LLAMA 3.1 ir „Deepseek-R1“ yra pažengusiųjų AI modeliai, tačiau jie puikiai tinka skirtingose srityse. Čia pateiktas išsamus palyginimas, kur „Lla 3.1“ gali aplenkti „Deepseeek-R1“:
1. Kalbos modeliavimo galimybės: LLAMA 3.1 paprastai laikoma geresne atliekant kalbos modeliavimo užduotis. Tai labiau įgudo generuoti nuoseklų ir sklandų tekstą, kuris yra labai svarbus programoms, kurioms reikalingas natūralus kalbos supratimas ir generavimas. Tai daro lamą 3.1 tinkamesnę tokioms užduotims kaip rašymas, redagavimas ir apibendrinimas, kai svarbu kalbinis subtilumas [11].
2. Konteksto langas: LLAMA 3.1 turi didesnį 128 000 žetonų konteksto langą, palyginti su „Deepseeek-R1“ 64 000 žetonų. Tai reiškia, kad „Llama 3.1“ gali apdoroti ilgesnius teksto elementus, todėl jis bus efektyvesnis užduotims, kurioms reikia suprasti išsamius kontekstus ar dokumentus [4] [7].
3. Prieinamumas ir prieinamumas: „Lla 3.1“ galima rasti platesniame platformų asortimente, įskaitant Azure AI, AWS Bedrock, „Google AI Studio“, „Vertex AI“, „Nvidia Nim“ ir „IBM Watsonx“. Šis platesnis prieinamumas kūrėjams gali būti lengviau integruoti llama 3.1 į savo projektus, palyginti su „Deepseek-R1“, kurį siūlo mažiau teikėjų [4] [7].
4. Ekonominis efektyvumas: Atsižvelgiant į konkrečią „LLAMA 3.1“ versiją, ji gali būti ekonomiškesnė nei „Deepseek-R1“. Pvz., LLAMA 3.1 8B instrukcija yra žymiai pigesnė nei „Deepseek-R1“ įvesties ir išvesties žetonams [9]. Tačiau 405B „Lla 3.1“ versija yra brangesnė nei „Deepseek-R1“ [3].
5. Bendrosios žinios ir universalumas: Nors „Deepseek-R1“ puikiai moka samprotavimo užduotis, „Llama 3.1“ gali turėti platesnį programų spektrą dėl stiprių kalbos modeliavimo galimybių. Šis universalumas gali būti naudingas scenarijuose, kai modeliui reikia atlikti įvairias užduotis, pradedant kūrybinio rašymo ir bendrojo klausimo atsakymu [11].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Lla 3.1“ pralenkia „Deepseek-R1“ srityse, susijusiose su kalbos modeliavimu, konteksto tvarkymu ir ekonominiu efektyvumu, todėl tai yra stiprus pasirinkimas atliekant užduotis, kurioms reikia šių galimybių. Tačiau „Deepseeek-R1“ išlieka pranašesnis užduotims, reikalaujančioms pažangių samprotavimų ir sudėtingo problemų sprendimo.
Citatos:
[1] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama3-1-70b-instruct
[2] https://www.youtube.com/shorts/oeyzqdh_dys
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama-3-1-405b-instruct
[4] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.1-405b/deepseek-r1
[5] https://community.databricks.com/t5/machine-learning/underve-comompute-requirements-cor-deploying-deepseek-r1/td-p/109187
[6] https://rootly.com/blog/classifying-error-logs-with-ai-can-deepseek-r1-sperform-gpt-4o-and-llama-3
[7] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.1-8b/deepseek-r1
[8] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/deepseek-r1-document.pdf
[9] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama-3-1-8b-instruct
[10] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-oveview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[11] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iArd5g/how_better_is_deepseek_r1_compared_to_llama3_both/
[12] https://artifialanalysis.ai/models/comparisons/tulu3-405b-vs-deepseek-r1