Comparar o custo computacional do treinamento Deepseek-R1 e Claude 3,5 sonetos envolve examinar vários fatores, incluindo os custos estimados de treinamento, arquitetura de modelos e eficiência computacional.
Deepseek-r1
- Custo estimado de treinamento: o custo de treinamento para o Deepseek-R1 é estimado entre US $ 500.000 e US $ 2 milhões, com algumas fontes sugerindo que pode ser tão baixo quanto US $ 1 milhão ao começar de uma versão anterior como Deepseek V3 [1] [4]. Esse custo é significativamente menor em comparação com outros modelos de IA em larga escala.
-Arquitetura e eficiência do modelo: a Deepseek-R1 emprega uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), projetada para ser computacionalmente eficiente. Ele usa aprendizado de reforço em larga escala para aprimorar seus recursos de raciocínio com dados mínimos marcados, reduzindo a carga computacional normalmente associada a grandes modelos [3] [6].
- Eficiência computacional: Deepseek-R1 se concentra na arquitetura de modelos direcionados e na eficiência computacional, o que contribui para seus custos de treinamento mais baixos. Ele alcança isso através de processos de treinamento otimizados e potencialmente mais requisitos de energia e hardware [1].
Claude 3,5 soneto
- Custo estimado de treinamento: o custo de treinamento para Claude, 3,5 sonetos, está na faixa de US $ 20 a US $ 30 milhões, significativamente maior que o Deepseek-R1 [5].
- Arquitetura e eficiência do modelo: o Claude 3,5 sonetos foi projetado para alto desempenho nas tarefas de codificação e oferece melhorias na velocidade e na eficiência em comparação com seus antecessores. No entanto, sua arquitetura não se concentra especificamente na redução dos custos computacionais durante o treinamento [8].
- Custo operacional: Embora o custo do treinamento seja alto, o Claude 3,5 sonetos oferece preços operacionais competitivos a US $ 3 por milhão de tokens de entrada e tokens de produção de US $ 15 por milhão [8]. No entanto, esse custo operacional ainda é maior que a estrutura de preços do Deepseek-R1, que se beneficia dos mecanismos de cache [3] [6].
Em resumo, o Deepseek-R1 tem um custo de treinamento significativamente menor em comparação com o Claude 3,5 sonetos, principalmente devido à sua arquitetura e metodologias de treinamento eficientes. No entanto, o Claude 3,5 soneto oferece desempenho superior em determinadas tarefas de codificação e está disponível por meio de várias APIs, tornando -a uma escolha valiosa para aplicações específicas, apesar de seu maior treinamento e custos operacionais.
Citações:
[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-trening-deepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/postss/debarghyadas_claude-sonnet-35-aok-a-few-10ms-to-train-ativity-7290427104863694849-6em-
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
[7] https://www.linkedin.com/postss/jngiam_the-real-trening-costs-for-deepseek-is-such-activity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude