DeepSeek-R1과 Claude 3.5 Sonnet의 계산 비용을 비교하려면 예상 교육 비용, 모델 아키텍처 및 계산 효율성을 포함한 몇 가지 요인을 검사하는 것이 포함됩니다.
DeepSeek-R1
- 예상 교육 비용 : DeepSeek-R1의 교육 비용은 50 만 달러에서 2 백만 달러 사이 인 것으로 추정되며 일부 소스는 DeepSeek V3 [1] [4]와 같은 이전 버전에서 시작할 때 1 백만 달러 정도가 낮을 수 있습니다. 이 비용은 다른 대규모 AI 모델에 비해 상당히 낮습니다.
-모델 아키텍처 및 효율성 : DeepSeek-R1은 계산적으로 효율적으로 설계된 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. 그것은 대규모 강화 학습을 사용하여 최소한의 라벨이 붙은 데이터로 추론 능력을 향상시켜 일반적으로 대규모 모델과 관련된 계산 부담을 줄입니다 [3] [6].
- 계산 효율성 : DeepSeek-R1은 대상 모델 아키텍처 및 계산 효율성에 중점을 두어 교육 비용이 낮아집니다. 최적화 된 교육 프로세스와 잠재적으로 더 낮은 에너지 및 하드웨어 요구 사항을 통해이를 달성합니다 [1].
클로드 3.5 소네트
- 추정 훈련 비용 : Claude 3.5 Sonnet의 교육 비용은 DeepSeek-R1보다 훨씬 높은 $ 20 ~ 3 천만 달러에 이르는 것으로보고되었습니다 [5].
- 모델 아키텍처 및 효율성 : Claude 3.5 Sonnet은 코딩 작업의 고성능을 위해 설계되었으며 전임자에 비해 속도 및 효율성을 향상시킵니다. 그러나 아키텍처는 훈련 중 계산 비용을 줄이는 데 구체적으로 초점을 맞추지 않습니다 [8].
- 운영 비용 : 훈련 비용이 높지만 Claude 3.5 Sonnet은 백만 달러당 3 백만 달러의 입력 토큰과 백만 달러의 출력 토큰으로 경쟁력있는 운영 가격을 제공합니다 [8]. 그러나이 운영 비용은 여전히 DeepSeek-R1의 가격 책정 구조보다 높으며, 이는 캐싱 메커니즘의 이점이 있습니다 [3] [6].
요약하면, DeepSeek-R1은 주로 효율적인 아키텍처 및 교육 방법론으로 인해 Claude 3.5 Sonnet에 비해 훈련 비용이 상당히 낮습니다. 그러나 Claude 3.5 Sonnet은 특정 코딩 작업에서 우수한 성능을 제공하며 다양한 API를 통해 사용할 수 있으므로 교육 및 운영 비용이 더 높음에도 불구하고 특정 응용 프로그램에 유용한 선택이됩니다.
인용 :
[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 whith-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-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