Compararea costului de calcul al instruirii Deepseek-R1 și Claude 3.5 sonet implică examinarea mai multor factori, inclusiv costurile estimate de instruire, arhitectura modelului și eficiența de calcul.
Deepseek-R1
- Costul de instruire estimat: Costul de instruire pentru DeepSeek-R1 este estimat a fi între 500.000 și 2 milioane de dolari, unele surse care sugerează că ar putea fi de până la 1 milion USD atunci când porniți de la o versiune anterioară precum Deepseek V3 [1] [4]. Acest cost este semnificativ mai mic în comparație cu alte modele AI pe scară largă.
-Arhitectură și eficiență model: DeepSeek-R1 folosește o arhitectură de amestec de experți (MOE), care este proiectată pentru a fi eficientă din punct de vedere al calculului. Utilizează învățarea de întărire la scară largă pentru a-și îmbunătăți capacitățile de raționament cu date etichetate minime, reducând sarcina de calcul asociată de obicei cu modele mari [3] [6].
- Eficiență de calcul: Deepseek-R1 se concentrează pe arhitectura modelului și eficiența de calcul, ceea ce contribuie la costurile sale mai mici de instruire. Realizează acest lucru prin procese de instruire optimizate și cerințe potențial mai mici de energie și hardware [1].
Claude 3.5 Sonet
- Costul de instruire estimat: Costul de instruire pentru sonetul Claude 3,5 este raportat a fi cuprins între 20 și 30 de milioane de dolari, semnificativ mai mare decât Deepseek-R1 [5].
- Arhitectură și eficiență model: sonetul Claude 3.5 este proiectat pentru performanțe ridicate în sarcinile de codificare și oferă îmbunătățiri ale vitezei și eficienței în comparație cu predecesorii săi. Cu toate acestea, arhitectura sa nu se concentrează în mod specific pe reducerea costurilor de calcul în timpul instruirii [8].
- Cost operațional: În timp ce costul de instruire este ridicat, Claude 3,5 Sonet oferă prețuri operaționale competitive la 3 dolari pe milion de jetoane de intrare și 15 dolari pe milion de jetoane de producție [8]. Cu toate acestea, acest cost operațional este încă mai mare decât structura de preț a Deepseek-R1, care beneficiază de mecanisme de memorie în cache [3] [6].
În rezumat, Deepseek-R1 are un cost de instruire semnificativ mai mic în comparație cu sonetul Claude 3.5, în principal datorită metodologiilor sale eficiente de arhitectură și de formare. Cu toate acestea, Claude 3.5 Sonet oferă performanțe superioare în anumite sarcini de codificare și este disponibil prin diferite API -uri, ceea ce o face o alegere valoroasă pentru aplicații specifice, în ciuda costurilor sale mai mari de formare și operațională.
Citări:
[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-hich-is-best-for-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient updates/what-went-into-training-epseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took-a-few-10ms-to-train-atity-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-atity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.antropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude