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DeepSeek R1 vs Openai O1 : 어느 것이 더 낫습니까?

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levitt원래의
2025-03-09 12:32:16989검색
DeepSeek R1이 도착했으며 다른 AI 모델이 아닙니다. 이전에 출시 된 DeepSeek-V3-Base 변형에 대한 교육을받은 AI 기능의 큰 도약입니다. DeepSeek R1의 본격적인 릴리스로 이제는 성능과 유연성 모두에서 OpenAI O1과 동등합니다. 더욱 설득력있는 것은 개방형 가중치와 MIT 라이센스로서 상업적으로 실행 가능하고 개발자와 기업 모두에게 강력한 선택으로 배치하는 것입니다.

. 그러나 진정으로 DeepSeek R1을 차별화하는 것은 OpenAi와 같은 업계 거인에게 도전하는 방법으로 자원의 일부로 놀라운 결과를 얻는 방법입니다. 단 2 개월 만에 DeepSeek은 불가능한 것처럼 보였습니다. 엄격한 한계로 작동하는 동안 독점 시스템을 활용하는 오픈 소스 AI 모델을 시작했습니다. 이 기사에서는 비교합니다 - Deepseek R1 vs Openai O1. 목차

Deepseek R1 : 독창성과 효율성에 대한 증거

DeepSeek r1을 게임 체인저로 만드는 것?

    DeepSeek R1에 대한 개요
    • Deepseek R1의 최소 성능을 제공하는 방법? 비교
  • deepseek r1 vs openai o1 : 다른 벤치 마크 비교
  • ollama를 사용하여 DeepSeek r1에 액세스하는 방법?
  • Google Colab에서 DeepSeek R1을 사용하는 방법? deepseek r1 : 독창성과 효율성에 대한 증거 단지
  • $ 6 백만의 예산으로 DeepSeek은 10 억 달러 규모의 투자를 가진 회사가해야 할 일을 달성했습니다. 그들이 한 방법은 다음과 같습니다.
  • 예산 효율성 :
    • 는 OpenAi의 추정
  • $ 60 억 투자와 비교하여 에 R1을 구축했습니다. 리소스 최적화 : 2.78 백만 GPU 시간 로 결과를 달성했으며, 비슷한 규모 모델의 경우 Meta의 벤치 마크 우수성 : r1은 주요 작업에서 Openai O1과 일치하며 일부 명확한 성과 영역이 있습니다.
  • DeepSeek R1은 오픈 소스 연구의 집단 작업을 기반으로하지만 효율성과 성과는
    • 창의성과 전략적 자원 할당
  • 가 대규모 기술의 대규모 예산에 어떻게 경쟁 할 수 있는지 보여줍니다.
    • DeepSeek R1을 게임 체인저로 만드는 이유는 무엇입니까? 인상적인 기술 기능을 넘어서 DeepSeek R1은 비즈니스 및 개발자에게 최고의 선택을 제공하는 주요 기능을 제공합니다.
      Open Weights & MIT 라이센스 :
    • 완전히 개방적이고 상업적으로 사용 가능하며 비즈니스에 라이센스 제약 조건없이 구축 할 수있는 유연성을 제공합니다. 증류 된 모델 : 작은 미세 조정 된 버전 (Qwen 및 Llama와 유사 함), 다양한 응용 프로그램에 대한 효율성을 유지하면서 뛰어난 성능을 제공합니다. API 액세스 : API 액세스 : API를 통해 또는 플랫폼에서 직접 액세스 할 수 있습니다. 비용 효율성 : 다른 주요 AI 모델과 비교하여 비용의 일부가 그 어느 때보 다 고급 AI에 더 접근하기 쉽게 만듭니다. Deepseek R1은 흥미로운 질문을 제기합니다. 우리는 큰 아이디어를 가진 작은 팀이 업계를 방해하고 10 억 달러 규모의 거인을 능가 할 수있는 새로운 AI 시대의 새벽을 목격하고 있습니까? AI 환경이 발전함에 따라 DeepSeek의 성공은
      • 혁신, 효율성 및 적응성
    • 가 얇은 재무만큼 강력 할 수 있다고 강조합니다. Deepseek R1 의 개요 deepseek r1 모델은 아키텍처를 자랑하며
      • deepseek v3 base
    • 모델에서 훈련을 받았습니다. 사고 체인 (COT) 추론 에 중점을두면 고급 이해력과 추론이 필요한 작업에 대한 강력한 경쟁자가됩니다. 흥미롭게도, 매개 변수의 큰 수는 Deepseek R1은 단순한 모 놀리 식 모델이 아닙니다. 생태계에는 DeepSeek R1 자체에서 파생 된 합성 데이터에 대해 미세 조정 된 6 개의 증류 모델 가 포함됩니다. 이 작은 모델은 크기와 대상 특정 사용 사례가 다양하므로 인상적인 성능을 유지하면서 가볍고 빠른 모델이 필요한 개발자에게 솔루션을 제공합니다. 증류 된 모델 라인업

      이 증류 모델은 로컬 배치 및 API 사용을 모두 충족시키는 유연성을 가능하게합니다. 특히, table.has-fixed-layout { border-collapse: collapse; width: 100%; } table.has-fixed-layout, table.has-fixed-layout th, table.has-fixed-layout td { border: 1px solid black; padding: 8px; text-align: left; } 는 증류 변이체의 강도를 강조하여 여러 벤치 마크에서 O1 미니를 능가합니다.
      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
      모델 #total params

      #Activated Params 컨텍스트 길이 다운로드 Deepseek-R1-Zero 671b 37b 128k ? huggingface deepseek-r1 671b 37b 128k ? huggingface 테이블> 당신은 여기에서 OpenAi O1에 관한 모든 것을 찾을 수 있습니다.

      Deepseek R1이 최소한의 비용으로 무적의 성능을 제공하는 방법? 최소한의 비용으로 DeepSeek R1의 인상적인 성능은 교육 및 최적화 프로세스의 몇 가지 주요 전략과 혁신에 기인 할 수 있습니다. 다음은 : 를 달성 한 방법입니다

      1. 강력한 감독 미세 조정 대신 강화 학습

      대부분의 전통적인 LLM (GPT, LLAMA 등)은 감독 된 미세 조정에 크게 의존하며, 이는 인간 주석기에 의해 큐 레이션 된 광범위한 라벨링 된 데이터 세트가 필요합니다. DeepSeek r1은

      다른 접근법 : 를 취했습니다

      Deepseek-R1-Zero :

      감독 학습 대신

      순수 강화 학습 (rl)

      . 모델은 자기 진화 를 통해 훈련을 받았으며, 인간의 개입없이 추론 능력을 반복적으로 개선 할 수있게 해주었다. rl은 시행 착오를 기반으로 정책을 최적화하는 데 도움이되며, 모델을 감독 훈련과 비교하여 모델을 더 많은 비용 효율적인

      로 만들 수 있습니다.
      • Deepseek-R1 (콜드 스타트 ​​전략) : rl 전용 모델 (일관성 응답과 같은)에서 일반적인 문제를 피하기 위해
          소형 고품질 감독 데이터 세트 를 "콜드 스타트"에 도입했습니다. 이를 통해 모델은 처음부터 더 나은 부트 스트랩을 가능하게하여 강력한 추론 능력을 유지하면서 인간과 같은 유창성 및 가독성 를 보장했습니다.
      • 충격 :
        • rl 교육은 데이터 주석 비용을 크게 줄였습니다 자기 진화는 모델이 문제 해결 전략을 자율적으로 발견 할 수있게 해주었다
      • 2. 효율 및 스케일링을위한 증류 DeepSeek이 사용하는 또 다른 게임 변화 접근법은 더 큰 R1 모델에서 다음과 같은 작은 모델로 추론 기능의 증류 입니다.
      Qwen, llama 등

      • 지식을 증류함으로써, 그들은 QWQ-32B와 같은 일부 최첨단 (SOTA) 모델을 능가하는 작은 모델 (예 : 14B)을 만들 수있었습니다. 이 프로세스는 본질적으로 높은 수준의 추론 능력을 소규모 아키텍처로 이전하여 많은 정확성을 희생하지 않고 매우 효율적입니다.
      • 주요 증류 혜택 :
        • 계산 비용 절감 :
        • 소규모 모델은 추론 시간과 메모리가 줄어 듭니다. 확장 성 : 에지 장치 또는 비용에 민감한 클라우드 환경에 증류 모델을 배포하는 것이 더 쉽습니다. 강력한 성능 유지 : r1의 증류 버전은 여전히 ​​벤치 마크에서 경쟁적으로 순위를 매기고 있습니다.
          • 3. 벤치 마크 성능 및 최적화 초점
        • DeepSeek R1은 다음과 같은 특정 고 충격 벤치 마크에 대한 최적화에 중점을 두었습니다. AIME 2024 : 79.8%로 SOTA 성능을 달성하는 것 Math-500 :
          • 97.3% 정확도로 추론 개선 코드 포스 (경쟁 프로그래밍) :
        • 상위 3.7%내에서 순위 mmlu (일반 지식) : 는 90.8%로 경쟁력이 있지만 일부 모델보다 약간 뒤떨어져 있지만 여전히 인상적입니다.
          • 일반 목적 챗봇 대신 DeepSeek R1은
        수학적 및 논리적 추론

        작업에 더 중점을 두어 더 나은 리소스 할당 및 모델 효율성을 보장합니다.

        4. 효율적인 아키텍처 및 훈련 기술

        Deepseek는 여러 건축 및 교육 최적화의 혜택을받을 수 있습니다

          희소주의 메커니즘 :
        • 는 계산 비용이 낮은 더 긴 컨텍스트를 처리 할 수 ​​있습니다 전문가 혼합 (MOE) :
          • 는 모델의 일부만 동적으로 활성화하여 효율적인 추론을 초래할 수 있습니다.
        • . 효율적인 교육 파이프 라인 :
          • 과도한 노이즈가없는 잘 정리 된 도메인 별 데이터 세트에 대한 교육 강화 학습 단계를위한 합성 데이터 사용
          • 5. 전략적 모델 설계 선택
        • Deepseek의 접근 방식은 비용과 성능의 균형을 잡는 데 매우 전략적입니다.
            초점 도메인 전문 지식 (수학, 코드, 추론)
          1. 일반 목적 NLP 작업 대신. 최적화 된 리소스 활용 덜 중요한 NLP 기능보다 추론 작업을 우선시하려면. 스마트 트레이드 오프 필요한 경우 가장 잘 작동하고 최소한의 미세 조정이있는 곳에서 RL을 사용하는 것을 좋아합니다.
            2. 왜 비용 효율적인가?
          2. 강화 학습으로 인해 값 비싼 감독 데이터 세트의 필요성 효율적인 증류
            3. 는 소규모 모델에서 최상위 추론 성능을 보장합니다 일반적인 NLP 작업보다는 추론 벤치 마크에 대한 대상 교육 초점
          3. . 더 나은 계산 효율을 위해 아키텍처 최적화
        는
        • 강화 학습, 선택적 미세 조정 및 전략적 증류를 결합하여

        를 유지하면서 다른 SOTA 모델에 비해 상당히 낮은 비용

        를 유지하면서 최상위 성능을 제공합니다. Deepseek r1 vs. Openai O1 : 가격 비교
        • deepseek r1은 대부분의 평가에서 OpenAi O1과 비교하여 점수를 얻고 특정 경우에도 그 점수를 높입니다. 이 높은 수준의 성능은 접근성으로 보완됩니다. DeepSeek R1은 DeepSeek 채팅 플랫폼에서 를 무료로 사용할 수 있으며 저렴한 API 가격을 제공합니다. 비용 비교는 다음과 같습니다.
        • DeepSeek R1 API : 입력의 경우 55 센트, 출력 $ 2.19 (1 백만 토큰) Openai O1 API
          • : 입력의 경우 $ 15, 출력 $ 60 (1 백만 토큰)
        • API는 chatgpt보다 96.4% 저렴합니다 DeepSeek R1의 저렴한 비용 및 무료 채팅 플랫폼 액세스는 확장 가능한 AI 솔루션을 찾고있는 예산 의식 개발자 및 기업에 매력적인 옵션이됩니다. 벤치마킹 및 신뢰성 DeepSeek 모델은 신뢰할 수있는 벤치마킹을 지속적으로 입증했으며 R1 모델은 이러한 명성을지지합니다. DeepSeek R1은 성능 메트릭과 채팅 환경 설정과의 강력한 정렬을 갖춘 OpenAI O1 및 기타 주요 모델과의 경쟁자로 잘 알려져 있습니다. Qwen 32b
          • 및 llama 33.7b 와 같은 증류 모델도 인상적인 벤치 마크를 제공하여 비슷한 크기 범주에서 경쟁 업체를 능가합니다. 실용적 사용 및 접근성 Deepseek R1 및 증류 변형은 여러 플랫폼을 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.
          1. Deepseek 채팅 플랫폼 : 기본 모델에 대한 무료 액세스 API Access : 대규모 배포를위한 저렴한 가격
            2. 로컬 배치 : Qwen 8B 또는 Qwen 32B와 같은 소규모 모델은 VM 설정을 통해 로컬로 사용할 수 있습니다. LLAMA 변형과 같은 일부 모델은 아직 AMA에 나타나지 않지만 곧 출시 될 것으로 예상되어 배포 옵션이 더 확장됩니다. Deepseek R1 vs Openai O1 : 다른 벤치 마크 비교

      • 1. AIME 2024 (Pass@1)

      Deepseek-R1 : Openai O1-1217 :
        설명 :
      • 이 벤치 마크는 도전적인 수학 콘테스트 인 AMERICAL AMERICAL MATHEMATICS EXASTION (AIME)의 성과를 평가합니다. DeepSeek-R1은 OpenAI-O1-1217을 0.6%로 약간 능가하며, 이러한 유형의 수학 문제를 해결하는 데 약간 더 나은 것을 의미합니다.
      • 2. 코드포 (백분위 수) Deepseek-R1 : 96.3%
        • Openai O1-1217 : 96.6%
      • 설명 : Codeforces는 인기있는 경쟁 프로그래밍 플랫폼이며 백분위 수 순위는 모델이 다른 사람들에 비해 얼마나 잘 수행되는지를 보여줍니다. OpenAi-O1-1217은 약간 더 좋으며 (0.3%)
          는 알고리즘 및 코딩 문제를 처리하는 데 약간의 이점이있을 수 있습니다.
        • 3. GPQA 다이아몬드 (Pass@1) Deepseek-R1 :
          • 71.5%
        Openai o1-1217 : 75.7%
      설명 :

      GPQA 다이아몬드는 복잡한 범용 질문에 답변하는 모델의 능력을 평가합니다. OpenAi-O1-1217은 4.2%만큼 더 잘 수행되며,이 범주에서 더 강력한 일반적인 질문 응답 기능을 나타냅니다.

      • 4. Math-500 (Pass@1)
        • DeepSeek-R1 :
      • 97.3% Openai o1-1217 : 96.4%
        • 설명 :
      • 이 벤치 마크는 광범위한 주제에 걸쳐 수학 문제 해결 기술을 측정합니다. DeepSeek-R1 점수는 0.9%증가했으며, 고급 수학 문제에 대한 정밀도와 추론이 더 좋을 수 있음을 보여줍니다.
        • 5. MMLU (Pass@1) Deepseek-R1 :
          • 90.8%
        Openai o1-1217 : 91.8%
      설명 :

      MMLU (대규모 멀티 태스킹 언어 이해) 역사, 과학 및 사회 연구와 같은 주제에 대한 모델의 일반적인 지식을 테스트합니다. OpenAi-O1-1217은 1% 더 우수하며

      는 다양한 주제에 대한 더 넓거나 깊은 이해를 가질 수 있음을 의미합니다.

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