DeepSeek-R1 और OpenAI O1 क्या हैं?
DeepSeek-R1 चीनी कंपनी DeepSeek AI द्वारा विकसित एक खुला तर्क मॉडल है। यह वाणिज्यिक उपयोग सहित नि: शुल्क वितरित किया जाता है, और दो संस्करणों में उपलब्ध है: डीपसेक-R1-Zero और नियमित डीपसेक-R1। मॉडल ने बहुत ध्यान आकर्षित किया: रिलीज के बाद सिर्फ पहले सप्ताह में, इसके गिटहब ने 163,000 से अधिक सितारों को एकत्र किया - एक शोध परियोजना के लिए एक दुर्लभ मामला। इस buzz में से अधिकांश तथ्य यह है कि एक खुला विकास बंद दिग्गजों के बराबर परिणाम दिखा रहा है।
इसका मुख्य प्रतियोगी OpenAI O1 है। यह एक मालिकाना मॉडल है जो तर्क की जटिल श्रृंखलाओं के लिए डिज़ाइन किया गया है और सदस्यता द्वारा उपलब्ध है। इसके मुफ्त ओपन समकक्ष के विपरीत, O1 को मासिक भुगतान की आवश्यकता होती है - पूर्ण पहुंच के लिए प्रति माह $ 200 तक। उसी समय, DeepSeek-R1 यह साबित करने की कोशिश कर रहा है कि एक महंगी बंद प्रणाली अब उन कार्यों के लिए एकमात्र विकल्प नहीं है जिन्हें "थिंकिंग" की आवश्यकता होती है।
प्रदर्शन: जहां एक दूसरे को बाहर निकालता है
वास्तविक क्षमताओं का आकलन करने के लिए, DeepSeek-R1 और OpenAI O1 को लॉजिक, गणित और प्रोग्रामिंग को कवर करने वाले मानक बेंचमार्क के माध्यम से चलाया गया था। परिणाम कई आश्चर्यचकित हैं।
- एआईएमई 2024 — olympiad-level गणित समस्याओं: DeepSeek-R1 आगे निकल आया।
- कोडफोर्स - प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग: मॉडल समानता के पास दिखाया गया है।
- गणित-500 — गणित के एक व्यापक सेट उदाहरण: DeepSeek-R1 फिर से लाभ था।
- एमएमएल - सामान्य ज्ञान और तर्क: O1 ने अपने प्रतिद्वंद्वी को थोड़ा अलग कर दिया, लेकिन अंतर न्यूनतम था।
- SWE-Bench - गिटहब से वास्तविक दुनिया के इंजीनियरिंग कार्यों को हल करना: डीपसेक-R1 थोड़ा आउटपेक्ड O1।
इन संख्याओं से पता चलता है कि शुद्ध गणित और तर्क में ओपन मॉडल वास्तव में मजबूत है, जबकि सामान्य ज्ञान में यह थोड़ा अंतराल है - लेकिन गंभीर रूप से नहीं। उपयोगकर्ता के लिए, इसका मतलब है डीपसेक-R1 एनालिटिक्स, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और प्रोग्रामिंग के लिए वास्तव में गंभीर उपकरण है, न केवल "मुक्त विकल्प"।
लागत कारक
यहाँ अंतर हड़ताली है, और कई लोगों के लिए यह निर्णायक कारक होगा।
DeepSeek-R1, दोनों एक वेब चैट के रूप में और एक खुला स्रोत समाधान के रूप में, सभी पर कोई भुगतान के साथ उपलब्ध है। इसके विपरीत, OpenAI O1 में मूल्य निर्धारण टियर्स हैं जो पूर्ण कार्यक्षमता के लिए प्रति माह $ 200 तक पहुंचते हैं। एपीआई का उपयोग करते समय भी स्थिति बंद मॉडल के पक्ष में नहीं है।
- DeepSeek-R1 लागत के लिए इनपुट टोकन $0.14 प्रति मिलियनO1 के लिए $7.50 (50 गुना अधिक महंगा) और O1 मिनी के लिए - $1.50।
- DeepSeek-R1 लागत के लिए आउटपुट टोकन $2.19 प्रति मिलियनजबकि O1 शुल्क $60।
नतीजतन, काम की समान राशि के लिए, लागत दसियों बार अलग हो सकती है। स्टार्टअप, अनुसंधान समूहों और किसी को अपने उत्पादों में तर्क देने के लिए देख रहे हैं, DeepSeek-R1 व्यावहारिक रूप से unrivaled दिखता है - जब तक आप व्यक्तिगत छूट के साथ बंद उद्यम समाधान में कारक नहीं हैं।
अभ्यास: वास्तविक दुनिया के कार्यों में तर्क
बेंचमार्क ठीक हैं, लेकिन क्या मायने रखता है कि कैसे मॉडल वास्तविक परिदृश्यों में व्यवहार करते हैं। एक परीक्षण के लेखकों ने कई विशिष्ट गैर-लॉजिकल कार्यों को लिया और उत्तरों की तुलना में।
- तार्किक कार्यदोनों मॉडलों ने इसे सही ढंग से संभाला, उनके तर्क में कोई त्रुटि नहीं है।
- नदी पार गणित समस्या: दोनों उपकरण इष्टतम 17 मिनट की योजना पर पहुंचे। उनके शब्दों को वास्तव में मिलान नहीं किया गया था, लेकिन समाधान का सार किया।
- Kling AI सेवा के लिए एक वीडियो स्क्रिप्ट लिखनायहाँ दीप-Seek-R1 ने बेहतर प्रदर्शन किया। यह सही ढंग से अनुरोध को grasped और एक संरचित, उपयोगी स्क्रिप्ट का उत्पादन किया। इस बीच, OpenAI O1 ने अलग-अलग कार्य की व्याख्या की और एक बहुत कम व्यावहारिक पाठ दिया।
यह परिणाम न केवल गणितीय क्षमता से आता है बल्कि यह भी कि कैसे मॉडल अस्पष्ट निर्देशों को संभालता है। DeepSeek-R1, परिणामों से जूझ रहा है, संदर्भ को बेहतर तरीके से प्रबंधित करता है और "expected" जवाब के लिए ओवरफिट नहीं करता है - यह वास्तव में अनुरोध का विश्लेषण करता है।
फैसले
यदि बजट और खुलेपन मुख्य मानदंड हैं, तो डीपसिक-R1 स्पष्ट विजेता है। यह नि: शुल्क है, O1 की तुलना में परिणाम नहीं बचाता है - और कुछ कार्यों में भी बेहतर है। क्या अधिक है, ओपन सोर्स मॉडल को अपने स्वयं के सर्वरों पर ठीक-ट्यून किया जा सकता है और तैनात किया जा सकता है, जो गोपनीयता आवश्यकताओं वाली कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है।
OpenAI O1 का चयन तभी होता है जब आपको OpenAI पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अधिकतम बहुमुखी प्रतिभा की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए उनके अन्य APIs के साथ संयोजन में, या यदि निकटतम MMLU परिणाम निर्णायक कारक हैं। लेकिन फिर भी, सैकड़ों गुना अधिक भुगतान केवल कार्यों की एक बहुत ही संकीर्ण सीमा के लिए उचित लगता है।
अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए जिन्हें गणित, तर्क, डेटा विश्लेषण और कोडिंग के लिए "थिंकिंग" मॉडल की आवश्यकता होती है, डीपसीक-आर 1 वाणिज्यिक उपयोग पर प्रतिबंध के बिना मुक्त करने के लिए उच्च गुणवत्ता प्राप्त करने का एक तरीका है। यह वास्तव में इस तरह की परियोजनाएं हैं जो बाजार को बदल देती हैं: एक मजबूत खुला विकल्प समग्र सेवा के रूप में खुफिया की कीमत को कम करता है।
