Deepseek-R1 ve Cohere'nin R (Ağustos 2024) komutu gelişmiş dil modelleridir, ancak performans, mimari ve fiyatlandırmada farklı farklılıklar sergilerler.
Mimari ve Eğitim:
-Deepseek-R1, jeton başına 37 milyar aktif parametre ile 671 milyar parametre parametre karışımı (MOE) modelidir. Akıl yürütme yeteneklerine odaklanarak büyük ölçekli takviye öğrenimi kullanılarak eğitildi. Bu model, akıl yürütme ve mantıksız yetenekleri geliştirmek için iki takviye öğrenme aşaması ve denetimli ince ayarın iki aşamasını içerir [1] [3].
- Cohere tarafından geliştirilen komut R (Ağustos 2024), gelişmiş çok dilli geri alınmış üretim (RAG) ve takım kullanım özelliklerine sahiptir. Matematik, kod ve akıl yürütme görevlerinde mükemmeldir, selefi R+[1] [3] komutu ile karşılaştırılabilir sonuçlar sağlar.
Performans kriterleri:
- Deepseek-R1, Openai'nin O1 modelinde matematik ve kod görevleri de dahil olmak üzere birçok akıl yürütme ölçütünde görülebilir. Alpacaeval 2.0 ve Arenahard gibi yaratıcı ve uzun bağlam görevlerinde mükemmeldir ve bu alanlardaki diğer modellerden daha iyi performans gösterir [2]. Deepseek-R1, MMLU kıyaslamasında% 90.8 ve MMLU-Pro'da% 84 puan aldı ve güçlü akıl yürütme yetenekleri gösterdi [1].
- Komuta R (Ağustos 2024), MMLU kıyaslamasında% 67 ve humaneval'da% 70 puan elde ederek kod üretiminde ve problem çözmede sağlam performansı gösterir [1]. Bununla birlikte, MMLU-PRO'daki performansı ve diğer özel akıl yürütme kriterleri rapor edilmemiştir.
Fiyatlandırma ve maliyet:
- Deepseek-R1, R (Ağustos 2024) komutundan (Ağustos 2024) önemli ölçüde daha pahalıdır, girdi maliyetleri milyon jeton başına 0,55 $ ve milyon jeton başına 2.19 $ 'dan çıkış maliyetleri. Bu, hem giriş hem de çıkış belirteçleri için kabaca 3,7 kat daha pahalı hale getirir [1] [3].
- Komuta (Ağustos 2024) daha düşük maliyetler sunar, girdi jetonları milyonda 0,15 $ ve çıktı jetonları milyon başına 0.60 $ 'dan fiyatlandırır [1] [4].
Açık kaynak ve topluluk:
-Deepseek-R1 açık kaynaklıdır ve topluluk odaklı iyileştirmeler ve değişiklikler sağlar. Bu açıklık daha şeffaf gelişme ve özelleştirme olasılıklarına yol açabilir [1] [5].
- Komuta (Ağu 2024) açık kaynaklı değildir, topluluğun gelişimine ve özelleştirmesine katılımını sınırlamaktadır [1].
Hızlı hassasiyet:
-Deepseek-R1, istemlere karşı duyarlıdır, az sayıda atışın performansını sık sık azaltır. Optimal sonuçlar için net talimatlarla sıfır shot teneffüsünün kullanılması önerilir [2].
- Mevcut bilgilerde R komutu R (Ağustos 2024) için hızlı bir duyarlılıktan söz yoktur.
Özetle, her iki model de güçlü akıl yürütme yeteneklerine sahip olsa da, Deepseek-R1 belirli kriterlerde mükemmeldir ve açık kaynak esnekliği sunar, ancak daha yüksek bir maliyetle. Komut R (Ağu 2024) daha uygun maliyetlidir ve kod üretimi gibi belirli alanlarda rekabetçi performans sağlar.
Alıntılar:
[1] https://docsbot.ai/models/compare/command-r-08-2024/deepseek-r1
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ragainst-openais-o1
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/command-r-08-2024
[4] https://artifictialanalysis.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