AI における中国対米国: DeepSeek R1 (R1 Zero) と OpenAI o1 (o1 mini) は本当に違いますか?

KIの中国対アメリカ：Deepseek R1 vs. Openai O1-戦略的模倣または技術革新？

グローバル化が進む人工知能（AI）の世界では、中国と米国の競争が特に熾烈になっている。中国の新興企業 DeepSeek は最近、DeepSeek R1 Zero と DeepSeek R1 という 2 つの画期的なモデルを発表しました。これらのモデルは、ベンチマーク テストで OpenAI の o1 mini および o1 モデルに匹敵するパフォーマンスを達成したため、AI コミュニティで話題を呼んでいます。しかし、これらのシステムは実際にどれくらい似ているのか、それとも違うのか、そしてそれは AI の将来にとって何を意味するのでしょうか?

DeepSeek R1 Zero: 強化学習革命

DeepSeek R1 Zero モデルは、強化学習 (RL) のみを使用してトレーニングされたため、特に革新的です。人間によるフィードバックや従来の監視付き微調整は完全に不要になります。これにより、AI における強化学習の応用における先駆者となります。以下のような推論スキルの開発において目覚ましい進歩が見られます。

• 自己チェック: モデルはその回答を独立して分析し、エラーを検出します。
• 反省: 問題解決を改善するための戦略を開発します。
• 長い思考連鎖の生成: 複雑なつながりが論理的で一貫した手順で表現されます。

驚くべき側面は、モデルが特定の問題をさらに捧げる能力です。そのアプローチを廃止して改善することにより、自律的に学習システムを作成する補強学習の可能性を示しています。

Deepseek R1：RLとファインチューニングの組み合わせ

対照的に、DeepSeek R1補強学習は、人間の期待に対するモデルの答えをよりよく一致させるために、古典的な監視された仕上げ調整と組み合わされます。このハイブリッドトレーニング方法により、DeepSeek R1は、さまざまなアプリケーション分野で優れた結果を達成できます。

• 数学：AIME 2024（American Invitational Mathematics Examination）で79.8％の精度を達成し、MATH-500テストで印象的な97.3％を達成しました。
• プログラミング：CodeForcesの人間参加者の96.3％の優位性により、新しいベンチマークを設定します。
• 一般知識：MMLUで90.8％（大規模なマルチタスクロングタンクの理解）、GPQAダイヤモンドで71.5％で、事実の知識の深い理解を示しています。

DeepSeekモデルの課題と特別な機能

彼らの印象的なパフォーマンスにもかかわらず、モデルはいくつかの弱点と特異性を示しています。

• 意図しない言語の変更：Deepseek R1とR1 Zeroは異なる言語を切り替える傾向があり、多言語アプリケーションで問題を引き起こす可能性があります。
• 制限された機能：両方のモデルは現在、関数呼び出しまたは拡張ダイアログまたはJSONエディションをサポートしていません。
• オープン可用性：Deepseek R1はオープンソースで、共同容疑の下で自由にアクセスできます。これにより、開発者は制限なしにモデルの重みと出力を使用できます。
• 小規模なモデル：Deepseekは、Deepseek R1のデータでトレーニングされた6つの小さなモデルもリリースしました。これらのモデルは、より柔軟な可能な用途を提供します。

比較：Deepseek R1対Openai O1

Deepseek R1とOpenAI O1の両方は、複雑なヘーゼルに特化した高度に開発されたAIモデルです。直接的な比較は類似点を明らかにしますが、いくつかの印象的な違いも明らかになります。

1。ベンチマークでのパフォーマンス

Deepseek R1は、多くのベンチマークで同等のものを実現します。

• 数学：Deepseek R1はAIME 2024で79.8％を達成し、Openaai O1は79.2％に達しました。 Math-500テストでは、Deepseek R1は明らかに96.4％のOpenaai O1を先取りしています。
• プログラミング：Deepseek R1は、CodeForcesテストで96.3％に達し、96.6％でOpenaai O1に遅れました。
• 一般知識：Deepseek R1はMMLUで90.8％を達成しましたが、Openaai O1は91.8％に達しました。

2。トレーニング方法

主な違いは、トレーニング方法です。

• Deepseek R1：監視された微調整なしで純粋な補強学習を使用します。
• Openai O1：強化学習と人間のフィードバック（RLHF）を組み合わせて、人間の期待により多くの適応を可能にします。

3。コストとアクセシビリティ

Deepseek R1は、Openai O1よりもはるかに安価でアクセスしやすいです。

• APIコスト：100万トークンの場合、Deepseek R1は入力で0.55ドル、出力で2.19ドルのみを計算しますが、Openaai O1 15ドルまたは60ドルのコスト。
• ライセンス：Deepseek R1はオープンソースであり、使用と適応に最適な柔軟性を提供します。

4。特別なスキル

両方のモデルは、高度な推論スキルによって特徴付けられます：

• Deepseek R1：自己チェック、反射、長いチェーンの生成などの強化学習スキルによって開発されました。
• Openaai O1：Thoughtreanの連鎖のために明示的に訓練されたため、複雑な問題を段階的に解決できることがわかります。

に適し：

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透明性と制御：Deepseek R1アドバンテージ

Deepseek R1の顕著な利点は、思考プロセスの透明性です。ユーザーに「内なる独白」についてのより深い洞察を提供します。これにより、モデルがエラーを発生させる議論の連鎖を理解して理解することができます。 Openai O1は同様のスキルを示しますが、同じ深さではありません。

実用アプリケーション：手頃な価格の代替品としてのDeepSeek R1

DeepSeek R1のアクセス可能な価格設定とオープンソースの性質により、開発者、企業、教育機関にとって有望な代替手段になります。可能なアプリケーションの領域を含めます：

• 科学研究：複雑な数学的および科学的問題の解決策。
• プログラミング：コードの最適化と改善。
• 創造的なブレーンストーミング：革新的なアイデアと概念の生成。
• 教育アプリケーション：複雑なトピックを学び、理解するためのサポート。

AIテクノロジーの民主化

Deepseek R1とR1 Zeroは、強化学習がAI開発を進める方法を印象的に示しています。彼らのサービスは、中国企業が目のレベルでアメリカの競合他社とますます活動していることの証拠です。革新、アクセシビリティ、低コストの組み合わせにより、DeepSeekはAIの景観に持続可能な影響を与える可能性があります。

同時に、両方のシステムが実際のアプリケーションシナリオでどのように自分自身を証明するかはまだ不明です。 AI開発における中国と米国の間の競争は、間違いなく刺激的な革新を生み出し続けます。しかし、1つのことは明らかなことです。高度なAIテクノロジーの民主化が開始されました。

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比較してAIジャイアンツ：人工知能のトップのためのOpenaai-A Raceに対するDeepseek

人工知能の世界（AI）は、イノベーションと卓越性のための絶え間ない競争を特徴とする動的で絶えず発展している分野です。この競争の中心には2つの巨人がいます。一方では、GPTや「O1」シリーズなどの画期的なモデルで知られるアメリカの会社Openai、そして他方では、Deepseek R1やR1 Zeroなどの印象的なモデルを備えた中国の新興企業Deepseekです。 Deepseekでの最新の開発がランダムな収束であるか戦略的模倣であるかどうかの問題は、活発な議論の主題であり、グローバルAI競争の複雑なダイナミクスのハイライトを強調しています。

Deepseek R1 Zero：純粋な強化学習によるパラダイムシフト

Deepseek R1 Zeroは、AI開発の従来のアプローチを突破する驚くべきモデルです。監視された学習（監視された学習）と学習強化の組み合わせに基づいたほとんどの大きな音声モデルとは対照的に、人間のフィードバック（人間のフィードバックからの強化学習、RLHF）、R1ゼロは補強学習（RL）でのみ訓練されました。これは、モデルが人間の好みを適応させることなく、直接的な人間の入力なしでスキルを開発したことを意味します。これは、R1ゼロを純粋なRLの可能性を研究するための魅力的なケースにする重要な違いです。

その結果、人間のフィードバックと監視された学習を組み合わせることによってのみ達成されていた驚くべき認知スキルを開発できるモデルが得られます。 R1 Zeroは次のことを示しています：

セルフレビュー

このモデルは、独自の結論と計算に批判的に疑問を呈し、エラーをチェックすることができ、それがより高い精度と信頼性につながります。それはもはや「回答ジェネレーター」ではなく、独自の認知プロセスを認識しているアクティブな問題解決者です。

反射

R1 Zeroは彼自身の思考プロセスについて考えて、そこから学ぶことができます。これは、モデルが新しいデータに適応するだけでなく、独自の方法で問題を解決できることを意味します。これは、「メタ認知的」AIに向けた一歩です。

思考の長いチェーンの生成

このモデルは、複雑な問題を多くの論理的な手順に分解し、これらの手順を理解しやすく透明な方法で提示することができます。長い「思考」を作成するこの能力は、複雑な推論を必要とする厳しいタスクを解決するために重要です。

適応的思考時間

タスクの複雑さに応じて、R1 Zeroは、問題を解決するために、より多くの「思考時間」をいつ投資する必要があるかを決定できます。これは、モデルが頑固にアルゴリズムを実行するだけでなく、タスクの難しさの感覚を開発することを示す計算努力の動的な調整です。

これらのスキルは、高度にインテリジェントなシステムの開発の基礎として、強化学習の可能性を印象的に実証しています。 R1ゼロは、人間のフィードバックの制限に頼らずに複雑な認知スキルを開発することが可能であることの証拠です。 AI研究の将来に対するこのアプローチの意味は膨大です。

Deepseek R1：補強学習と微調整の協会

Deepseek R1 Zeroは純粋な強化学習の限界を探りますが、DeepSeek R1には、再配置学習の統合と監視された微調整を表す異なるパスがあります。このモデルは、両方の方法の強みを使用して、高度なひび割れスキルと人間の期待へのより良い適応の両方を備えたシステムを作成します。

さまざまな領域でのDeepseek R1の印象的なパフォーマンスは、このアプローチの有効性の証拠です。

数学

AIME 2024（American Invitational Mathematics Examination）では、Deepseek R1はMath-500で79.8％、さらには97.3％の精度を達成しました。これらの数字は、モデルが単純な数学的問題を解決できるだけでなく、複雑な数学的概念を理解して適用できることを示しています。標準化されたテストでは、ほとんどの人間の数学者を超えています。

プログラミング

有名なプログラミングコンペティションであるCodeForcesコンペティションでは、Deepseek R1は人間の参加者の96.3％を超えました。このモデルは、厳しいプログラミングタスクを解決し、複雑なコードを理解し、効率的なアルゴリズムを書き込むことができます。

一般的な知識

要求の厳しいテストMMLU（大規模なマルチタスク言語の理解）およびGPQAダイヤモンドでは、DeepSeek R1は90.8％と71.5％の印象的な値を達成しました。これらの結果は、モデルが幅広い知識を理解して適用する能力を強調し、目のレベルで人間の知性で動作できることを示しています。

これらのサービスにより、DeepSeek R1は、科学的研究からソフトウェアの開発まで、さまざまなアプリケーション分野で使用できる汎用性の高いツールになります。

完璧なAIに向かう途中の特別な機能と課題

DeepseekがR1およびR1ゼロで行った印象的な進歩にもかかわらず、克服する必要があるいくつかの課題と制限もあります。

音声の変更

R1とR1ゼロの両方が、意図せずに異なる言語を切り替える傾向を示すことがあります。この矛盾は、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性があり、必要な言語処理の分野をさらに改善します。

機能的制限

モデルは現在、関数呼び出し、拡張されたダイアログ、またはJSON形式での出力をサポートしていません。これらの制限により、これらの機能を必要とする複雑なアプリケーションでモデルを使用することが困難になります。

可用性を開いています

CO -licenseの下でのDeepSeek R1の無料可用性は大きな利点であり、モデルの重みと出力を自由に使用することで許可されていますが、これはモデルが悪意のある目的で誤用される可能性があることを意味します。コミュニティと開発者が責任を負い、テクノロジーを倫理的に使用することが重要です。

より小さなオープンソースモデル

DeepSeek-R1のデータで訓練された6つの小規模なオープンソースモデルの公開は、AIテクノロジーの民主化に向けた重要なステップです。これにより、世界中の研究者と開発者が高度なAIテクノロジーにアクセスし、さらに開発することができます。

DeepSeek R1とR1ゼロの開発は、強化学習の可能性だけでなく、本当にインテリジェントなシステムの作成に克服できる課題を示しています。

Deepseek R1対Openai O1：巨人の直接的な比較

両方のシステムが複雑な問題を解決し、高度な再発スキルを実証することを目的としているため、Deepseek R1とOpenais O1モデルの比較は避けられません。どちらのモデルも多くの分野で同様のサービスを提供していますが、綿密な見方をする価値のあるいくつかの重要な違いがあります。

直接比較のパフォーマンス

多くのベンチマークテストでは、DeepSeek R1とO1は非常によく似たサービスを示しています。数学の分野では、Deepseek R1はAIIME 2024で79.8％を達成し、O1は79.2％に達しました。プログラミング分野では、Deepseek R1はCodeForcesテストで96.3％を達成し、O1は96.6％に達しました。一般知識テストMMLUでは、Deepseek R1は90.8％を達成し、O1は91.8％を達成しました。これらの結果は、両方のモデルが非常に高いレベルで多くの地域で競合することを示しています。

しかし、DeepSeekがR1 O1を超える領域もあります。 Math-500テストでは、Deepseek R1は97.3％の印象的な精度を達成し、O1は96.4％を達成しました。これらの結果は、Deepseek R1が特定の領域で優れている可能性があることを示しています。

トレーニング方法

強化学習フォーカス：両方のモデルは、基本トレーニング方法として強化学習を使用します。ただし、DeepSeek R1は、事前に監視された仕上げ調整なしに純粋な強化学習に依存していますが、O1 RLは人間のフィードバック（RLHF）と組み合わされます。トレーニング方法のこの違いは、モデル間の観察されたパフォーマンスの違いに寄与する可能性があり、AI開発におけるさまざまな哲学を示しています。 Deepseekは純粋にアルゴリズムインテリジェンスの道を追求していますが、Openaiは人間の専門知識を通じてモデルの洗練に依存しています。

コストとアクセシビリティ

2つのモデルの大きな違いは、コストと可用性です。 Deepseek R1はO1よりも大幅に安く、APIコストは入力で0.55ドル、O1で15ドルと60ドルと比較して、100トークンあたりの出力2.19ドルです。さらに、DeepSeek R1オープンソースとCo-Licenseの下で利用できますが、O1は独自の技術です。これらのコストとアクセシビリティの違いにより、DeepSeek R1は、主要な金融費用なしで高度なAIテクノロジーを使用したい開発者と研究者にとって魅力的なオプションになります。

特別なスキル

詳細の強み：Deepseek R1は、純粋なRLを通じて、自己チェック、反射、長い思考チェーンの生成などのスキルを開発しました。一方、O1は推論の連鎖のために特別に訓練されており、複雑な問題を段階的に解決できます。どちらのモデルも高度な亀裂に特化していますが、方法論的焦点が異なり、アプリケーションの異なる領域で異なる強みにつながります。

応用分野

類似点と相違点：両方のモデルは、科学研究、複雑な数学的計算、高度なプログラミング、創造的なブレーンストーミングなど、さまざまな要求の厳しいタスクに適しています。さまざまな分野での高度なAIアプリケーションの基礎として機能することができますが、優先順位のさまざまな領域が他のアプリケーションよりも特定のアプリケーションでより適している可能性があります。

全体として、DeepSeek R1はOpenais O1の真剣な代替手段を表しています。これは、コストが大幅に削減され、同等のパフォーマンスでアクセシビリティが向上します。これは、AIテクノロジーの民主化に向けた重要なステップであり、AIテクノロジーは、AIが根本的に開発および使用される可能性を秘めています。ただし、実際のアプリケーションシナリオでの両方のモデルの長期的な保護観察はまだ不明です。

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Deepseek R1の特定の強み

Deepseek R1とOpenai O1の全体的なパフォーマンスは多くの分野で非常に似ていますが、DeepSeek R1が優れたサービスを示す特定の領域がいくつかあります。

最高レベルでの数学的能力

Deepseek R1は、AIME（79.8％対79.2％）やMath-500（97.3％対96.4％）などの数学テストでO1を超えています。これらの結果は数値的な値であるだけでなく、モデルが複雑な数学的概念と問題を理解して使用できることを示しています。 Deepseek R1の深い数学的能力の証拠です。

より深い一般的な知識

一般的な知識のテストであるGPQAダイヤモンドテストでは、DeepSeek R1が71.5％を達成しました。これは大きなパフォーマンスです。このモデルは、事実、概念、関係を深く理解していることを示しており、幅広い知識を必要とするアプリケーションのための多用途のツールになります。

思考プロセスの透明性

内側の独白：Deepseek R1は、O1と比較して、内部思考プロセスについてより詳細な洞察を提供します。これは、ユーザーが答えの背後にある議論をよりよく理解できるようにする、より透明な「内側の独白」を示しています。この透明性は、モデルがどのように結論に達するかを理解し、可能なエラーの原因を特定するために非常に貴重です。これにより、将来の問い合わせでモデルを簡単に制御できます。

リアルタイムでのコード実行

DeepSeek R1は、チャットインターフェイスで作成されたコードをテストおよびレンダリングするユニークな機能を提供します。これは「クロードアーティファクト」に匹敵し、プログラミング時に迅速な反復と改善を可能にします。コードをリアルタイムで実行する機能は、開発者とプログラマーにとって大きな利点です。

これらの強みにもかかわらず、2つのモデル間のパフォーマンスの違いを完全に検証するには、独立したレビューと長期分析が必要であることを強調することが重要です。

AIの未来：不確実な結果を伴う世界的な競争

DeepseekとOpenaiの発展は、AIの世界が絶えず変化していることを示しています。 2人の巨人間の競争は、今後数年間でAIの発展を大幅に形成し、さらなる革新につながります。

Deepseek R1とOpenai O1の類似性が偶然または戦略的模倣によるものであるかどうかの問題は未回答のままです。しかし、AIにおける優位性のための世界的な競争が技術開発を促進し、可能な限りの限界を変えることは明らかです。 DeepseekまたはOpenaiがこの競争で優位に立つかどうかはまだ予見できません。ただし、AIの将来は、革新的で責任ある意思決定の両方を行う能力に依存することは確かです。 DeepSeek R1などのオープンソースモデルを使用したAIテクノロジーの民主化は、このプロセスで間違いなく重要な役割を果たします。それはエキサイティングで複雑な分野であり、確かに多くの驚きが準備されています。

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