Συγκρίνοντας το υπολογιστικό κόστος της κατάρτισης Deepseek-R1 και Claude 3,5 Sonnet περιλαμβάνει την εξέταση πολλών παραγόντων, συμπεριλαμβανομένου του εκτιμώμενου κόστους κατάρτισης, της αρχιτεκτονικής μοντέλων και της υπολογιστικής αποτελεσματικότητας.
Deepseek-R1
- Εκτιμώμενο κόστος κατάρτισης: Το κόστος κατάρτισης για το DeepSeeek-R1 εκτιμάται ότι είναι μεταξύ $ 500.000 και 2 εκατομμυρίων δολαρίων, με ορισμένες πηγές που υποδηλώνουν ότι θα μπορούσαν να είναι τόσο χαμηλές όσο 1 εκατομμύριο δολάρια όταν ξεκινούν από προηγούμενη έκδοση όπως το DeepSeek V3 [1] [4]. Αυτό το κόστος είναι σημαντικά χαμηλότερο σε σύγκριση με άλλα μοντέλα AI μεγάλης κλίμακας.
-Μοντέλο Αρχιτεκτονική και Αποδοτικότητα: Η DeepSeeek-R1 χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική μείγματος-εξουσίας (MOE), η οποία έχει σχεδιαστεί για να είναι υπολογιστικά αποτελεσματική. Χρησιμοποιεί ευρεία ενίσχυση της μάθησης για την ενίσχυση των δυνατοτήτων λογικής της με ελάχιστα ετικέτες, μειώνοντας την υπολογιστική επιβάρυνση που συνήθως συνδέεται με μεγάλα μοντέλα [3] [6].
- Υπολογιστική απόδοση: Το DeepSeeek-R1 επικεντρώνεται στην στοχοθετημένη αρχιτεκτονική μοντέλου και στην υπολογιστική απόδοση, η οποία συμβάλλει στο χαμηλότερο κόστος εκπαίδευσης. Επιτυγχάνει αυτό μέσω βελτιστοποιημένων διαδικασιών κατάρτισης και ενδεχομένως χαμηλότερων απαιτήσεων ενέργειας και υλικού [1].
Claude 3.5 Sonnet
- Εκτιμώμενο κόστος κατάρτισης: Το κόστος κατάρτισης για το CLAUDE 3,5 Sonnet αναφέρεται ότι κυμαίνεται από $ 20 έως $ 30 εκατομμύρια, σημαντικά υψηλότερο από το Deepseek-R1 [5].
- Μοντέλο Αρχιτεκτονική και Αποδοτικότητα: Το Claude 3.5 Sonnet έχει σχεδιαστεί για υψηλές επιδόσεις σε εργασίες κωδικοποίησης και προσφέρει βελτιώσεις στην ταχύτητα και την αποτελεσματικότητα σε σύγκριση με τους προκατόχους της. Ωστόσο, η αρχιτεκτονική της δεν επικεντρώνεται ειδικά στη μείωση του υπολογιστικού κόστους κατά τη διάρκεια της κατάρτισης [8].
- Λειτουργικό κόστος: Ενώ το κόστος κατάρτισης είναι υψηλό, το CLAUDE 3,5 Sonnet προσφέρει ανταγωνιστική επιχειρησιακή τιμολόγηση σε $ 3 ανά εκατομμύριο μάρκες εισόδου και $ 15 ανά εκατομμύριο μάρκες παραγωγής [8]. Ωστόσο, αυτό το λειτουργικό κόστος εξακολουθεί να είναι υψηλότερο από τη δομή τιμολόγησης του Deepseek-R1, η οποία επωφελείται από τους μηχανισμούς προσωρινής αποθήκευσης [3] [6].
Συνοπτικά, το Deepseek-R1 έχει σημαντικά χαμηλότερο κόστος κατάρτισης σε σύγκριση με το Sonnet 3,5 Sonnet, κυρίως λόγω των αποτελεσματικών μεθοδολογιών αρχιτεκτονικής και κατάρτισης. Ωστόσο, το CLAUDE 3.5 Sonnet προσφέρει ανώτερη απόδοση σε ορισμένες εργασίες κωδικοποίησης και είναι διαθέσιμη μέσω διαφόρων API, καθιστώντας την πολύτιμη επιλογή για συγκεκριμένες εφαρμογές παρά το υψηλότερο κόστος κατάρτισης και λειτουργίας του.
Αναφορές:
[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-hhich-best-for-coding/
[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-728968391965982720-wfpg
[8] https://www.anthroper.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude