Porovnanie výpočtových nákladov na školenie Deepseek-R1 a Claude 3.5 Sonnet zahŕňa preskúmanie niekoľkých faktorov vrátane odhadovaných nákladov na školenie, modelovej architektúry a výpočtovej efektívnosti.
Deepseek-R1
- Odhadované náklady na školenie: Odhaduje sa, že náklady na školenie pre Deepseek-R1 sú medzi 500 000 a 2 miliónmi dolárov, pričom niektoré zdroje naznačujú, že by mohli byť až 1 milión dolárov pri začatí predchádzajúcej verzie, ako je Deepseek V3 [1] [4]. Táto cena je výrazne nižšia v porovnaní s ostatnými rozsiahlymi modelmi AI.
-Architektúra a efektívnosť modelu: DeepSeek-R1 využíva architektúru zmesi expertov (MOE), ktorá je navrhnutá tak, aby bola výpočtovo efektívna. Využíva rozsiahle posilňovacie vzdelávanie na zlepšenie svojich schopností zdôvodňovania s minimálnymi označenými údajmi, čím sa znižuje výpočtová záťaž typicky spojená s veľkými modelmi [3] [6].
- Výpočtová efektívnosť: Deepseek-R1 sa zameriava na cielenú architektúru modelu a výpočtovú efektívnosť, ktorá prispieva k nižším nákladom na školenie. Dosahuje to prostredníctvom optimalizovaných tréningových procesov a potenciálne nižších požiadaviek na energiu a hardvér [1].
Claude 3.5 Sonet
- Odhadované náklady na školenie: náklady na školenie pre Claude 3,5 Sonnet sa uvádza v rozmedzí 20 až 30 miliónov dolárov, čo je výrazne vyššie ako Deepseek-R1 [5].
- Model architektúra a efektívnosť: Claude 3.5 Sonnet je navrhnutý pre vysoký výkon v kódovacích úlohách a ponúka zlepšenie rýchlosti a efektívnosti v porovnaní s jej predchodcami. Jeho architektúra sa však konkrétne nezameriava na zníženie výpočtových nákladov počas školenia [8].
- Prevádzkové náklady: Aj keď sú náklady na školenie vysoké, Claude 3,5 Sonnet ponúka konkurenčné prevádzkové ceny za 3 USD za milión tokenov a 15 dolárov za milión $ [8]. Tieto prevádzkové náklady sú však stále vyššie ako cenová štruktúra spoločnosti Deepseek-R1, ktorá ťaží z mechanizmov ukladania do vyrovnávacej pamäte [3] [6].
Stručne povedané, Deepseek-R1 má výrazne nižšie náklady na školenie v porovnaní s Claude 3,5 Sonnet, predovšetkým kvôli jej účinnej architektúry a metodikách odbornej prípravy. Sonnet Claude 3.5 však ponúka vynikajúci výkon v určitých úlohách kódovania a je k dispozícii prostredníctvom rôznych rozhraní API, čo z neho robí cennú voľbu pre konkrétne aplikácie napriek vyšším školeniam a prevádzkovým nákladom.
Citácie:
[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-3-5-5-sonnet-which-is-best-for-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient-pdates/what-went-into-training-deepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-ooka-a-fe--fe--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-ale-training-costs-fordeepseek-is-s-much-activity-ctivity-7289668391965982720-wfpg
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude