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Deepseek R1対Openai O1：どちらが良いですか？

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levittオリジナル
2025-03-09 12:32:16984ブラウズ

Deepseek R1が到着しました。これは単なるAIモデルではなく、以前にリリースされたDeepSeek-V3ベースバリアントで訓練されたAI機能の大幅な飛躍です。 Deepseek R1の本格的なリリースにより、パフォーマンスと柔軟性の両方でOpenai O1と同等になりました。さらに魅力的なのは、そのオープンウェイトとMITライセンスのために、それを商業的に実行可能にし、開発者と企業にとっても強力な選択肢として位置づけていることです。

しかし、deepseek R1を本当に際立たせているのは、Openaiのような業界の巨人に挑戦する方法であり、リソースのほんの一部で顕著な結果を達成しています。わずか2か月で、Deepseekは不可能と思われることを行いました。厳格な制限の下で動作しながら、独自のシステムに匹敵するオープンソースAIモデルを獲得しました。この記事では、DeepSeek R1対Openai O1を比較します。

目次

    deepseek R1：創意工夫と効率性の証
  • deepseek R1をゲームチェンジャーにしているのは何ですか？ O1：価格の比較
  • deepseek R1対openai O1：さまざまなベンチマークの比較
  • オラマを使用してdeepseek r1にアクセスする方法Google colabでdeepseek r1を使用する方法？
  • Deepseek R1：創意工夫と効率性の証です
    • ちょうど600万ドルの予算で
  • 予算効率：
  • Openaiの推定
    • 60億ドルの投資と比較して、リソースの最適化：
  • 2.78百万gpu時間
    • で結果を達成しました。
  • 革新的な回避策：
制限された中国のGPUを使用して訓練されている

、技術的および地政学的な制約の下での創意工夫を示しています。

ベンチマークの卓越性： R1は、キータスクでOpenai O1と一致し、明確なアウトパフォーマンスの領域。

    Deepseek R1はオープンソースの研究の集合的な仕事に基づいていますが、その効率とパフォーマンスは、
  • 創造性と戦略的リソースの割り当てが、大きな技術の大規模な予算に匹敵する方法を示しています。 deepseek r1をゲームチェンジャーにしているのはなぜですか？ その印象的な技術的能力を超えて、DeepSeek R1は、ビジネスや開発者にとって最大の選択肢となる重要な機能を提供します。
    • オープンウェイトとMITライセンス：完全に開いて商業的に使用可能であるため、ライセンスの制約なしで企業が構築する柔軟性を提供します。
    • 蒸留モデル：より小さな微調整されたバージョン（Qwenとllamaに似ています）。多様なアプリケーションの効率を維持しながら、例外的なパフォーマンスを提供します。
      • APIアクセス：
    • APIまたはプラットフォーム上で直接アクセスできます。 費用対効果：他の主要なAIモデルと比較したコストのほんの一部により、これまで以上に高度なAIがアクセスしやすくなります。
      • Deepseek R1はエキサイティングな疑問を提起します。大きなアイデアを持つ小さなチームが業界を混乱させ、数十億ドルの巨人を上回ることができる新しいAI時代の夜明けを目撃していますか？ AIランドスケープが進化するにつれて、Deepseekの成功は、
    • 革新、効率性、および適応性が純粋な金融の可能性と同じくらい強力になる可能性があることを強調しています。 DeepSeek R1 の概要
      • 概要
    Deepseek R1モデルは、671億パラメーター

    アーキテクチャを誇っています。 思考の連鎖（COT）の推論に焦点を当てているは、高度な理解と推論を必要とするタスクの強力な候補になります。興味深いことに、そのパラメーター数が大きいにもかかわらず、ほとんどの操作では、 370億パラメーターのみがアクティブになります。 Deepseek R1は単なるモノリシックモデルではありません。エコシステムには、DeepSeek R1自体から派生した合成データで微調整された6つの蒸留モデル

    が含まれています。これらの小さなモデルのサイズは異なり、特定のユースケースをターゲットにしているため、印象的なパフォーマンスを維持しながら軽量で高速なモデルを必要とする開発者にソリューションを提供します。

    蒸留モデルのラインナップ

    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

    これらの蒸留モデルは、柔軟性を可能にし、ローカルの展開とAPI使用の両方に応えます。特に、llama 33.7bモデルは、いくつかのベンチマークでO1 miniを上回り、蒸留型バリアントの強度を強調しています。

    モデル
    Model #Total Params #Activated Params Context Length Download
    DeepSeek-R1-Zero 671B 37B 128K ? HuggingFace
    DeepSeek-R1 671B 37B 128K ? HuggingFace
    #Total Params #Activated params コンテキスト長 ダウンロード deepseek-r1-zero 671b 37b 128k ？ Huggingface deepseek-r1 671b 37b 128k ？ Huggingface

    ここでOpenai O1のすべてを見つけることができます。

    DeepSeek R1は最小コストで無敵のパフォーマンスを提供する方法は？

    Deepseek R1の最小コストでの印象的なパフォーマンスは、トレーニングと最適化プロセスにおけるいくつかの重要な戦略と革新に起因する可能性があります。これがどのようにそれを達成したか：

    1。重い監視された微調整の代わりに補強学習

    ほとんどの伝統的なLLMS（GPT、llamaなど）は、ヒトのアノテーターによってキュレーションされた広範なラベルのあるデータセットが必要な、監視された微調整に大きく依存しています。 Deepseek R1は、さまざまなアプローチ：

    を取得しました
    • deepseek-r1-zero：
      • 監視された学習の代わりに、純粋な補強学習（RL）。
      • このモデルは自己進化を通じて訓練され、人間の介入なしに推論能力を繰り返し改善できるようにしました。 RLは、トライアルとエラーに基づいてポリシーを最適化するのに役立ち、モデルをより多くの人間標識データセットを必要とする監視されたトレーニングと比較して、モデルをより
        • に効果的にします。
        • deepseek-r1（コールドスタート戦略）：
    • RLのみのモデル（一貫性のない応答など）の一般的な問題を回避するために、「コールドスタート」のために、小規模で高品質の監視データセットを導入しました。 これにより、モデルが最初からより良くブートストラップできるようになり、強力な推論能力を維持しながら、
        人間のような流encyさと読みやすさを確保します。
      • インパクト：
      RLトレーニングは、データの注釈コストを大幅に削減しました
      • 自己進化により、モデルは問題解決戦略を自律的に発見することができました

    2。効率とスケーリングの蒸留 Deepseekが使用する別のゲームを変えるアプローチは、より大きなR1モデルからの推論能力の蒸留

    であり、次のような小さなモデルでした。
    • qwen、llama、etc.
      • 知識を蒸留することにより、QWQ-32B。 このプロセスは、基本的に高レベルの推論機能を小さなアーキテクチャに転送し、あまり正確さを犠牲にすることなく非常に効率的になりました。

    主要な蒸留の利点：

    • 計算コストの低下：モデルが小さい場合は、推論時間とメモリが必要です。
    • スケーラビリティ：エッジデバイスまたはコストに敏感なクラウド環境に蒸留モデルを展開するのは簡単です。
      • 強力なパフォーマンスの維持：
    • R1の蒸留バージョンは、ベンチマークで競争力のあるランク付けです。 3。ベンチマークのパフォーマンスと最適化フォーカス
    Deepseek R1は、次のような特定の高インパクトベンチマークに最適化を集中しています。

    AIME 2024：

    79.8％
      でSotaのパフォーマンスに近いことを達成しました
    • math-500：97.3％の精度で推論の改善
    • codeforces（競争力のあるプログラミング）：上位3.7％
      • 内でのランキング
    • mmlu（一般知識）：90.8％で競争力があり、いくつかのモデルのわずかに遅れていますが、それでも印象的です。
    • 汎用チャットボットである代わりに、DeepSeek R1は数学的および論理的推論タスクに焦点を当て、リソースの割り当てとモデル効率を向上させます。
      • 4。効率的なアーキテクチャとトレーニングのテクニック

    Deepseekは、いくつかの建築およびトレーニングの最適化からの恩恵を受ける可能性があります：

    まばらな注意メカニズム：

    計算コストが低い長いコンテキストの処理を有効にします
    • 専門家の混合物（MOE）：
        • モデルの一部のみを動的にアクティブにするために使用され、効率的な推論につながる。
    • 効率的なトレーニングパイプライン：
      • 過度のノイズのない、よくキュレーションされたドメイン固有のデータセットに関するトレーニング。
      補強学習段階のために合成データの使用。
      • 5。戦略的モデル設計の選択
        • Deepseekのアプローチは、コストとパフォーマンスのバランスをとる上で非常に戦略的です。
      1. 焦点を絞ったドメインの専門知識（数学、コード、推論）汎用NLPタスクではなく。
      2. 最適化されたリソース利用重要なNLP機能よりも推論タスクを優先するため。
        3. スマートトレードオフ
      3. RLを使用して、必要に応じて最適に機能し、最小限の微調整を使用しています。 なぜそれが費用対効果が高いのですか？

      補強学習のため、高価な監視されたデータセットの必要性の低下。
      • 効率的な蒸留は、より小さなモデルで最高の推論パフォーマンスを保証します 一般的なNLPタスクではなく、ベンチマークの推論に対するターゲットトレーニングフォーカス
      • アーキテクチャの最適化
      • 補強学習、選択的微調整、戦略的蒸留
        • を組み合わせることにより、DeepSeek R1は、他のSOTAモデルと比較して
      • を維持しながら、最高層のパフ​​ォーマンスを実現します。
        • deepseek R1対openai O1：価格比較

      Deepseek R1スコアは、ほとんどの評価でOpenai O1に比較的スコアを付け、特定の場合にさらには際立っています。この高いレベルのパフォーマンスは、アクセシビリティによって補完されます。 DeepSeek R1は、DeepSeekチャットプラットフォームで

      を自由に使用でき、手頃な価格のAPI価格設定を提供しています。コスト比較は次のとおりです

      deepseek r1 api Deepseek R1対Openai O1：どちらが良いですか？：入力の場合は55セント、出力（100万トークン）

      Openai O1 API ：入力15ドル、出力（100万トークン）

      • apiはchatgpt。
        • よりも96.4％安い
      • DeepSeek R1の低コストと無料のチャットプラットフォームアクセスにより、スケーラブルなAIソリューションを探している予算に配慮した開発者や企業にとって魅力的なオプションになります。 ベンチマークと信頼性
        • Deepseekモデルは一貫して信頼できるベンチマークを実証しており、R1モデルはこの評判を支持しています。 Deepseek R1は、Openai O1およびその他の主要なモデルのライバルとして、実証済みのパフォーマンスメトリックとチャットの好みとの強い整合性を備えています。
      qwen 32b

      やllama 33.7bなどの蒸留モデルも、印象的なベンチマークを提供し、類似のカテゴリで競合他社を上回る。

      実用的な使用とアクセシビリティ

      deepseek R1とその蒸留バリアントは、複数のプラットフォームを通じて容易に入手できます。
      1. deepseekチャットプラットフォーム：メインモデルへの無料アクセス。
      2. APIアクセス：大規模な展開のための手頃な価格設定。
      3. ローカル展開：Qwen 8bやQwen 32bなどの小さなモデルは、VMセットアップを介してローカルに使用できます。
      llamaバリアントなどの一部のモデルはまだAMAに表示されていませんが、すぐに利用できると予想され、展開オプションがさらに拡大します。

      deepseek R1対openai O1：異なるベンチマークの比較

      1。 AIME 2024（パス@1）

      • deepseek-r1：79.8％精度
      • openai o1-1217：79.2％精度
      • 説明：
        • このベンチマークは、挑戦的な数学コンテストであるAmerican Invitational Mathematics Examination（AIME）のパフォーマンスを評価します。
        • deepseek-r1は、Openai-o1-1217を0.6％上にします。つまり、これらのタイプの数学の問題を解決するのがわずかに優れています。
        2。 codeforces（パーセンタイル）

      deepseek-r1：
        96.3％
      • openai o1-1217：
        • 96.6％
      • 説明：
      • CodeForcesは人気のある競争力のあるプログラミングプラットフォームであり、パーセンタイルランキングは、モデルが他のモデルと比較してどれだけうまく機能するかを示しています。
          openai-o1-1217はわずかに優れています（0.3％）。つまり、アルゴリズムとコーディングの課題の処理においてわずかな利点がある可能性があります。
        • 3。 gpqaダイヤモンド（パス@1）
        • deepseek-r1：
      71.5％

        openai o1-1217：
      • 75.7％
        • 説明：
      • GPQAダイヤモンドは、複雑な汎用の質問に答えるモデルの能力を評価します。
      • openai-o1-1217は4.2％のパフォーマンスを発揮します。
        • 4。 Math-500（パス@1）
        • deepseek-r1：
          • 97.3％
      openai o1-1217：

      96.4％

      • 説明：
        • このベンチマークは、幅広いトピックにわたって数学の問題解決スキルを測定します。
      • deepseek-r1は0.9％高いスコアを獲得し、高度な数学の問題の精度と推論が優れている可能性があることを示しています。
      • 5。 mmlu（pass@1）
        • deepseek-r1：
        • 90.8％
          • openai o1-1217：
        91.8％

      説明：

      • MMLU（大規模なマルチタスク言語の理解）テスト歴史、科学、社会科などのテーマ全体でモデルの一般的な知識をテストします。 openai-o1-1217は1％優れています。
        • 多様なトピックをより広くまたは深く理解している可能性があります。
        • 6。 SWE-BENCH検証（解決）
        • deepseek-r1：
        • 49.2％
        • openai o1-1217：48.9％
        • 説明：

      このベンチマークは、ソフトウェアエンジニアリングタスクの解決におけるモデルのパフォーマンスを評価します。
      • deepseek-r1にはわずかな0.3％の利点があり、小さなリードを伴う同様のレベルのコーディング習熟度を示しています。
      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)

      全体的な評決：

      • deepseek-r1強度：数学関連のベンチマーク（AIME 2024、Math-500）およびソフトウェアエンジニアリングタスク（SWE-Bench verified）。
        • Openai O1-1217強度：
      • 競争力のあるプログラミング（CodeForces）、汎用Q＆A（GPQAダイヤモンド）、および一般知識タスク（MMLU）。 2つのモデルは全体的に非常に同様のパフォーマンスを発揮し、数学とソフトウェアのタスクをリードしている
        • deepseek-r1、Openai O1-1217は一般的な知識と問題解決に優れています。
      数学的推論とソフトウェアエンジニアリングに焦点が当てられている場合、deepseek-r1がより良い選択かもしれません

      一般的なタスクとプログラミング競技のために、Openai O1-1217

      はエッジがあるかもしれません。

      Ollamaを使用してDeepSeek R1にアクセスする方法 最初に、Ollamaをインストールします

      ollama

      Webサイトにアクセスして、ツールをダウンロードしてください。 Linuxユーザーの場合：

      端末で次のコマンドを実行します：

      • その後、モデルを実行します。
        • これがdeepseek r1のようなオラマです：ollama Run deepseek-r1
      コマンドをコピー：Ollama Run deepseek-r1 
      curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

      私はオラマを走っていますdeepseek-r1：1.5bはローカルで、モデルをダウンロードするのに数分かかります。

      Deepseek R1対Openai O1：どちらが良いですか？

      プロンプト：fibonacci nthシリーズのコードを教えてください

      Deepseek R1対Openai O1：どちらが良いですか？output

      deepseek-r1：1.5bからの出力品質は、潜在的な改善のためのいくつかの肯定的な側面と領域があります。

      肯定的な側面

      1. 論理思考プロセス
        • モデルは、再帰的アプローチと反復的アプローチの両方を考慮して、の段階的な推論プロセスを示しています。 それは一般的な落とし穴（例えば、再帰の非効率性）をキャッチし、反復方法の選択を正当化します。
        • コードの正しさ
      2. 最終的な反復ソリューションは正しく、ベースケースを適切に処理します。 テストケースFIB（5）は、正しい出力を生成します
        • 説明深さ
        3. コードの提供された内訳は、詳細で初心者向け
      3. 、カバー： ベースケース
        • ループ動作 変数更新
          • 複雑さ分析
          • 効率の考慮
        説明は、時間の複雑さ（$ o（n）$）を強調し、それを再帰と対比し、アルゴリズム効率のよく理解を示しています。
      4. Google ColabでDeepSeek R1を使用する方法
        • 変圧器を使用しています
        このコマンドは、3つのPythonライブラリをインストールします
      トランスフォーマー：事前に訓練された言語モデルを操作するために顔を抱き締めることによる図書館。

      加速：Pytorchモデルのトレーニングと推論を最適化してスピードアップするライブラリ。

      トーチ：Pytorch Library、これは深い学習フレームワークです。 

      curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
      これにより、トランスライブラリからパイプライン関数がインポートされます。パイプライン関数は、テキスト生成、分類などのタスクに事前に訓練されたモデルを使用するプロセスを簡素化する高レベルAPIです。

      これは、各メッセージが役割（「ユーザー」など）とコンテンツ（メッセージの実際のテキスト）を持つ辞書であるメッセージのリストを定義します。この形式は、会話モデルでよく使用されます
        これにより、deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-7bモデルを使用してテキストジェネレーションパイプラインが作成されます。パイプライン関数は、モデルとトークンザーのロードを自動的に処理します。
      • これにより、メッセージリストがパイプラインに渡され、入力に基づいて応答が生成されます。
      • output
        • Openai O1
      のコード実装 
      !pip install transformers accelerate torch

      output
      from transformers import pipeline

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

      最終評決

      Deepseek R1は、より効率的で多用途のソリューション

      を提供し、全体的に優れた選択肢になります。エッジケースを正しく処理し、さらに使用するために値を返す関数を提供し、詳細な説明が含まれています。これにより、実用的なアプリケーションと教育目的の両方に適しています。Openai O1は、よりシンプルで初心者向けですが、値を返すことなくシーケンスを印刷するため、機能性は制限されており、高度なタスクにはあまり役立ちません。

      推奨事項：

      効率的で再利用可能なソリューションが必要な場合は、DeepSeek R1のアプローチを使用します。 Fibonacciシーケンスを簡単に理解したいだけで、Openai O1のアプローチを使用してください。 ニーズに合わせて理想的なAIモデルを選択 プロジェクトに適したAIモデルを選択するには、技術仕様、予算の制限、運用上の需要など、複数の要因を評価することが含まれます。以下では、さまざまなモデルの強みと、情報に基づいた決定を下すのに役立つ理想的なユースケースを探ります。 deepseek-r1：比類のない柔軟性とコスト効率

      DeepSeek-R1は、特定のアプリケーション、特に手頃な価格と適応性を優先する人のトップ候補として際立っています。それがあなたのプロジェクトにぴったりの理由は次のとおりです：

      予算にやさしいソリューション

      従来のモデルと比較して5％という低い運用コストでは、DeepSeek-R1はスタートアップ、学術研究、および財源が限られているプロジェクトに最適です。
      1. カスタマイズとオープンソースのアドバンテージ
          • そのオープンソースフレームワークにより、チームはモデルを独自のニーズに合わせたり、既存のシステムとシームレスに統合したり、特殊なドメイン用に最適化したりすることができます。この柔軟性は、ニッチな技術的要件を持つ組織にとって特に有益です。
      2. 優れた数学的能力
        • Math-500ベンチマークの97.3％の精度を誇る、DeepSeek-R1は複雑な計算、統計分析、または数学モデリングを必要とするアプリケーションに優れています。これにより、金融、エンジニアリング、科学研究などの分野に強い選択肢があります。
      3. OpenaiのO1：信頼性と高度なパフォーマンス OpenaiのO1シリーズは、信頼性、セキュリティ、および高度な推論が最重要であるエンタープライズレベルのアプリケーション向けに設計されています。輝くところです：
          1. エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス
            • 堅牢な安全プロトコルとコンプライアンス測定を備えたO1は、機密データを処理する業界や厳格な規制枠組みの下で運営されている業界に最適です。
          2. 例外的なプログラミングと推論スキル
              コードフォース（2061評価）とGPQAダイヤモンド（75.7％）でのモデルの印象的なパフォーマンスは、複雑なアプリケーションまたは高度な推論タスクに取り組むソフトウェア開発チームの選択肢となります。
            3. ミッションクリティカルなアプリケーションの実績が実績があります
          3. 厳密なテストと検証プロセスにより、O1が一貫した信頼性の高いパフォーマンスを提供することを保証し、障害がオプションではないミッションクリティカルな操作に適しています。
            結論

          deepseek r1

          の発売は、AIの風景の大きな変化を示しており、Openai o1

          のオープンウェイトのMITライセンスの代替品を提供します。印象的なベンチマークと蒸留バリアントにより、開発者と研究者に汎用性の高い高性能ソリューションを提供します。 Deepseek R1は、推論、思考の連鎖（COT）タスク、およびAIの理解に優れており、Openai O1に匹敵する費用対効果の高いパフォーマンスを提供します。手頃な価格と効率性により、チャットボットから研究プロジェクトまで、さまざまなアプリケーションに最適です。テストでは、その応答品質はOpenai O1と一致し、それを真剣な競合他社として証明しました。

          deepseek r1 vs openai o1

          対決は、手頃な価格とアクセシビリティを強調しています。独自のモデルとは異なり、DeepSeek R1はスケーラブルで予算に優しいアプローチでAIを民主化し、強力でありながら費用効率の高いAIソリューションを求めている人に最大の選択肢となっています。

          今日はDeepseekを始めましょう！ 「Deepseekの始まり」コースで、AIと機械学習のためのDeepseekの機能を活用する方法を学びます。今すぐ登録して、スキルを次のレベルに引き上げてください！

    以上がDeepseek R1対Openai O1：どちらが良いですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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