Deepseek-R1とCohereのコマンドR(2024年8月)はどちらも高度な言語モデルですが、パフォーマンス、アーキテクチャ、価格設定に明確な違いを示しています。
アーキテクチャとトレーニング：
-DeepSeek-R1は6710億のパラメーター混合物(MOE)モデルであり、トークンごとに370億個のアクティブ化されたパラメーターがあります。推論能力に焦点を当てて、大規模な強化学習を使用して訓練されました。このモデルには、推論と非合理能力を強化するために、補強学習の2つの段階と監視された微調整の2つの段階が組み込まれています[1] [3]。
-Cohereが開発したコマンドR(2024年8月)は、強化された多言語検索の高等発電(RAG)およびツール使用機能を特徴としています。数学、コード、および推論タスクに優れており、その前身であるコマンドR+[1] [3]に匹敵する結果を提供します。
パフォーマンスベンチマーク：
-DeepSeek-R1は、数学やコードタスクを含む多くの推論ベンチマークにわたってOpenaiのO1モデルに同等の実行を実行します。これは、Alpacaeval 2.0やArenahardなどの創造的で長いコンテキストのタスクに優れており、これらの領域の他のモデルを上回っています[2]。 Deepseek-R1はMMLUベンチマークで90.8％、MMLU-Proで84％を記録し、強力な推論能力を示しています[1]。
-CommandR(2024年8月)は、MMLUベンチマークで67％、Humanevalで70％のスコアを達成し、コード生成と問題解決における堅実なパフォーマンスを示しています[1]。ただし、MMLU-Proおよびその他の特定の推論ベンチマークでのパフォーマンスは報告されていません。
価格とコスト：
-DeepSeek-R1はコマンドR(2024年8月)よりも大幅に高価で、入力コストは100万ドルあたり0.55ドル、出力コストは100万トークンあたり2.19ドルです。これにより、入力トークンと出力トークンの両方で約3.7倍高価になります[1] [3]。
-CommandR(2024年8月)は低コストを提供し、入力トークンは100万ドルあたり0.15ドル、出力トークンは100万あたり0.60ドルです[1] [4]。
オープンソースとコミュニティ：
-DeepSeek-R1はオープンソースであり、コミュニティ主導の改善と変更を可能にします。このオープン性は、より透明な開発とカスタマイズの可能性につながる可能性があります[1] [5]。
-CommandR(2024年8月)はオープンソースではなく、その開発とカスタマイズにおけるコミュニティの関与を制限しています[1]。
迅速な感度：
-DeepSeek-R1はプロンプトに敏感で、少数のショットプロンプトがパフォーマンスを低下させることがよくあります。最適な結果のために明確な指示を使用して、ゼロショットプロンプトを使用することをお勧めします[2]。
- 利用可能な情報にコマンドR(2024年8月)の迅速な感度に関する具体的な言及はありません。
要約すると、両方のモデルには強力な推論能力がありますが、DeepSeek-R1は特定のベンチマークに優れており、オープンソースの柔軟性を提供しますが、より高いコストで提供されます。コマンドR(2024年8月)はより費用対効果が高く、コード生成などの特定の分野で競争力のあるパフォーマンスを提供します。
引用：
[1] https://docsbot.ai/models/compare/command-08-2024/deepseek-r1
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek--model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[4] https://artificialanalysis.ai/models/command-r
[5] https://blog.promptlayer.com/deepseek-r1-vs-o1/
[6] https://artificialanalysis.ai/models
[7] https://artificialanalysis.ai/models/command-r-03-2024
[8] https://explodingtopics.com/blog/list-of-llms