Сравнение вычислительной стоимости обучения DeepSeek-R1 и Claude 3.5 Sonnet включает в себя изучение нескольких факторов, включая предполагаемые затраты на обучение, модельную архитектуру и вычислительную эффективность.
deepseek-r1
- Расчетная стоимость обучения: стоимость обучения DeepSeek-R1 оценивается в 500 000 до 2 миллионов долларов, причем некоторые источники предполагают, что это может быть всего 1 миллион долларов, когда начинается с предыдущей версии, такой как DeepSeek V3 [1] [4]. Эта стоимость значительно ниже по сравнению с другими крупномасштабными моделями ИИ.
-Архитектура и эффективность модели: DeepSeek-R1 использует архитектуру смеси экспертов (MOE), которая предназначена для эффективности вычислительной работы. Он использует крупномасштабное обучение подкреплению для расширения своих возможностей рассуждений с минимальными мечеными данными, уменьшая вычислительное бремя, обычно связанное с крупными моделями [3] [6].
- Вычислительная эффективность: DeepSeek-R1 фокусируется на целевой архитектуре модели и вычислительной эффективности, что способствует его более низким затратам на обучение. Это достигает этого с помощью оптимизированных тренировочных процессов и потенциально более низких требований к энергетике и оборудованию [1].
Claude 3.5 Сонет
- Расчетная стоимость обучения. Сообщается, что стоимость обучения для Sonnet Claude 3,5 находится в диапазоне от 20 до 30 миллионов долларов, что значительно выше, чем DeepSeek-R1 [5].
- Архитектура и эффективность модели: Claude 3.5 Sonnet предназначен для высокой производительности в задачах кодирования и обеспечивает улучшения скорости и эффективности по сравнению с его предшественниками. Тем не менее, его архитектура специально не фокусируется на снижении вычислительных затрат во время обучения [8].
- Оперативные затраты: Хотя стоимость обучения высока, Claude 3,5 Sonnet предлагает конкурентоспособные операционные цены на 3 доллара США за миллион входных токенов и 15 долларов США на токены на миллион [8]. Тем не менее, эта эксплуатационная стоимость по-прежнему выше, чем структура ценообразования DeepSeek-R1, которая выигрывает от механизмов кэширования [3] [6].
Таким образом, DeepSeek-R1 имеет значительно более низкую стоимость обучения по сравнению с Sonnet Claude 3,5, в первую очередь из-за его эффективной архитектуры и методологий обучения. Тем не менее, Claude 3.5 Sonnet предлагает превосходную производительность в определенных задачах кодирования и доступен через различные API, что делает его ценным выбором для конкретных приложений, несмотря на более высокие учебные и эксплуатационные расходы.
Цитаты:
[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-ideepseek-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/compare/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.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude