So sánh chi phí tính toán của đào tạo Deepseek-R1 và Claude 3.5 Sonnet liên quan đến việc kiểm tra một số yếu tố, bao gồm chi phí đào tạo ước tính, kiến trúc mô hình và hiệu quả tính toán.
DeepSeek-R1
- Chi phí đào tạo ước tính: Chi phí đào tạo cho DeepSeek-R1 được ước tính là từ 500.000 đến 2 triệu đô la, với một số nguồn cho thấy nó có thể thấp tới 1 triệu đô la khi bắt đầu từ phiên bản trước như Deepseek V3 [1] [4]. Chi phí này thấp hơn đáng kể so với các mô hình AI quy mô lớn khác.
-Kiến trúc mô hình và hiệu quả: Deepseek-R1 sử dụng kiến trúc hỗn hợp (MOE), được thiết kế để tính toán hiệu quả về mặt tính toán. Nó sử dụng học tập củng cố quy mô lớn để tăng cường khả năng suy luận của mình với dữ liệu được dán nhãn tối thiểu, giảm gánh nặng tính toán thường liên quan đến các mô hình lớn [3] [6].
- Hiệu quả tính toán: Deepseek-R1 tập trung vào kiến trúc mô hình được nhắm mục tiêu và hiệu quả tính toán, góp phần vào chi phí đào tạo thấp hơn. Nó đạt được điều này thông qua các quy trình đào tạo được tối ưu hóa và có khả năng làm giảm các yêu cầu năng lượng và phần cứng [1].
claude 3.5 sonnet
- Chi phí đào tạo ước tính: Chi phí đào tạo cho Claude 3,5 Sonnet được báo cáo là nằm trong khoảng từ 20 đến 30 triệu đô la, cao hơn đáng kể so với DeepSeek-R1 [5].
- Kiến trúc mô hình và hiệu quả: Claude 3.5 Sonnet được thiết kế để có hiệu suất cao trong các tác vụ mã hóa và cung cấp các cải tiến về tốc độ và hiệu quả so với người tiền nhiệm. Tuy nhiên, kiến trúc của nó không tập trung cụ thể vào việc giảm chi phí tính toán trong quá trình đào tạo [8].
- Chi phí hoạt động: Trong khi chi phí đào tạo cao, Claude 3,5 Sonnet cung cấp giá hoạt động cạnh tranh ở mức 3 triệu đô la đầu vào và mã thông báo đầu ra 15 mỗi triệu đô la [8]. Tuy nhiên, chi phí hoạt động này vẫn cao hơn cấu trúc giá của Deepseek-R1, được hưởng lợi từ các cơ chế bộ nhớ đệm [3] [6].
Tóm lại, Deepseek-R1 có chi phí đào tạo thấp hơn đáng kể so với Claude 3.5 Sonnet, chủ yếu là do các phương pháp đào tạo và kiến trúc hiệu quả của nó. Tuy nhiên, Claude 3.5 Sonnet cung cấp hiệu suất vượt trội trong một số nhiệm vụ mã hóa nhất định và có sẵn thông qua các API khác nhau, khiến nó trở thành một lựa chọn có giá trị cho các ứng dụng cụ thể mặc dù chi phí đào tạo và hoạt động cao hơn.
Trích dẫn:
[1] https://www.byteplus.com/en/topic/384199
.
.
[4] https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-deepseek-r1
.
[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-blaude