèles d'IA à grande échelle.
- Architecture et efficacité du modèle: Deepseek-R1 utilise une architecture de mélange de réseaux (MOE), qui est conçue pour être efficace sur le calcul. Il utilise l'apprentissage par renforcement à grande échelle pour améliorer ses capacités de raisonnement avec un minimum de données étiquetées, réduisant la charge de calcul généralement associée à de grands modèles [3] [6].
- Efficacité de calcul: Deepseek-R1 se concentre sur l'architecture de modèle ciblée et l'efficacité informatique, ce qui contribue à ses coûts de formation plus bas. Il y parvient grâce à des processus de formation optimisés et à des exigences d'énergie et de matériel potentiellement réduites [1].
Claude 3.5 Sonnet
- Coût de formation estimé: Le coût de formation de Claude 3.5 Sonnet serait de l'ordre de 20 à 30 millions de dollars, nettement plus élevé que Deepseek-R1 [5].
- Architecture et efficacité du modèle: le sonnet Claude 3.5 est conçu pour des performances élevées dans les tâches de codage et offre des améliorations de la vitesse et de l'efficacité par rapport à ses prédécesseurs. Cependant, son architecture ne se concentre pas spécifiquement sur la réduction des coûts de calcul pendant la formation [8].
- Coût opérationnel: Bien que le coût de formation soit élevé, Claude 3.5 Sonnet offre des prix opérationnels compétitifs à 3 $ par million de jetons d'entrée et 15 $ par million de jetons de production [8]. Cependant, ce coût opérationnel est encore plus élevé que la structure de tarification de Deepseek-R1, qui bénéficie des mécanismes de mise en cache [3] [6].
En résumé, Deepseek-R1 a un coût de formation significativement inférieur à Claude 3.5 Sonnet, principalement en raison de son architecture et de ses méthodologies de formation efficaces. Cependant, Claude 3.5 Sonnet offre des performances supérieures dans certaines tâches de codage et est disponible via diverses API, ce qui en fait un choix précieux pour des applications spécifiques malgré ses coûts de formation et d'exploitation plus élevés.
Citations:
[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-gew-10m
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
[7] https://www.linkedin.com/posts/jngam_the-real-training-costs-for-deepseek-is-much-activity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude