Sammenligning av beregningskostnadene for å trene DeepSeek-R1 og Claude 3.5 Sonnet innebærer å undersøke flere faktorer, inkludert estimerte treningskostnader, modellarkitektur og beregningseffektivitet.
DeepSeek-R1
- Estimert treningskostnad: Treningskostnaden for DeepSeek-R1 anslås å være mellom $ 500 000 og $ 2 millioner, med noen kilder som antyder at den kan være så lav som $ 1 million når de starter fra en tidligere versjon som DeepSeek V3 [1] [4]. Denne kostnaden er betydelig lavere sammenlignet med andre storskala AI-modeller.
-Modellarkitektur og effektivitet: DeepSeek-R1 bruker en arkitektur med blanding av ekspert (MOE), som er designet for å være beregningseffektiv. Den bruker storskala forsterkningslæring for å forbedre resonnementfunksjonene med minimale merkede data, og reduserer beregningsbyrden som vanligvis er assosiert med store modeller [3] [6].
- Beregningseffektivitet: DeepSeek-R1 fokuserer på målrettet modellarkitektur og beregningseffektivitet, noe som bidrar til lavere treningskostnader. Det oppnår dette gjennom optimaliserte treningsprosesser og potensielt lavere energi og maskinvarekrav [1].
Claude 3.5 Sonnet
- Estimert treningskostnad: Treningskostnaden for Claude 3.5 Sonnet er rapportert å være i området $ 20 til $ 30 millioner, betydelig høyere enn DeepSeek-R1 [5].
- Modellarkitektur og effektivitet: Claude 3.5 Sonnet er designet for høy ytelse i kodingsoppgaver og gir forbedringer i hastighet og effektivitet sammenlignet med forgjengerne. Arkitekturen fokuserer imidlertid ikke spesifikt på å redusere beregningskostnadene under trening [8].
- Driftskostnader: Mens treningskostnadene er høye, tilbyr Claude 3.5 Sonnet konkurransedyktige driftspriser til $ 3 per million input -symboler og $ 15 per million utgangstokens [8]. Imidlertid er denne driftskostnaden fortsatt høyere enn DeepSeek-R1s prisstruktur, som drar nytte av hurtigbufringsmekanismer [3] [6].
Oppsummert har DeepSeek-R1 en betydelig lavere treningskostnad sammenlignet med Claude 3.5 Sonnet, først og fremst på grunn av dens effektive arkitektur- og treningsmetodologier. Imidlertid tilbyr Claude 3.5 Sonnet overlegen ytelse i visse kodingsoppgaver og er tilgjengelig gjennom forskjellige API -er, noe som gjør det til et verdifullt valg for spesifikke applikasjoner til tross for høyere opplæring og driftskostnader.
Sitasjoner:
[1] https://www.byteplus.com/no/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-oNnet-which-is-best-for-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient-pdates/what-went-into-training-depseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took-a-few-10ms-to-train-activity-7290427104863694849-6-
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-onnet
[7] https://www.linkedin.com/posts/jngiam_the-real-training-cost-for-pedseek-is-much-activity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.antropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude