Deepseek R1 vs Openai O1: Lequel est le meilleur?

La profondeur R1 est arrivée, et ce n'est pas seulement un autre modèle d'IA - c'est un saut significatif dans les capacités de l'IA, formé sur la variante Deepseek-V3-base précédemment publiée. Avec la sortie à part entière de Deepseek R1, il est désormais à la hauteur de l'Openai O1 dans les performances et la flexibilité. Ce qui le rend encore plus convaincant, c'est son poids ouvert et son licence du MIT, le rendant commercialement viable et le positionnant comme un choix fort pour les développeurs et les entreprises.

Mais ce qui distingue vraiment Deepseek R1, c'est la façon dont il défie les géants de l'industrie comme OpenAI, obtenant des résultats remarquables avec une fraction des ressources. En seulement deux mois, Deepseek a fait ce qui semblait impossible - lançant un modèle d'IA open source qui rivalise avec les systèmes propriétaires, tout en fonctionnant sous des limitations strictes. Dans cet article, nous comparerons - Deepseek R1 vs Openai O1.

Table des matières

• Deepseek R1: Un témoignage de l'ingéniosité et de l'efficacité
• Qu'est-ce qui fait de Deepseek R1 un changeur de jeu?
• Présentation de Deepseek R1
• La façon dont Deepseek R1 donne des performances minimales à un prix minimal? Comparaison
• Deepseek R1 vs Openai O1: Comparaison de différentes références
• Comment accéder à Deepseek R1 en utilisant Olllama?
• Comment utiliser Deepseek R1 dans Google Colab?
• Implémentation de code de votre modèle Openai
Deepseek R1: un témoignage de l'ingéniosité et de l'efficacité
Avec un budget de juste

6 millions de dollars

, Deepseek a accompli ce que les entreprises ayant des investissements d'un milliard de dollars ont eu du mal à faire. Voici comment ils l'ont fait:

Efficacité budgétaire:

Construit R1 pour juste

5,58 millions de dollars
• , par rapport à l'investissement estimé 6 milliards de dollars d'Openai. Optimisation des ressources: a obtenu des résultats avec
2,78 millions d'heures de GPU
• , nettement inférieure à celle de Meta 30,8 millions d'heures de GPU pour les modèles à échelle similaire. SULLAGES INNOVATIFS: Formé en utilisant
GPUS chinois restreints
• , présentant l'ingéniosité sous des contraintes technologiques et géopolitiques. Excellence de référence: R1 correspond à Openai O1 dans les tâches clés, avec
Certaines zones de surperformance claire.
• Alors que Deepseek R1 s'appuie sur le travail collectif de la recherche open source, son efficacité et ses performances démontrent comment créativité et allocation stratégique des ressources
peut rivaliser avec les budgets massifs de la grande technologie.

Qu'est-ce qui fait de Deepseek R1 un changeur de jeu? Au-delà de ses capacités techniques impressionnantes, Deepseek R1 offre des fonctionnalités clés qui en font un choix de premier plan pour les entreprises et les développeurs:

• Poids ouverts et licence MIT: Entièrement ouvert et commercialement utilisable, donnant aux entreprises la flexibilité de la construction sans contraintes de licence.
• Modèles distillés: Versions plus petites et affinées (semblables à Qwen et Llama), offrant des performances exceptionnelles tout en maintenant l'efficacité pour diverses applications.
• Accès à l'API: Facilement accessible via API ou directement sur leur plate-forme - gratuitement!
• Effectif: Une fraction du coût par rapport aux autres modèles d'IA principaux, ce qui rend l'IA avancé plus accessible que jamais.

Deepseek R1 soulève une question passionnante - sommes-nous témoins de l'aube d'une nouvelle ère d'IA où les petites équipes avec de grandes idées peuvent perturber l'industrie et surpasser les géants d'un milliard de dollars? À mesure que le paysage de l'IA évolue, le succès de Deepseek souligne que l'innovation, l'efficacité et l'adaptabilité peuvent être tout aussi puissantes que la puissance financière.

Aperçu de Deepseek R1

Le modèle Deepseek R1 possède une architecture 671 milliards de paramètres et a été formé sur le modèle Deepseek V3 Base . Son accent sur le raisonnement de la chaîne de pensée (COT) en fait un solide concurrent pour les tâches nécessitant une compréhension et un raisonnement avancés. Fait intéressant, malgré son grand nombre de paramètres, seuls 37 milliards de paramètres sont activés pendant la plupart des opérations, similaires à Deepseek v3.

Deepseek R1 n'est pas seulement un modèle monolithique; L'écosystème comprend six modèles distillés affinés sur des données synthétiques dérivées de la profondeur R1 elle-même. Ces modèles plus petits varient en taille et ciblent des cas d'utilisation spécifiques, offrant des solutions aux développeurs qui ont besoin de modèles plus légers et plus rapides tout en conservant des performances impressionnantes.

LIGNAGE DISTRÉLÉ MODÈLE

Model	Base Model	Download
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	Qwen2.5-Math-1.5B	? HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	Qwen2.5-Math-7B	? HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	Llama-3.1-8B	? HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	Qwen2.5-14B	? HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	Qwen2.5-32B	? HuggingFace
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	Llama-3.3-70B-Instruct	? HuggingFace

Ces modèles distillés permettent la flexibilité, pour s'adresser à la fois au déploiement local et à l'utilisation de l'API. Notamment, le modèle LLAMA 33.7B surpasse l'O1 Mini dans plusieurs repères, soulignant la force des variantes distillées.

Model	#Total Params	#Activated Params	Context Length	Download
DeepSeek-R1-Zero	671B	37B	128K	? HuggingFace
DeepSeek-R1	671B	37B	128K	? HuggingFace

Modèle #Total Params #activé params longueur de contexte Télécharger Deepseek-R1-Zero 671b 37b 128K ? HuggingFace Deepseek-R1 671b 37b 128K ? HuggingFace table>

Vous pouvez tout trouver sur Openai O1 ici.

Comment Deepseek R1 donne des performances imbattables à un coût minimal?

Les performances impressionnantes de Deepseek R1 à un coût minimal peuvent être attribuées à plusieurs stratégies et innovations clés dans ses processus de formation et d'optimisation. Voici comment ils l'ont réalisé :

1. Apprentissage du renforcement au lieu de sectionner les ajustements supervisés

La plupart des LLM traditionnelles (comme GPT, LLAMA, etc.) comptent fortement sur un réglage fin supervisé, qui nécessite des ensembles de données étiquetés étiquetés organisés par des annotateurs humains. Deepseek R1 a adopté une approche différente :

• Deepseek-R1-Zero:
  Au lieu d'un apprentissage supervisé, il a utilisé
  • Pure d'apprentissage par renforcement (RL) .
  Le modèle a été formé à travers
  • auto-évolution , ce qui lui permet d'améliorer itérativement les capacités de raisonnement sans intervention humaine.
  RL aide à optimiser les politiques en fonction des essais et des erreurs, ce qui rend le modèle plus
  • rentable par rapport à la formation supervisée, qui nécessite de vastes ensembles de données marqués par l'homme.
• Deepseek-R1 (stratégie de démarrage à froid):
  Pour éviter les problèmes courants dans les modèles RL uniquement (comme les réponses incohérentes), ils ont introduit un ensemble de données supervisé de haute qualité
  • de haute qualité pour un «démarrage à froid».
  Cela a permis au modèle de mieux bootstrap dès le début, garantissant
  • fluidité et lisibilité de type humain tout en maintenant de fortes capacités de raisonnement.

Impact:

La formation RL a considérablement réduit les coûts d'annotation des données.
L'auto-évolution a permis au modèle de découvrir de manière autonome des stratégies de résolution de problèmes.

2. Distillation pour l'efficacité et la mise à l'échelle

Une autre approche qui change la donne utilisée par Deepseek était la

distillation des capacités de raisonnement des modèles R1 plus grands en modèles plus petits, tels que:

• qwen, lama, etc.
  En distillant les connaissances, ils ont pu créer des modèles plus petits (par exemple, 14b) qui surpassent même certains modèles de pointe (SOTA) comme QWQ-32B.
  Ce processus a essentiellement transféré des capacités de raisonnement de haut niveau à des architectures plus petites, ce qui les rend très efficaces sans sacrifier beaucoup de précision.

Avantages de distillation clés:

• Coûts de calcul inférieurs: Les modèles plus petits nécessitent moins de temps et de mémoire d'inférence.
• Évolutivité: Déployer des modèles distillés sur les périphériques Edge ou les environnements cloud sensibles aux coûts est plus facile.
• Maintenir des performances solides: Les versions distillées de R1 se classent toujours de manière compétitive dans les repères.

3. Performances de référence et optimisation Focus

Deepseek R1 a concentré son optimisation vers des repères spécifiques à fort impact comme:

• AIME 2024: Atteindre les performances proches de SOTA à 79,8%
• MATH-500: Améliorer le raisonnement avec une précision de 97,3%
• Forces de code (programmation compétitive): Classement dans le top 3,7%
• MMLU (Connaissances générales): Competitive à 90,8%, légèrement derrière certains modèles, mais toujours impressionnante.

Au lieu d'être un chatbot à usage général, Deepseek R1 se concentre davantage sur les tâches de raisonnement mathématique et logique . 4. Architecture et techniques de formation efficaces

Deepseek bénéficie probablement de plusieurs optimisations architecturales et de formation:

Mécanismes d'attention clairsemés:
• permet le traitement de contextes plus longs avec un coût de calcul inférieur.
Mélange d'experts (MOE):
• éventuellement utilisé pour activer uniquement les parties du modèle dynamiquement, conduisant à une inférence efficace.
Pipilines d'entraînement efficaces:
• Formation sur des ensembles de données bien organisés et spécifiques au domaine sans bruit excessif.
  • Utilisation de données synthétiques pour les phases d'apprentissage du renforcement.
5. Choix de conception de modèle stratégique

L'approche de Deepseek est très stratégique pour équilibrer les coûts et les performances de:

1. Expertise au domaine ciblé (mathématiques, code, raisonnement) plutôt que les tâches NLP à usage général.
2. Utilisation optimisée des ressources pour hiérarchiser les tâches de raisonnement par rapport aux capacités NLP moins critiques.
3. compromis intelligents comme utiliser RL où il fonctionne le mieux et le réglage fin minimal si nécessaire.

Pourquoi est-il rentable?

• Réduction du besoin de jeux de données supervisés coûteux en raison de l'apprentissage du renforcement.
• Distillation efficace assure des performances de raisonnement de haut niveau dans des modèles plus petits.
• Focus de formation ciblée sur les références de raisonnement plutôt que sur les tâches générales des PNL.
• Optimisation de l'architecture pour une meilleure efficacité de calcul.

En combinant l'apprentissage du renforcement, le réglage sélectif et la distillation stratégique , Deepseek R1 offre des performances de niveau supérieur tout en maintenant un un coût significativement inférieur par rapport à d'autres modèles SOTA.

Deepseek R1 vs Openai O1: Comparaison des prix

Deepseek R1 stimule de manière comparable à l'OpenAI O1 dans la plupart des évaluations et le surpasse même dans des cas spécifiques. Ce niveau élevé de performance est complété par l'accessibilité; Deepseek R1 est gratuit à utiliser sur la plate-forme de chat Deepseek et offre des prix API abordables. Voici une comparaison des coûts:

• API R1 Deepseek : 55 cents pour les entrées, 2,19 $ pour la sortie (1 million de jetons)
• API Openai O1 : 15 $ pour les entrées, 60 $ pour la production (1 million de jetons)

L'API est 96,4% moins chère que Chatgpt.

Les coûts inférieurs de Deepseek R1 et l'accès à la plate-forme de chat gratuits en font une option attrayante pour les développeurs et les entreprises soucieux du budget à la recherche de solutions d'IA évolutives.

Benchmarking et fiabilité

Les modèles Deepseek ont ​​toujours démontré une analyse d'analyse réduite et le modèle R1 confirme cette réputation. Deepseek R1 est bien positionné en tant que rival pour ouvrir O1 et d'autres modèles de premier plan avec des mesures de performance éprouvées et un fort alignement avec les préférences de chat. Les modèles distillés, comme qwen 32b et llama 33.7b , fournissent également des références impressionnantes, surprenant les concurrents dans des catégories de taille similaire.

utilisation pratique et accessibilité

Deepseek R1 et ses variantes distillées sont facilement disponibles via plusieurs plates-formes:

1. Plateforme de chat Deepseek : Accès gratuit au modèle principal.
2. Accès de l'API : prix abordable pour les déploiements à grande échelle.
3. Déploiement local : Des modèles plus petits comme Qwen 8b ou Qwen 32b peuvent être utilisés localement via des configurations de machine virtuelle.

Bien que certains modèles, tels que les variantes de lama, n'apparaissent pas sur AMA, ils devraient être disponibles bientôt, élargissant davantage les options de déploiement.

Deepseek R1 vs Openai O1: Comparaison de différents repères

1. Aime 2024 (pass @ 1)

• Deepseek-R1: 79,8% Précision
• Openai O1-1217: 79,2% Précision
• Explication:
  • Cette référence évalue les performances de l'American Invitational Mathematics Examination (AIME), un concours de mathématiques difficile.
  • Deepseek-R1 surpasse légèrement Openai-O1-1217 de 0,6%, , ce qui signifie qu'il est légèrement meilleur pour résoudre ces types de problèmes mathématiques.

2. Forces de code (centile)

• Deepseek-R1: 96,3%
• Openai O1-1217: 96,6%
• Explication:
  • CodeForces est une plate-forme de programmation compétitive populaire, et le classement centile montre dans quelle mesure les modèles fonctionnent par rapport aux autres.
  • openai-o1-1217 est légèrement meilleur (de 0,3%), , ce qui signifie qu'il peut avoir un léger avantage à manipuler les défis algorithmiques et codants.

3. GPQA Diamond (pass @ 1)

• Deepseek-R1: 71,5%
• Openai O1-1217: 75,7%
• Explication:
  • GPQA Diamond évalue la capacité d'un modèle à répondre à des questions complexes à usage général.
  • OpenAI-O1-1217 fonctionne mieux de 4,2%, indiquant des capacités générales de questions générales plus fortes dans cette catégorie.

4. Math-500 (passer @ 1)

• Deepseek-R1: 97,3%
• Openai O1-1217: 96,4%
• Explication:
  • Cette référence mesure les compétences de résolution de problèmes mathématiques sur un large éventail de sujets.
  • Deepseek-R1 scores de 0,9%, montrant qu'il pourrait avoir une meilleure précision et raisonnement pour les problèmes mathématiques avancés.

5. Mmlu (pass @ 1)

• Deepseek-R1: 90,8%
• Openai O1-1217: 91,8%
• Explication:
  • MMLU (compréhension massive du langage multitâche) teste les connaissances générales du modèle à travers des sujets comme l'histoire, la science et les études sociales.
  • openai-o1-1217 est 1% meilleur, ce qui signifie qu'il pourrait avoir une compréhension plus large ou plus profonde des sujets divers.

6. Swe-bench vérifié (résolu)

• Deepseek-R1: 49,2%
• Openai O1-1217: 48,9%
• Explication:
  • Cette référence évalue les performances du modèle dans la résolution des tâches d'ingénierie logicielle.
  • Deepseek-R1 a un léger avantage de 0,3%, indiquant un niveau similaire de compétence de codage avec une petite plomb.

Benchmark	DeepSeek-R1 (%)	OpenAI o1-1217 (%)	Verdict
AIME 2024 (Pass@1)	79.8	79.2	DeepSeek-R1 wins (better math problem-solving)
Codeforces (Percentile)	96.3	96.6	OpenAI-o1-1217 wins (better competitive coding)
GPQA Diamond (Pass@1)	71.5	75.7	OpenAI-o1-1217 wins (better general QA performance)
MATH-500 (Pass@1)	97.3	96.4	DeepSeek-R1 wins (stronger math reasoning)
MMLU (Pass@1)	90.8	91.8	OpenAI-o1-1217 wins (better general knowledge understanding)
SWE-bench Verified (Resolved)	49.2	48.9	DeepSeek-R1 wins (better software engineering task handling)

Verdict global:

• Forces Deepseek-R1: Benchmarks liés aux mathématiques (AIME 2024, MATH-500) et les tâches d'ingénierie logicielle (SWE-Bench vérifiées).
• Openai O1-1217 Forces: Programmation compétitive (forces de code), Q&R à usage général (diamant GPQA) et les tâches de connaissances générales (MMLU).

Les deux modèles fonctionnent assez dans l'ensemble, avec Deepseek-R1 menant dans les tâches mathématiques et logiciels, tandis que Openai O1-1217 excelle dans les connaissances générales et la résolution de problèmes.

Si vous vous concentrez sur le raisonnement mathématique et l'ingénierie logicielle, Deepseek-R1 peut être un meilleur choix , tandis que, pour les tâches générales et les compétitions de programmation, Openai O1-1217 pourrait avoir un bord.

Comment accéder à Deepseek R1 en utilisant Olllama?

Tout d'abord, installez Olllama

Visitez le site Web
• olllama pour télécharger l'outil. Pour les utilisateurs de Linux:
Exécutez la commande suivante dans votre terminal:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

puis exécutez le modèle.

Voici le olllama comme pour Deepseek R1: Olllama Run Deepseek-R1

Copiez la commande: Ollama Run Deepseek-R1

Je dirige Olllama Run Deepseek-R1: 1.5b en local et il faudra quelques minutes pour télécharger le modèle.

Invite: donnez-moi du code pour la série Fibonacci nth

sortie

La qualité de sortie de Deepseek-R1: 1.5b semble assez

solide , avec quelques aspects positifs et zones d'amélioration potentielle:

Aspects positifs

1. Processus de pensée logique
   • Le modèle présente un processus de raisonnement étape par étape Clear étape par étape , en considérant les approches récursives et itératives.
   • Il attrape les pièges communs (par exemple, les inefficacités de la récursivité) et justifie le choix d'une méthode itérative.
2. Exactitude du code
   • La solution itérative finale est correcte et gère correctement les cas de base.
   • La fib du cas de test (5) produit la sortie correcte.
3. Explication Profondeur
   • La ventilation fournie du code est détaillée et adaptée aux débutants , couvrant:
     • Cas de base
     • Comportement de boucle
     • Mises à jour de la variable
     • Analyse de complexité
4. considération d'efficacité
   • L'explication met en évidence la complexité temporelle ($ o (n) $) et la contraste avec la récursivité, démontrant une bonne compréhension de l'efficacité algorithmique.

Comment utiliser Deepseek R1 dans Google Colab?

en utilisant le transformateur

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Cette commande installe trois bibliothèques Python:

• Transformers: une bibliothèque en étreignant le visage pour travailler avec des modèles de langue pré-formés.
• Accélérer: une bibliothèque pour optimiser et accélérer l'entraînement et l'inférence pour les modèles Pytorch.
• torche: la bibliothèque Pytorch, qui est un cadre d'apprentissage en profondeur.

!pip install transformers accelerate torch

Cela importe la fonction de pipeline de la bibliothèque Transformers. La fonction du pipeline est une API de haut niveau qui simplifie le processus d'utilisation de modèles pré-formés pour des tâches telles que la génération de texte, la classification, etc.

from transformers import pipeline

Cela définit une liste de messages, où chaque message est un dictionnaire avec un rôle (par exemple, «utilisateur») et du contenu (le texte réel du message). Ce format est souvent utilisé dans les modèles conversationnels.

messages = [
{"role": "user", "content": "Give me code for the Fibonacci nth series"},
]

Cela crée un pipeline de génération de texte en utilisant le modèle Deepseek-AI / Deepseek-R1-Distill-QWEN-7B. La fonction du pipeline gère automatiquement le chargement du modèle et du tokenizer.

Cela transmet la liste des messages au pipeline, qui génère une réponse basée sur l'entrée.

sortie

pipe = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B")
pipe(messages)

Implémentation de code d'Openai O1

Okay, the user is asking for a Fibonacci sequence calculator. I remember<br><br>that the Fibonacci sequence starts with 0 and 1, and each subsequent<br><br>number is the sum of the previous two.<br><br>I should write a function called fib(n) where n is the term number we want<br><br>to find. If n is 0 or 1, it returns 0 since those are the starting points.<br><br>For other values, I'll use recursion because each term depends on the two<br><br>before it, which seems straightforward.<br><br>Wait, but recursion can be inefficient for large n because it recalculates<br><br>many terms repeatedly. Maybe the user wants an iterative approach instead<br><br>to make it faster and more efficient. That way, even if n is big, it<br><br>doesn't take too long.<br><br>I'll structure my function with a loop that starts from 2 up to n. I'll<br><br>keep track of the two previous numbers, prev1 and prev2. Then for each<br><br>step beyond 2, calculate current as the sum of prev1 and prev2. Update<br><br>prev2 to be prev1, and update prev1 to current.<br><br>Wait again, what if n is 0? The function should return 0, same with n=1.<br><br>So I'll add a condition at the beginning of the loop where if it's the<br><br>first term, we handle it correctly.<br><br>Let me test some examples. For fib(5), it should be 5. Let's see: prev1<br><br>starts as 0, prev2 as 1. Then for i=3 to 5:<br><br>i=3: current = 1 (0+1)<br><br>i=4: current = 2 (1+1)<br><br>i=5: current = 3 (1+2) Wait, that's not right. Oh no, I think I messed up the calculation steps.<br><br>Wait, for fib(5), let me recount:<br><br>n=0: 0<br><br>n=1: 1<br><br>n=2: 1<br><br>n=3: 2<br><br>n=4: 3<br><br>n=5: 5. So my previous step-by-step was wrong. I need to make sure each iteration is correct.<br><br>I think in the loop, when i reaches n-2, which for fib(5) is index 5 (since starting at 0), but wait, let me adjust the code correctly.<br><br>Let me write down:<br><br>def fib(n):<br><br>if n == 0:<br><br>return 0<br><br>elif n == 1:<br><br>return 1<br><br>prev1 = 0<br><br>prev2 = 1<br><br>for i in range(2, n+1):<br><br>current = prev1 + prev2<br><br>prev1 = prev2<br><br>prev2 = current<br><br>return prev2<br><br>Testing fib(5) would give:<br><br>i=2: current 1; prev1=1, prev2=1<br><br>i=3: current 2; prev1=1, prev2=2<br><br>i=4: current 3; prev1=2, prev2=3<br><br>i=5: current 5; return 5. Correct.<br><br>Yes, that should work.<br><br></think><br><br>Here’s a simple iterative implementation of the Fibonacci sequence:<br><br>```python<br><br>def fib(n):<br><br>if n == 0:<br><br>return 0<br><br>elif n == 1:<br><br>return 1<br><br>else:<br><br>prev1 = 0<br><br>prev2 = 1<br><br>for i in range(2, n+1):<br><br>current = prev1 + prev2<br><br>prev1 = prev2<br><br>prev2 = current<br><br>return prev2<br><br># Test the function<br><br>print(fib(5)) # Output: 5<br><br>```<br><br>### Explanation:<br><br>- The function `fib(n)` calculates the nth Fibonacci number using an iterative approach.<br><br>- **Base Cases**: If `n` is 0, it returns 0; if `n` is 1, it returns 1.<br><br>- **Iteration**: For values of `n` greater than 1, we initialize two variables (`prev1` and `prev2`) to represent the first two Fibonacci numbers (0 and 1).<br><br>- **Loop**: We loop from 2 up to `n`, updating the values of `prev1` and `prev2` in each iteration. After completing the loop, `prev2` contains the nth Fibonacci number.<br><br>- **Efficiency**: This method is efficient with a time complexity of O(n) since it only iterates once through the sequence.<br><br>### Example<br><br>If you want to calculate the 5th Fibonacci number:<br><br>- The function returns 5 when called as `fib(5)`.<br><br>This implementation avoids the inefficiencies of recursion and is more straightforward for educational purposes.

sortie

Verdict final

Deepseek R1 fournit une solution plus efficace et plus efficace et polyvalente , ce qui en fait le meilleur choix dans son ensemble. Il gère correctement les cas Edge, offre une fonction qui renvoie les valeurs pour une utilisation ultérieure et comprend une explication détaillée. Cela le rend adapté à la fois aux applications pratiques et à des fins éducatives.

Openai O1, bien que plus simple et plus adapté aux débutants, est limité en fonctionnalité car il n'imprime que la séquence sans valeurs, ce qui le rend moins utile pour les tâches avancées.

Recommandation: Allez avec une approche Deepseek R1 si vous avez besoin d'une solution efficace et réutilisable. Utilisez une approche Openai O1 si vous cherchez simplement à comprendre la séquence Fibonacci de manière simple.

sélectionner le modèle d'IA idéal pour vos besoins

Le choix du bon modèle d'IA pour votre projet consiste à évaluer plusieurs facteurs, tels que les spécifications techniques, les limitations budgétaires et les demandes opérationnelles. Ci-dessous, nous explorons les forces de différents modèles et leurs cas d'utilisation idéaux pour vous aider à prendre une décision éclairée.

Deepseek-R1: flexibilité inégalée et rentabilité

Deepseek-R1 se démarque comme un concurrent de premier plan pour des applications spécifiques, en particulier pour ceux qui privilégient l'abordabilité et l'adaptabilité. Voici pourquoi cela pourrait être parfait pour votre projet:

1. Solution pour le budget
   • Avec des coûts opérationnels aussi bas que 5% par rapport aux modèles traditionnels, Deepseek-R1 est idéal pour les startups, la recherche universitaire et les projets avec des ressources financières limitées.
2. Personnalisation et avantage open source
   • Son cadre open source permet aux équipes d'adapter le modèle à leurs besoins uniques, de l'intégrer parfaitement aux systèmes existants ou de l'optimiser pour des domaines spécialisés. Cette flexibilité est particulièrement bénéfique pour les organisations ayant des exigences techniques de niche.
3. Capacités mathématiques supérieures
   • avec une précision de 97,3% sur la référence MATH-500, Deepseek-R1 excelle dans les applications nécessitant des calculs complexes, une analyse statistique ou une modélisation mathématique. Cela en fait un choix fort pour des domaines comme la finance, l'ingénierie et la recherche scientifique.

O1 Openai: Fiabilité et performances avancées

La série O1 d'OpenAI est conçue pour les applications au niveau de l'entreprise où la fiabilité, la sécurité et le raisonnement avancé sont primordiaux. Voici où il brille:

1. Sécurité et conformité de qualité d'entreprise
   • Avec des protocoles de sécurité robustes et des mesures de conformité, O1 est idéal pour les industries qui manipulent des données sensibles ou fonctionnant dans des cadres réglementaires stricts.
2. Compétences exceptionnelles de programmation et de raisonnement
   • Les performances impressionnantes du modèle sur les forces de code (note 2061) et le diamant GPQA (75,7%) en font un choix incontournable pour les équipes de développement de logiciels qui s'attaquent aux applications complexes ou aux tâches de raisonnement avancées.
3. Bouc-vous éprouvé pour les applications critiques de mission
   • Les processus de test et de validation rigoureux garantissent que O1 offre des performances cohérentes et fiables, ce qui le rend adapté aux opérations critiques de mission où l'échec n'est pas une option.

Conclusion

Le lancement de Deepseek R1 marque un changement majeur dans le paysage de l'IA, offrant une alternative ouverte et liée au MIT à openai o1 . Avec des repères impressionnants et des variantes distillées, il fournit aux développeurs et aux chercheurs une solution polyvalente et très performante.

Deepseek R1 excelle dans le raisonnement , les tâches de la chaîne de pensée (COT) et la compréhension de l'IA , offrant des performances rentables qui rivalisent avec Openai O1. Son abordabilité et son efficacité le rendent idéal pour diverses applications, des chatbots aux projets de recherche. Dans les tests, sa qualité de réponse correspondait à Openai O1, ce qui le prouve comme un concurrent sérieux.

le Deepseek R1 vs Openai O1 Formide met en évidence l'abordabilité et l'accessibilité. Contrairement aux modèles propriétaires, Deepseek R1 démocratise l'IA avec une approche évolutive et pour le budget, ce qui en fait un choix de premier plan pour ceux qui recherchent des solutions d'IA puissantes mais rentables.

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