DeepSeek R1: LLM yang mesra bajet bersaing dengan GPT-4 dan Claude
Inovator AI Cina DeepSeek telah membuat gelombang sejak Tahun Baru, melancarkan model DeepSeek V3 (pesaing GPT-4) dan aplikasi mudah alih yang disertakan. Tawaran terbaru mereka, DeepSeek R1, adalah pemimpin industri model bahasa yang besar (LLM) yang mencabar pada harga yang berkurangan. Catatan blog ini membandingkan DeepSeek R1 terhadap Openai's O1 dan Claude Sonnet 3.5, meletakkan tuntutan prestasinya untuk ujian.
DeepSeek R1: Gambaran Keseluruhan
DeepSeek R1 adalah sumber terbuka yang mengutamakan keupayaan penalaran maju. Metodologi latihan uniknya memanfaatkan pembelajaran tetulang (RL), meminimumkan pergantungan pada penalaan halus tradisional (SFT). Tumpuan ini terhadap logik, penyelesaian masalah, dan tafsiran menjadikannya sesuai untuk tugas-tugas batang, pengekodan, dan pemikiran rantaian yang kompleks (COT). Ia secara langsung bersaing dengan Openai's O1 dan Sonnet 3.5 Claude. Yang penting, API DeepSeek R1 mempunyai kos yang lebih rendah -97% lebih murah daripada sonnet 3.5 dan 93% lebih murah daripada O1 (untuk input hit cache).
DeepSeek R1 boleh diakses melalui antara muka sembang DeepSeek (
https://www.php.cn/link/9f3ad7a14cd3d1cf5d73e8ec7205e7f1) ( https://www.php.cn/link/23264092bdaf8349c3cec606151bd ). Antara muka sembang memerlukan penciptaan akaun atau log masuk, kemudian memilih "DeepThink." Akses API memerlukan mendapatkan kunci API dari portal pemaju dan mengkonfigurasi persekitaran pembangunan anda. URL asas API adalah: https://www.php.cn/link/AAF9290B7570C56DD784F192425658D4
Feature | DeepSeek R1 | OpenAI o1 Series | Claude Sonnet 3.5 |
---|---|---|---|
Training Approach | Reinforcement learning (RL), minimal SFT | Supervised fine-tuning (SFT) RLHF | Supervised fine-tuning RLHF |
Special Methods | Cold-start data, rejection sampling, pure RL | Combines SFT and RL for general versatility | Focused on alignment and safety |
Core Focus | Reasoning-intensive tasks (math, coding, CoT) | General-purpose LLM | Ethical and safe AI, balanced reasoning |
Input Token Cost (per million) | .14 (cache hit), .55 (cache miss) |
.50– | .45–.60 |
Output Token Cost (per million) | .19 | – | |
Affordability | Extremely cost-effective | High cost | Moderately priced |
Accessibility | Fully open-source (free for hosting/customization) | Proprietary, pay-per-use API | Proprietary, pay-per-use API |
Tugas 1: Penalaran logik:
Tugas 2: Penalaran Saintifik:
Tugas 3: Kemahiran Pengekodan:
Tugas 4: Kemahiran menyelesaikan masalah:
(hasil terperinci dan tangkapan skrin setiap output tugas dimasukkan dalam artikel asal.)
Hasil akhir dan kesimpulan
Walaupun DeepSeek R1 menunjukkan keupayaan penalaran yang kuat, terutamanya dalam tugas penalaran saintifik dan pengekodan, ia tidak sempurna. Kesilapan sintaks sekali -sekala dan masa tindak balas yang lebih perlahan diperhatikan. Openai O1 memberikan penjelasan terperinci, manakala Sonnet 3.5 menawarkan kelajuan dan kesimpulan. Pilihan antara model ini bergantung kepada keperluan dan keutamaan individu. Kelebihan kos signifikan DeepSeek R1 menjadikannya pilihan yang menarik untuk pengguna dengan kekangan belanjawan.
(seksyen kesimpulan artikel asal, termasuk FAQs, juga termasuk dalam respons asal.)Atas ialah kandungan terperinci Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5: Pertempuran LLM Terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!