Jämförelse av beräkningskostnaderna för träning Deepseek-R1 och Claude 3.5 Sonnet innebär att undersöka flera faktorer, inklusive de uppskattade träningskostnaderna, modellarkitekturen och beräkningseffektiviteten.
Deepseek-R1
- Uppskattad utbildningskostnad: Träningskostnaden för Deepseek-R1 beräknas vara mellan $ 500 000 och $ 2 miljoner, med vissa källor som tyder på att det kan vara så lågt som $ 1 miljon när man startar från en tidigare version som Deepseek V3 [1] [4]. Denna kostnad är betydligt lägre jämfört med andra storskaliga AI-modeller.
-Modellarkitektur och effektivitet: Deepseek-R1 använder en blandning av experter (MOE) arkitektur, som är utformad för att vara beräkningseffektiv. Den använder storskalig förstärkningslärande för att förbättra sina resonemang med minimal märkt data, vilket minskar beräkningsbördan som vanligtvis är associerad med stora modeller [3] [6].
- Beräkningseffektivitet: Deepseek-R1 fokuserar på riktad modellarkitektur och beräkningseffektivitet, vilket bidrar till dess lägre träningskostnader. Det uppnår detta genom optimerade träningsprocesser och potentiellt lägre energi- och hårdvarukrav [1].
Claude 3.5 Sonnet
- Uppskattad utbildningskostnad: Träningskostnaden för Claude 3.5 Sonnet rapporteras ligga i intervallet 20 till 30 miljoner dollar, betydligt högre än Deepseek-R1 [5].
- Modellarkitektur och effektivitet: Claude 3.5 Sonnet är utformad för hög prestanda i kodningsuppgifter och erbjuder förbättringar i hastighet och effektivitet jämfört med dess föregångare. Emellertid fokuserar dess arkitektur inte specifikt på att minska beräkningskostnaderna under träning [8].
- Driftskostnad: Medan träningskostnaden är hög erbjuder Claude 3.5 Sonnet konkurrenskraftig driftsprissättning till $ 3 per miljon ingångstokens och $ 15 per miljon produktionstokens [8]. Denna driftskostnad är emellertid fortfarande högre än Deepseek-R1: s prissättningsstruktur, vilket drar nytta av cachemekanismer [3] [6].
Sammanfattningsvis har Deepseek-R1 en betydligt lägre träningskostnad jämfört med Claude 3.5 Sonnet, främst på grund av dess effektiva arkitektur- och träningsmetoder. Claude 3.5 Sonnet erbjuder emellertid överlägsen prestanda i vissa kodningsuppgifter och är tillgängliga via olika API: er, vilket gör det till ett värdefullt val för specifika applikationer trots dess högre utbildning och driftskostnader.
Citeringar:
[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/
]
[4] https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-deepseek-r1
]
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
]
[8] https://www.antropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude