Membandingkan biaya komputasi pelatihan Deepseek-R1 dan Claude 3.5 soneta melibatkan memeriksa beberapa faktor, termasuk perkiraan biaya pelatihan, arsitektur model, dan efisiensi komputasi.
Deepseek-R1
- Perkiraan biaya pelatihan: Biaya pelatihan untuk Deepseek-R1 diperkirakan antara $ 500.000 dan $ 2 juta, dengan beberapa sumber menunjukkan itu bisa serendah $ 1 juta ketika mulai dari versi sebelumnya seperti Deepseek V3 [1] [4]. Biaya ini secara signifikan lebih rendah dibandingkan dengan model AI skala besar lainnya.
-Model Arsitektur dan Efisiensi: Deepseek-R1 menggunakan arsitektur campuran-ekspert (MOE), yang dirancang untuk menjadi efisien secara komputasi. Ini menggunakan pembelajaran penguatan skala besar untuk meningkatkan kemampuan penalaran dengan data berlabel minimal, mengurangi beban komputasi yang biasanya terkait dengan model besar [3] [6].
- Efisiensi komputasi: Deepseek-R1 berfokus pada arsitektur model yang ditargetkan dan efisiensi komputasi, yang berkontribusi pada biaya pelatihan yang lebih rendah. Ini mencapai hal ini melalui proses pelatihan yang dioptimalkan dan berpotensi lebih rendah kebutuhan dan persyaratan perangkat keras [1].
CLAUDE 3.5 Sonnet
- Perkiraan biaya pelatihan: Biaya pelatihan untuk Claude 3.5 soneta dilaporkan berada di kisaran $ 20 hingga $ 30 juta, secara signifikan lebih tinggi dari Deepseek-R1 [5].
- Model Arsitektur dan Efisiensi: Claude 3.5 Sonnet dirancang untuk kinerja tinggi dalam tugas pengkodean dan menawarkan peningkatan kecepatan dan efisiensi dibandingkan dengan pendahulunya. Namun, arsitekturnya tidak secara khusus fokus pada pengurangan biaya komputasi selama pelatihan [8].
- Biaya operasional: Meskipun biaya pelatihan tinggi, Claude 3.5 soneta menawarkan harga operasional kompetitif sebesar $ 3 per juta token input dan token output $ 15 per juta [8]. Namun, biaya operasional ini masih lebih tinggi dari struktur penetapan harga Deepseek-R1, yang mendapat manfaat dari mekanisme caching [3] [6].
Singkatnya, Deepseek-R1 memiliki biaya pelatihan yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan Claude 3,5 soneta, terutama karena arsitektur dan metodologi pelatihan yang efisien. Namun, Claude 3.5 Sonnet menawarkan kinerja yang unggul dalam tugas -tugas pengkodean tertentu dan tersedia melalui berbagai API, menjadikannya pilihan yang berharga untuk aplikasi tertentu meskipun ada pelatihan dan biaya operasional yang lebih tinggi.
Kutipan:
[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-pradies/what-went-into-training-deepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took-a-few-10ms-t-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