Deepseek-R1 ve Claude 3.5 sonnet eğitiminin hesaplama maliyetinin karşılaştırılması, tahmini eğitim maliyetleri, model mimarisi ve hesaplama verimliliği de dahil olmak üzere çeşitli faktörlerin incelenmesini içerir.
Deepseek-R1
- Tahmini Eğitim Maliyeti: Deepseek-R1 için eğitim maliyetinin 500.000 ila 2 milyon dolar arasında olduğu tahmin edilmektedir, bazı kaynaklar Deepseek V3 [1] [4] gibi bir önceki sürümden başlarken 1 milyon dolar kadar düşük olabileceğini düşündürmektedir. Bu maliyet, diğer büyük ölçekli AI modellerine göre önemli ölçüde daha düşüktür.
-Model Mimarisi ve Verimlilik: Deepseek-R1, hesaplamalı olarak verimli olacak şekilde tasarlanmış bir Experpts (MOE) Mimarisi karışımı kullanır. Minimum etiketli verilerle akıl yürütme yeteneklerini geliştirmek için büyük ölçekli takviye öğrenimi kullanır ve tipik olarak büyük modellerle ilişkili hesaplama yükünü azaltır [3] [6].
- Hesaplamalı verimlilik: Deepseek-R1, daha düşük eğitim maliyetlerine katkıda bulunan hedefli model mimarisine ve hesaplama verimliliğine odaklanmaktadır. Bunu optimize edilmiş eğitim süreçleri ve potansiyel olarak daha düşük enerji ve donanım gereksinimleri yoluyla elde eder [1].
Claude 3.5 sonnet
- Tahmini eğitim maliyeti: Claude 3.5 sonnet için eğitim maliyetinin 20 ila 30 milyon dolar arasında olduğu, Deepseek-R1'den önemli ölçüde daha yüksek olduğu bildirilmektedir [5].
- Model Mimari ve Verimlilik: Claude 3.5 sonnet, kodlama görevlerinde yüksek performans için tasarlanmıştır ve öncekilerine kıyasla hız ve verimlilikte iyileştirmeler sunar. Bununla birlikte, mimarisi özellikle eğitim sırasında hesaplama maliyetlerini azaltmaya odaklanmamaktadır [8].
- Operasyonel Maliyet: Eğitim maliyeti yüksek olsa da, Claude 3.5 sonnet, milyon girdi jetonları başına 3 $ ve milyon çıktı jetonları başına 15 $ 'da rekabetçi operasyonel fiyatlandırma sunmaktadır [8]. Bununla birlikte, bu operasyonel maliyet hala önbellekleme mekanizmalarından yararlanan Deepseek-R1'in fiyatlandırma yapısından daha yüksektir [3] [6].
Özetle, Deepseek-R1, öncelikle verimli mimarisi ve eğitim metodolojileri nedeniyle Claude 3.5 sonnetine kıyasla önemli ölçüde daha düşük bir eğitim maliyetine sahiptir. Bununla birlikte, Claude 3.5 sonnet, belirli kodlama görevlerinde üstün performans sunar ve çeşitli API'ler aracılığıyla mevcuttur, bu da daha yüksek eğitim ve operasyonel maliyetlerine rağmen belirli uygulamalar için değerli bir seçimdir.
Alıntılar:
[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-stonnet-
[4] https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-deepseek-r1
[5] https://www.linkedin.com/posts/debarghyadas_claude-sonnet-35-took--10ms-to-train-activity-7290427104863694849-6em-
[6] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/claude-3-5-st
[7] https://www.linkedin.com/posts/jngiam_the-real-training-costs-for-depseek-is-much-activity-728968391965982720-wfpg
[8] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[9] https://elephas.app/blog/deepseek-vs-claude