DeepSeek-R1 và Cohere's Command R (tháng 8 năm 2024) đều là các mô hình ngôn ngữ nâng cao, nhưng chúng thể hiện sự khác biệt rõ rệt về hiệu suất, kiến trúc và giá cả.
Kiến trúc và đào tạo:
-DeepSeek-R1 là mô hình hỗn hợp tham số 671 tỷ tham số (MOE), với 37 tỷ tham số được kích hoạt trên mỗi mã thông báo. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng học tập củng cố quy mô lớn, tập trung vào khả năng lý luận. Mô hình này kết hợp hai giai đoạn học tập củng cố và hai giai đoạn tinh chỉnh được giám sát để tăng cường khả năng lý luận và không hợp lý [1] [3].
- Command R (tháng 8 năm 2024), được phát triển bởi Cohere, có các tính năng tạo ra các khả năng sử dụng công cụ (RAG) và các khả năng sử dụng công cụ. Nó vượt trội trong các nhiệm vụ toán học, mã và lý luận, cung cấp kết quả tương đương với người tiền nhiệm, lệnh R+[1] [3].
Điểm chuẩn hiệu suất:
- DeepSeek-R1 thực hiện tương đương với mô hình O1 của Openai trên nhiều điểm chuẩn lý luận, bao gồm các tác vụ toán học và mã. Nó vượt trội trong các nhiệm vụ sáng tạo và bối cảnh dài như Alpacaeval 2.0 và Arenahard, vượt trội hơn các mô hình khác trong các lĩnh vực này [2]. Deepseek-R1 đạt 90,8% trên điểm chuẩn MMLU và 84% trên MMLU-Pro, thể hiện khả năng lý luận mạnh mẽ [1].
- Lệnh R (tháng 8 năm 2024) đạt được điểm 67% trên điểm chuẩn MMLU và 70% trên nhân đạo, cho thấy hiệu suất vững chắc trong việc tạo mã và giải quyết vấn đề [1]. Tuy nhiên, hiệu suất của nó trên MMLU-Pro và các điểm chuẩn lý luận cụ thể khác không được báo cáo.
Giá cả và chi phí:
- Deepseek-R1 đắt hơn đáng kể so với Command R (tháng 8 năm 2024), với chi phí đầu vào ở mức 0,55 đô la một triệu mã thông báo và chi phí đầu ra ở mức 2,19 đô la một triệu mã thông báo. Điều này làm cho nó đắt hơn khoảng 3,7 lần cho cả mã thông báo đầu vào và đầu ra [1] [3].
- Command R (tháng 8 năm 2024) cung cấp chi phí thấp hơn, với mã thông báo đầu vào có giá 0,15 đô la một triệu và mã thông báo đầu ra ở mức 0,60 đô la một triệu [1] [4].
Nguồn mở và cộng đồng:
-Deepseek-R1 là nguồn mở, cho phép cải tiến và sửa đổi dựa trên cộng đồng. Sự cởi mở này có thể dẫn đến khả năng phát triển và tùy biến minh bạch hơn [1] [5].
- Command R (tháng 8 năm 2024) không phải là nguồn mở, hạn chế sự tham gia của cộng đồng vào sự phát triển và tùy chỉnh của nó [1].
Độ nhạy nhanh chóng:
-Deepseek-R1 rất nhạy cảm với các lời nhắc, với rất ít điểm khiến thường làm giảm hiệu suất của nó. Nên sử dụng không có ảnh nào với các hướng dẫn rõ ràng cho kết quả tối ưu [2].
- Không có đề cập cụ thể về độ nhạy nhanh chóng cho lệnh R (tháng 8 năm 2024) trong thông tin có sẵn.
Tóm lại, trong khi cả hai mô hình đều có khả năng lý luận mạnh mẽ, Deepseek-R1 vượt trội trong một số điểm chuẩn nhất định và cung cấp tính linh hoạt nguồn mở, nhưng với chi phí cao hơn. Command R (tháng 8 năm 2024) hiệu quả hơn về chi phí và cung cấp hiệu suất cạnh tranh trong các lĩnh vực cụ thể như tạo mã.
Trích dẫn:
[1] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-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