A DeepSeek-R1 és a Claude 3.5 szonett képzésének számítási költségeinek összehasonlítása számos tényező vizsgálatát foglalja magában, ideértve a becsült képzési költségeket, a modell architektúráját és a számítási hatékonyságot.
Mély-R1
- Becsült képzési költség: A DeepSeek-R1 képzési költsége becslések szerint 500 000 és 2 millió dollár között van, néhány forrás azt sugallja, hogy ez akár 1 millió dollár is lehet, ha egy olyan korábbi verzióból indul, mint a DeepSeek V3 [1] [4]. Ez a költség jelentősen alacsonyabb a többi nagyszabású AI modellhez képest.
-A modell architektúrája és hatékonysága: A DeepSeek-R1 a szakértők keverékének (MOE) architektúráját alkalmazza, amelyet számítási szempontból hatékonynak terveztek. Nagyszabású megerősítési tanulást használ az érvelési képességeinek minimális címkézett adatokkal történő javításához, csökkentve a nagy modellekhez jellemző számítási terhet [3] [6].
- Számítási hatékonyság: A DeepSeek-R1 a célzott modell-architektúrára és a számítási hatékonyságra összpontosít, amely hozzájárul az alacsonyabb képzési költségekhez. Ezt optimalizált edzési folyamatok és potenciálisan alacsonyabb energia- és hardverkövetelmények révén valósítja meg [1].
Claude 3.5 szonett
- Becsült képzési költség: A Claude 3.5 szonett képzési költsége 20–30 millió dollár tartományban van, ami lényegesen magasabb, mint a DeepSeek-R1 [5].
- A modell architektúrája és hatékonysága: A Claude 3.5 Sonnet -t a kódolási feladatok nagy teljesítményére tervezték, és javításokat kínál a sebesség és a hatékonyság elődeihez képest. Építészete azonban nem összpontosít kifejezetten a számítási költségek csökkentésére az edzés során [8].
- Működési költség: Noha a képzési költség magas, a Claude 3,5 Sonnet versenyképes működési árakat kínál 3 millió dolláros bemeneti token és 15 dollár / millió output token [8]. Ez a működési költség azonban még mindig magasabb, mint a DeepSeek-R1 árképzési struktúrája, amely előnyös a gyorsítótárazási mechanizmusokból [3] [6].
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 szignifikánsan alacsonyabb képzési költségekkel jár a Claude 3.5 szonetthez képest, elsősorban annak hatékony architektúrájának és képzési módszereinek köszönhetően. A Claude 3.5 Sonnet azonban kiváló teljesítményt nyújt bizonyos kódolási feladatokban, és különféle API -kon keresztül elérhető, így értékes választás az egyes alkalmazások számára a magasabb képzési és működési költségek ellenére.
Idézetek:
[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-nonnet-wich-s-t-for-coding/
[4] https://epoch.ai/gradient-igdates/what-went-into-training-deepseek-r1
[5] https://www.linedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took-a-few-10ms-thrain-acivity-72904271048694849-6em-
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-sonnet
[7] https://www.linkedin.com/posts/jngiam_the-real-training-costs-for-reepseek-is-much-activity-728968391965982720-wfpg
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude