トレーニングの計算コストを比較するDeepSeek-R1とClaude 3.5 Sonnetには、推定トレーニングコスト、モデルアーキテクチャ、計算効率など、いくつかの要因を調べることが含まれます。
deepseek-r1
- 推定トレーニングコスト：DeepSeek-R1のトレーニングコストは500,000ドルから200万ドルの間であると推定されており、一部の情報源は、DeepSeek V3 [1] [4]のような以前のバージョンから始まる場合は100万ドルという低いと示唆されています。このコストは、他の大規模なAIモデルと比較して大幅に低くなっています。
- モデルアーキテクチャと効率：DeepSeek-R1は、計算上効率を発揮するように設計されたエンサリ(MOE)アーキテクチャを採用しています。大規模な強化学習を使用して、最小限のラベルデータで推論機能を強化し、通常は大規模なモデルに関連する計算負担を減らします[3] [6]。
- 計算効率：DeepSeek-R1は、ターゲットを絞ったモデルアーキテクチャと計算効率に焦点を当てており、トレーニングコストの削減に貢献しています。これは、最適化されたトレーニングプロセスと、エネルギーおよびハードウェアの要件が潜在的に低いことを通じて達成されます[1]。
Claude 3.5ソネット
- 推定トレーニングコスト：Claude 3.5 Sonnetのトレーニングコストは、Deepseek-R1よりも大幅に高い範囲であると報告されています[5]。
- モデルアーキテクチャと効率：Claude 3.5 Sonnetは、タスクのコーディングにおいて高性能向けに設計されており、前任者と比較して速度と効率の改善を提供します。ただし、そのアーキテクチャは、トレーニング中の計算コストの削減に特に焦点を合わせていません[8]。
- 運用コスト：トレーニングコストは高くなりますが、Claude 3.5 Sonnetは、100万ドルあたり3ドル、100万ドルの出力トークン(8]で競争力のある運用価格設定を提供します。ただし、この運用コストは、キャッシュメカニズムの恩恵を受けるDeepSeek-R1の価格設定構造よりも依然として高くなっています[3] [6]。
要約すると、DeepSeek-R1は、主にその効率的なアーキテクチャとトレーニングの方法論により、Claude 3.5ソネットと比較してトレーニングコストが大幅に低くなっています。ただし、Claude 3.5 Sonnetは特定のコーディングタスクで優れたパフォーマンスを提供し、さまざまなAPIを通じて利用できます。これは、トレーニングと運用コストが高いにもかかわらず、特定のアプリケーションに貴重な選択肢となっています。
引用：
[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-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.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude