Porównanie kosztu obliczeniowego szkolenia DeepSeek-R1 i Claude 3.5 Sonet wiąże się z badaniem kilku czynników, w tym szacowanych kosztów szkolenia, architektury modelu i wydajności obliczeniowej.
Deepseek-R1
- Szacowany koszt szkolenia: Szacuje się, że koszt szkolenia dla DeepSeek-R1 wynosi od 500 000 do 2 milionów USD, a niektóre źródła sugerują, że może wynosić nawet 1 milion USD, gdy zaczyna się od poprzedniej wersji, takiej jak Deepseek V3 [1] [4]. Koszt ten jest znacznie niższy w porównaniu z innymi dużymi modelami AI.
-Model architektura i wydajność: DeepSeek-R1 wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), która została zaprojektowana tak, aby była wydajna obliczeniowo. Wykorzystuje naukę wzmocnienia na dużą skalę, aby poprawić swoje możliwości rozumowania przy minimalnych oznaczonych danych, zmniejszając obciążenie obliczeniowe zwykle związane z dużymi modelami [3] [6].
- Wydajność obliczeniowa: Deepseek-R1 koncentruje się na ukierunkowanej architekturze modelu i wydajności obliczeniowej, co przyczynia się do niższych kosztów szkolenia. Osiąga to poprzez zoptymalizowane procesy szkoleniowe i potencjalnie niższe wymagania energetyczne i sprzętowe [1].
Claude 3.5 Sonet
- Szacowany koszt szkolenia: Szkolenie dla sonet Claude 3.5 jest w przedziale od 20 do 30 milionów USD, znacznie wyższy niż Deepseek-R1 [5].
- Modelowa architektura i wydajność: Sonet Claude 3.5 jest zaprojektowany do wysokiej wydajności w zadaniach kodowania i zapewnia ulepszenia prędkości i wydajności w porównaniu z jego poprzednikami. Jednak jego architektura nie koncentruje się wyraźnie na obniżeniu kosztów obliczeniowych podczas szkolenia [8].
- Koszt operacyjny: Podczas gdy koszt szkolenia jest wysoki, Claude 3.5 Sonnet oferuje konkurencyjne ceny operacyjne w wysokości 3 USD za milion tokenów wejściowych i 15 USD za tokeny produkcyjne [8]. Jednak ten koszt operacyjny jest nadal wyższy niż struktura cen Deepseek-R1, która korzysta z mechanizmów buforowania [3] [6].
Podsumowując, DeepSeek-R1 ma znacznie niższe koszty treningowe w porównaniu z sonetem Claude 3.5, głównie ze względu na jego wydajne metodologie architektury i szkolenia. Jednak Claude 3.5 Sonnet oferuje doskonałą wydajność w niektórych zadaniach kodowania i jest dostępny za pośrednictwem różnych interfejsów API, co czyni go cennym wyborem dla określonych zastosowań pomimo wyższych kosztów szkolenia i kosztów operacyjnych.
Cytaty:
[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-gppt-o1-vs-claude-3-5-sonnet-hwhich-is-best-for-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient-pdates/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/compary/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
[7] https://www.linkedin.com/posts/jngiam_the-real-training-costs-for-deepseek-is-much-activity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.antropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude