Il confronto tra i costi computazionali della formazione DeepSeek-R1 e Claude 3.5 Sonnet comporta l'esame di diversi fattori, tra cui i costi di formazione stimati, l'architettura del modello ed efficienza computazionale.
DeepSeek-R1
- Costo di allenamento stimato: il costo di allenamento per DeepSeek-R1 è stimato tra $ 500.000 e $ 2 milioni, con alcune fonti che suggeriscono che potrebbe essere di $ 1 milione quando a partire da una versione precedente come DeepSeek V3 [1] [4]. Questo costo è significativamente inferiore rispetto ad altri modelli di intelligenza artificiale su larga scala.
-Architettura e efficienza del modello: DeepSeek-R1 impiega un'architettura di miscela di esperti (MOE), progettata per essere efficiente dal punto di vista computazionale. Utilizza l'apprendimento di rinforzo su larga scala per migliorare le sue capacità di ragionamento con dati etichettati minimi, riducendo l'onere computazionale tipicamente associato a grandi modelli [3] [6].
- Efficienza computazionale: DeepSeek-R1 si concentra sull'architettura del modello mirata e sull'efficienza computazionale, che contribuisce ai costi di allenamento più bassi. Lo raggiunge attraverso processi di allenamento ottimizzati e potenzialmente più bassi requisiti energetici e hardware [1].
claude 3.5 sonetto
- Costo di allenamento stimato: il costo di formazione per Claude 3.5 Sonet è stato segnalato per essere compreso tra $ 20 e $ 30 milioni, significativamente più alto di DeepSeek-R1 [5].
- Architettura ed efficienza del modello: Claude 3.5 Sonet è progettato per prestazioni elevate nelle attività di codifica e offre miglioramenti di velocità ed efficienza rispetto ai suoi predecessori. Tuttavia, la sua architettura non si concentra specificamente sulla riduzione dei costi computazionali durante la formazione [8].
- Costo operativo: sebbene il costo di formazione sia elevato, Claude 3.5 Sonnet offre prezzi operativi competitivi a token di input di $ 3 per milione e token di uscita di $ 15 per milione [8]. Tuttavia, questo costo operativo è ancora più alto della struttura dei prezzi di DeepSeek-R1, che beneficia di meccanismi di memorizzazione nella cache [3] [6].
In sintesi, DeepSeek-R1 ha un costo di allenamento significativamente più basso rispetto a Claude 3.5 Sonet, principalmente a causa delle sue efficienti metodologie di architettura e formazione. Tuttavia, Claude 3.5 Sonnet offre prestazioni superiori in alcune attività di codifica ed è disponibile attraverso varie API, rendendolo una scelta preziosa per applicazioni specifiche nonostante la sua formazione più elevata e i costi operativi.
Citazioni:
[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-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_thereal-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