Llama 3.1 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Deepseek-R1 ในพื้นที่ใด

1. ความสามารถในการสร้างแบบจำลองภาษา: LLAMA 3.1 โดยทั่วไปถือว่าดีกว่าในการสร้างแบบจำลองภาษา มันเชี่ยวชาญมากขึ้นในการสร้างข้อความที่สอดคล้องกันและคล่องแคล่วซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานที่ต้องการความเข้าใจภาษาธรรมชาติและการสร้าง สิ่งนี้ทำให้ Llama 3.1 เหมาะสำหรับงานต่าง ๆ เช่นการเขียนการแก้ไขและการสรุปที่กลเม็ดทางภาษามีความสำคัญ [11]

2. หน้าต่างบริบท: Llama 3.1 มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่กว่า 128,000 โทเค็นเมื่อเทียบกับโทเค็น 64,000 โทของ Deepseek-R1 ซึ่งหมายความว่า Llama 3.1 สามารถประมวลผลข้อความได้นานขึ้นทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจบริบทหรือเอกสารที่กว้างขวาง [4] [7]

3. ความพร้อมใช้งานและการเข้าถึง: Llama 3.1 มีให้บริการในแพลตฟอร์มที่หลากหลายรวมถึง Azure AI, AWS Bedrock, Google AI Studio, Vertex AI, Nvidia Nim และ IBM Watsonx ความพร้อมใช้งานที่กว้างขึ้นนี้สามารถทำให้นักพัฒนาสามารถรวม LLAMA 3.1 เข้ากับโครงการของพวกเขาได้ง่ายขึ้นเมื่อเทียบกับ DeepSeek-R1 ซึ่งเสนอโดยผู้ให้บริการน้อยลง [4] [7]

4. ประสิทธิภาพต้นทุน: ขึ้นอยู่กับรุ่นเฉพาะของ LLAMA 3.1 มันอาจมีประสิทธิภาพมากกว่า DEEPSEEK-R1 ตัวอย่างเช่น LLAMA 3.1 8B คำสั่งนั้นมีราคาถูกกว่า DeepSeek-R1 อย่างมีนัยสำคัญสำหรับโทเค็นอินพุตและเอาต์พุต [9] อย่างไรก็ตาม Llama 3.1 รุ่น 405B นั้นแพงกว่า Deepseek-R1 [3]

5. ความรู้ทั่วไปและความเก่งกาจ: ในขณะที่ Deepseek-R1 เก่งในงานให้เหตุผล Llama 3.1 อาจมีแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายเนื่องจากความสามารถในการสร้างแบบจำลองภาษาที่แข็งแกร่ง ความเก่งกาจนี้สามารถเป็นประโยชน์ในสถานการณ์ที่แบบจำลองจำเป็นต้องจัดการงานที่หลากหลายตั้งแต่การเขียนเชิงสร้างสรรค์ไปจนถึงการตอบคำถามทั่วไป [11]

โดยสรุป Llama 3.1 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Deepseek-R1 ในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองภาษาการจัดการบริบทและประสิทธิภาพด้านต้นทุนทำให้เป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับงานที่ต้องใช้ความสามารถเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม Deepseek-R1 ยังคงเหนือกว่าในงานที่ต้องการการใช้เหตุผลขั้นสูงและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

การอ้างอิง:
[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/understanding-compute-requirements-for-deploying-deepseek-r1/td-p/109187
[6] https://rootly.com/blog/classifying-error-logs-with-ai-can-deepseek-r1-outperform-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-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[11] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iadr5g/how_better_is_deepseek_r1_compared_to_llama3_both/
[12] https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/tulu3-405b-vs-deepseek-r1