Порівняння обчислювальних витрат на навчання DeepSeek-R1 та Sonnet Claude 3.5 передбачає вивчення декількох факторів, включаючи розрахункові витрати на навчання, архітектуру моделі та ефективність обчислень.
DeepSeek-R1
- Орієнтовна вартість навчання: Вартість навчання DeepSeek-R1 оцінюється від 500 000 до 2 мільйонів доларів, причому деякі джерела дозволяють припустити, що це може бути до 1 мільйона доларів, коли починається з попередньої версії, як DeepSeek V3 [1] [4]. Ця вартість значно нижча порівняно з іншими масштабними моделями AI.
-Архітектура та ефективність моделі: DeepSeek-R1 використовує архітектуру суміші експертів (МОЕ), яка розроблена для обчислювальної ефективності. Він використовує масштабне підкріплення навчання, щоб покращити свої можливості міркування з мінімальними міченими даними, зменшуючи обчислювальне навантаження, як правило, пов'язане з великими моделями [3] [6].
- Ефективність обчислень: DeepSeek-R1 фокусується на цільовій архітектурі моделі та ефективності обчислень, що сприяє зниженню витрат на навчання. Це досягає цього за допомогою оптимізованих навчальних процесів та потенційно менших потреб у енергетиці та обладнання [1].
Claude 3.5 Sonnet
- Орієнтовна вартість тренувань: Повідомляється, що вартість тренувань для Claude 3,5 Sonnet знаходиться в межах від 20 до 30 мільйонів доларів, що значно вище, ніж DeepSeek-R1 [5].
- Архітектура та ефективність моделі: Sonnet Claude 3,5 розроблений для високої продуктивності у кодувальних завданнях і пропонує покращення швидкості та ефективності порівняно з його попередниками. Однак його архітектура спеціально не зосереджується на зменшенні обчислювальних витрат під час навчання [8].
- Оперативна вартість: Хоча вартість навчання висока, Claude 3,5 Sonnet пропонує конкурентоспроможні оперативні ціни на 3 мільйони вхідних жетонів та 15 доларів за мільйон випускних жетонів [8]. Однак ця операційна вартість все ще вища, ніж структура ціноутворення DeepSeek-R1, яка виграє від механізмів кешування [3] [6].
Підсумовуючи це, DeepSeek-R1 має значно нижчу вартість тренувань порівняно з Sonnet Claude 3,5, в першу чергу завдяки його ефективній архітектурі та методологіях навчання. Однак Sonnet Claude 3.5 пропонує чудову продуктивність у певних завданнях кодування та доступний через різні API, що робить його цінним вибором для конкретних додатків, незважаючи на вищі навчання з навчання та експлуатації.
Цитати:
[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-updates/what-went-into-training-deepkeek-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-728968391965982720-wfpg
[8] https://www.antropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-clude