Der Vergleich der Rechenkosten für das Training von Deepseek-R1 und Claude 3.5 Sonett beinhaltet die Untersuchung mehrerer Faktoren, einschließlich der geschätzten Schulungskosten, der Modellarchitektur und der Recheneffizienz.
Deepseek-R1
- Geschätzte Schulungskosten: Die Schulungskosten für Deepseek-R1 werden auf 500.000 und 2 Millionen US-Dollar geschätzt, wobei einige Quellen darauf hindeuten, dass es bei einer früheren Version wie Deepseek V3 [1] [4] nur 1 Million US-Dollar betragen könnte. Diese Kosten sind im Vergleich zu anderen großflächigen KI-Modellen deutlich niedriger.
-Modellarchitektur und Effizienz: DeepSeek-R1 verwendet eine MIE-Architektur (Experten), die rechnerisch effizient ist. Es verwendet groß angelegte Verstärkungslernen, um seine Argumentationsfunktionen mit minimalen markierten Daten zu verbessern und die Rechenbelastung zu verringern, die typischerweise mit großen Modellen verbunden sind [3] [6].
. Dies erreicht dies durch optimierte Trainingsprozesse und möglicherweise geringere Energie- und Hardwareanforderungen [1].
Claude 3.5 Sonett
- Geschätzte Schulungskosten: Die Schulungskosten für Claude 3.5-Sonett liegen im Bereich von 20 bis 30 Millionen US-Dollar, deutlich höher als Deepseek-R1 [5].
- Modellarchitektur und Effizienz: Claude 3.5 Sonett ist für eine hohe Leistung bei Codierungsaufgaben ausgelegt und bietet Verbesserungen in Geschwindigkeit und Effizienz im Vergleich zu seinen Vorgängern. Die Architektur konzentriert sich jedoch nicht speziell auf die Reduzierung der Rechenkosten während des Trainings [8].
. Diese Betriebskosten sind jedoch immer noch höher als die Preisstruktur von Deepseek-R1, die von Caching-Mechanismen profitiert [3] [6].
Zusammenfassend hat Deepseek-R1 im Vergleich zu Claude 3.5-Sonett erheblich niedrigere Trainingskosten, vor allem aufgrund seiner effizienten Architektur- und Trainingsmethoden. Claude 3.5 Sonnet bietet jedoch bei bestimmten Codierungsaufgaben eine überlegene Leistung und ist über verschiedene APIs erhältlich. Damit ist es trotz der höheren Schulungs- und Betriebskosten eine wertvolle Wahl für bestimmte Anwendungen.
Zitate:
[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-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-teepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took-a-few-10ms-to-train-aktivität-7290427104863694849-6em-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-peepseek-is-much-activity-7289668391965982720-WFPG
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude