Deepseek vs. Openaai：Ki-Wet Racenは、中国のR1を公開しています。

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公開：2025年2月12日 /更新：2025年2月12日 - 著者： Konrad Wolfenstein

模倣だけではありませんか？ Deepseek R1＆R1 Zero vs. Openai O1-グローバル比較におけるAIテクノロジー

模倣だけではありませんか？ Deepseek R1＆R1 Zero vs. Openai O1-グローバル比較イメージのAIテクノロジー：Xpert.Digital

戦略や偶然？ deepseek R1とOpenaiのO1のフォーカス - フォーカスレポートの間のライバル

ジャイアントテクノロジーコンテスト：Deepseek vs. Openaai-誰がAIの未来を支配していますか？

中国と米国は、長年にわたって世界的な技術開発の中心にありました。特に人工知能（AI）の分野では、大規模なハイテク企業と新興企業が革新的なソリューションを探している集中的な人種があります。これに関連して、中国のKIスタートアップDeepseekとアメリカの会社Openaiが動揺しました。 Deepseekは最近、DeepSeek R1（基本バージョン「R1」）とDeepSeek R1 Zeroと呼ばれる2つの注目すべきAIモデルを発表しました。待っている。多くのオブザーバーは、モデルのDeepSeek R1とR1ゼロがアメリカの技術のランダムな模倣にすぎないのか、それとも中国のAIセクターのブレークスルーを支援するためのターゲット戦略があるのかと考えています。

このテキストは、DeepseekとOpenaiのAIシステム間の違いと類似性を集中的に扱っています。さらに、Deepseek R1 ZeroおよびR1で補強学習がどのように使用されているか、これが次世代のAIモデルにどのような可能性をもたらす可能性があるかが明らかになります。これらの説明の過程で、包括的な考慮とより深い分析を可能にするために、2000を超える単語がまとめられます。同時に、信頼できると見なすことができるコンテンツのみを提示する試みがなされます。このテキストは、純粋な憶測から分離され、理解可能な傾向、よく知られている技術データ、AI分野の声明に焦点を当てています。

に適し：

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AIセクターにおける世界的な競争

AIの分野での中国と米国の間の競争は、近年大幅に増加しています。オブザーバーは、将来のテクノロジーKIに対する覇権のための真の競争で両国について話し続けています。この競争が非常に悪化している理由はさまざまです。第一に、政治的決定 - 両国のメーカーは、今後数十年にわたってイノベーションのリーダーシップを確保する可能性を考えています。第二に、大規模なテクノロジー企業は、AIソリューションが大きな経済的利点を約束していることを認識しています。第三に、中国と米国の両方が、AI研究を進めるための広範な戦略を策定しました。

中国では、KIは国の近代化のための重要なビルディングブロックであり、数年間「国際競争の鍵」と見なされてきました。政府は、AIテクノロジーの開発を拡大するために、幅広いプログラムと資金で新興企業と研究機関を促進しています。対照的に、米国は自由市場の力に依存しています。自由市場は、Google、Microsoft、Meta、Openaiなどの大規模で確立された企業だけでなく、多くの小規模な関係者が競争中であり、投資家から高額を受け取り、現場で進歩しています。機械学習、ニューラルネットワークと自然言語処理（NLP）を実現するため。

DeepseekとOpenaiは一目で

中国の新興プレーヤーとして、Deepseekは現在、グローバルAIシーンで一種の「インサイダーチップ」として機能しています。 AIのスタートアップは、偉大な中国のハイテク企業ほど知られていませんが、短時間で高品質の大手言語モデル（LLMS）を開発しているように見えるため、専門のサークルで注目を集めています。これらのモデルの2つは、DeepSeek R1とDeepSeek R1 Zeroです。一方、Openaiは、AIモデルで世界的に知られているカリフォルニアに拠点を置く会社であり、初期段階で注目を集めています。 O1と彼の小さな姉妹であるO1 Miniとともに、Openaiは、高品質で同時にスケーラブルなAIシステムに焦点を当てています。

モデルDeepSeek R1およびR1 Zeroは、最近、Openais O1 Miniおよびより強力なO1モデルで測定できるベンチマークテストで結果を達成しました。革新がよく知られている米国企業から革新がしばしば支配する業界では、中国のディープシェクは突然深刻な競争相手になりました。一部のアナリストは、Deepseekが米国のアプローチにどのような霊感を受けたのか、戦略のみがコピーされているのか、それとも新しいアプローチが実際にもたらされているのか疑問に思っています。

Deepseek R1およびR1 Zeroの技術的基盤

1。DeepSeek-R1-Zero：人間の監督なしの強化学習

DeepSeek-R1-Zeroは、このモデルは、以前に人間のフィードバックや古典的な監視されたフィンチューニングを使用せずに、強化学習（RL）に完全に依存しているため、特に敏感に励起されます。高度なAIアプリケーションの大部分は少なくともいくつかのフェーズで使用されて人間が注目したデータまたは実際のテストからのフィードバックを使用するため、このアプローチは注目に値すると考えられています。

deepseek-r1-zeroは別のパスになります。このモデルは、大きく複雑な関係を認識し、独立して改善する能力を開発するように設計されました。 RLフィードバックを一貫して使用することにより、R1-Zeroは特定のスキルを習得しました。これは、いわゆる「推論」の分野で特に重要です。これらには以下が含まれます：

セルフチェック：モデルは、間違いを明らかにするための最終的な答えがある前に、独自の中間ステップ（彼の「内側の独白」）をチェックします。
リフレクション：単一の答えを出力する代わりに、モデルは、人が互いに考えられる解決策をどのように圧迫するかと同様に、異なる答えオプションを反映しています。
長い思考のチェーンの生成：R1-Zeroは、複雑なタスクの中間ステップも生成できることを示しています。これは、ソリューションに関して柔軟に使用することです。

行き止まりを認識している場合は、自分自身をチェックして再起動することは、AI研究の将来のブレークスルーにとって重要であると考えられる能力です。問題が複雑であるため、思考を整理し、誤ったアプローチを修正する能力がより重要です。

2。DeepSeek-R1：補強学習と古典的な微調整の組み合わせ

姉妹モデルのDeepSeek-R1は、補強学習の可能性を、監視された微調整のより伝統的なアプローチと組み合わせています。この戦略の背景は、強化学習が特に創造的でエレガントなソリューションにつながる可能性があることですが、場合によっては、理解可能性と関連性に関して人間の期待を輸出することがあります。これに対抗するために、Deepseekの開発者は、人間のフィードバックとキュレーションされたトレーニングデータが使用される細かい調整方法も使用しています。

内部テストと公開可能なベンチマークによると、DeepSeek-R1はさまざまな分野で強力なサービスを示しています。これには次のものが含まれます。

数学：AIMEの平均値は79.8％の精度、Math-500の97.3％。
プログラミング：このモデルは、コードフォースなどのコード競合の他の参加者の約96.3％を超えています。
一般知識：ここで、Deepseek-R1はMMLUで90.8％、GPQAダイヤモンドで71.5％の値で輝いています。

Deepseek-R1は安価ですが、同時に多くの分野で優れた価値に達するという事実は、オブザーバーに好奇心を喚起しました。「これは、新興企業が高度に資金提供された私たちの巨人に挑戦する新しい時代の始まりですか？」一部のコメンテーターは自問します。

OpenaiのO1：背景、哲学、サービス

最初から、Openaaiは「人類の利益のために安全で有用なAI」を開発するという主張を維持してきました。このLeitmotifは、強化学習と人間のフィードバック（RLHF）の組み合わせなど、多くの決定に反映されています。この背後にある考え方は、モデルが正式に正しいだけでなく、理解しやすく、役立ち、倫理的に正当化可能な人間のフィードバックプロバイダーとのやり取りを通じて回答を提供することを学ぶことです。

RLHFは、モデルが不適切なコンテンツを生成できる場合など、望ましくない開発の可能性を防ぎます。ただし、これには追加のリソースが必要です。これは、人間の試験やフィードバックプロセスを含むモデルのサポートとトレーニングに費用がかかるためです。費用は、多くの場合、より高いサブスクリプションまたは使用料に反映されます。 O1の場合、比較的高いAPI価格がよく言及されていますが、DeepSeekなどの他のプロバイダーはより低いアクセス障壁を提供します。

パフォーマンステストに関しては、OpenaiのO1は、幅広いタスクに適用できる強力なシステムです。数学からテキストを生成するプログラミングまでの創造的なプロセスを生成することは、高レベルで作用することを繰り返し示されました。彼の投げかけの読みは特によく知られており、モデルは複雑な質問を中間ステップに分割し、非常に正確な結果を提供します。たとえば、数学的なテキストタスクを作成する場合、多くの場合、思考プロセスがどのように機能するかを理解できます。モデルは、すべてのステップを透明にするものではありませんが、通常、明確に理解できるソリューションにつながる段階的な議論を費やします。

2つのシステムを比較してください：DeepSeek-R1対O1

1。

数学テストでは、DeepSeek-R1がAIMEで79.8％の精度を達成したのに対し、O1は79.2％と言われていると報告されました。これは最小限の違いですが、Deepseekは技術的に平等またはわずかに優れたモデルを提示するため、心理的効果があります。プログラミングエリアのエリアでは、DeepSeek-R1はCodeForcesテストで約96.3％に達し、O1は96.6％をわずかに超えると考えています。この違いも低いですが、両方のモデルが目のレベルで作用することを示しています。

2。コストとアクセシビリティ

本質的なポイントは、異なるコスト構造です。 Openaaiは、一部が比較的高い料金であるが、Deepseek-R1は大幅に低い価格で動作していると言われています。「最大95％安い」Deepseekのビジネスプレゼンテーションにはあります。このような声明は実際に検証する必要がありますが、このコストの優位性が真実である場合、これはDeepSeekにとって大きな競争上の優位性であることが証明される可能性があります。これは、特に膨大な量のデータを処理しなければならない企業顧客に適用され、したがって長期的にコストを節約するソリューションを選択します。

さらに、自己開示によれば、DeepSeek-R1はColicenseで利用できます。これにより、モデルの重みと出力の自由な使用と変更が可能になります。ますます多くの開発者や企業がオープンソースに依存しているとき、これは重要なプラスになる可能性があります。「イノベーションを促進する私たちにとって、オープンネスは私たちを促進することを意味します」は、deepseekによって繰り返し伝えられる声明です。オープンソースソリューションを通じて、開発者はコードを直接調べ、調整を行い、閉じたエコシステムの強制に陥ることなく、モデルを独自のプロジェクトに統合できます。

に適し：

3。特別なスキル

DeepSeek-R1とO1の両方は、高度な推論によって特徴付けられます。 DeepSeek-R1は、RL、調整された中間ステップ、「長いチェーン」を介して自己批判的な反射を反映する顕著な能力を開発しました。一方、OpenaiのO1は、徐々に論理的に理解可能なソリューションを作成する能力を説明する範囲のチェーンに輝いています。したがって、両方のモデルは、すぐに結果を提示するだけでなく、それらの考慮事項をある程度説明することもできます。これにより、トレーサビリティと費用に対する信頼が向上します。

DeepSeek-R1 Zero：専門化と見通し

1.強化学習に焦点を当てます

DeepSeek-R1 Zeroは、古典的な人間のフィードバックを分配するため、R1モデルのラジカルバージョンです。 R1は部分的に監視された微調整に依存していますが、R1-Zeroは完全にRLに依存しています。 AI研究の観点から見ると、これはエキサイティングな実験です。「補強学習の可能性はここで極端に駆り立てられます」と一部のオブザーバーは言います。強化学習は、モデルが正しい中間ステップまたは終了結果の報酬信号を受信する実験とエラーの原則を模倣します。

R1-Zeroの中心的な要素は、思考について考える能力です。特定の問題がより困難に分類されている場合、モデルはより多くのコンピューティングサイクルを使用して適切なソリューションを探します。この適応計算アプローチは、モデルの応答を遅くする可能性がありますが、結果の品質を向上させる傾向があります。「より遅いがよりインテリジェント」を要約することができます。

2. 課題

ただし、Radical RLアプローチには暗い側面もあります。 DeepSeek-R1ゼロは、異なる言語を突然切り替えるか、ユーザーの観点から混乱する費用を生成する場合があります。この制御されていない言語の変更は、強化学習プロセスのバリアント探査段階による可能性があります。これまでのところ、障害の許容度がより狭く、規制要件が高い場合がある長期的には、補強学習方法が実際に使用されるシナリオでどのようにあるかは不明でした。

R1-Zeroは現在、拡張ダイアログ関数、JSONエディション、または特別な「関数呼び出し」を実行できません。 AIソリューションがビジネス環境に統合される場合、このような機能は、自動化されたプロセスプロセスの場合、しばしば不可欠です。 Deepseekは、これらの機能を徐々に追加することを目的とした更新に取り組んでいると発表しました。ただし、これらの更新が表示されるかどうか、いつ表示されるかはまだ不明です。

オープンソースによるAIの民主化？

Deepseekは、大規模なモデルR1とR1-Zeroを公開しただけでなく、6つの小規模な派生物を公開しています。これらのモデルは、より大きなモデルから抽出されたデータで部分的にトレーニングされました。目標は、世界中のAI開発者に独自のAIプロジェクトを構築するための簡単なツールを提供することです。「私たちは、大企業や研究機関だけでなく、AI革命がすべての人にリーチすることを望んでいます」とDeepseek氏は言います。

このようなステップは、AIの風景を本当に変える可能性があります。強力なモデルが公然と利用可能である場合、新興企業や独立した開発者は、大規模な米国のプロバイダーとのコストのかかるライセンス契約を完了する必要さえありませんが、DeepSeekモデルの独自のバリエーションを直接変更および使用できます。一部の専門家は、独占やオリゴコリスを避けることで、AI地域の真の多様性と革新を促進する機会をこれを見ています。

それは模倣であるか戦略的なものですか？

AIの西東の賭けの紛争における繰り返しのトピックは、中国が単に米国からのアプローチをコピーするだけですか、それとも本物の開発ですか？実際、Deepseek R1とR1ゼロは、OpenaiのO1の作業方法と多くの類似点を示しています。たとえば、両方の強化学習使用プロセスの最適化。一連の思考（チェーン）をマルチステップタスクの論理処理に統合するというアイデアも、西洋の研究の初期に登場しました。この点で、Deepseekもこれらの知識の恩恵を受け、時には同様のパラダイムを実装したことは明らかです。

しかし、そのような類似性は、盗作や軽度の模倣の証拠として評価されるべきではありません。 AIの研究開発は、新しいアイデアが迅速に話す世界的に主導的な分野です。さらに、科学出版物は地域全体の進歩を深め、世界中の研究者が同じ基盤の上に構築され続けています。そのため、Deepseekは、一部のベンチマークでの競争を超えている点まで、強化学習アプローチを独立して改良した可能性があります。

競争力のある機会とリスク

彼らの印象的なパフォーマンスのために、DeepSeek R1とR1-Zeroは投資家、研究機関、テクノロジー企業の間で欲望を呼び起こします。安価で強力でオープンなソリューションを同時に探している場合、DeepSeekはほとんど避けることができません。「これほど高いレベルを持っているプロバイダーは多くなく、同時にこの程度の開放性を提供しているプロバイダーは多くありません」と一部の業界の専門家の評価があります。

ただし、リスクがあります。一部の利害関係者は、「バージョン1モデル」を採用することをためらいます。これは、AIシステムがいくつかの反復後に市場の成熟にのみ到達することが多いためです。また、DeepSeekが主要な顧客にとって重要なサポートプロセスで必要な安定性と信頼性を保証できるかどうかは不明です。保証、信頼性、データ保護、セキュリティに関する質問も不可欠です。特に、機密データに関しては、技術的なパフォーマンスが重要であるだけでなく、AIソリューションが国際企業のセキュリティ要件を満たしているかどうかの問題でもあります。

倫理的および地政学的な意味

技術部門における中国と米国の間の地政学的な緊張は、強度が高まるとAIセクターに投影されています。「機密データと新しいAIエージェントの開発に関しては、誰を信頼する必要がありますか？」西側では、政府機関による潜在的な介入に対する恐怖があるため、中国のAIシステムに対する懐疑論があります。逆に、中国の独自のシステムには、米国の支配とバックドア（バックドア）に対する予約があります。

この紛争は、Deepseekが実際に独立した革新を表しているのか、それとも単なる「中国で作られた」コピーなのかという問題に反映されています。 Deepseek R1とR1-Zeroが新しい品質基準を設定することを証明できる場合、中国は地政学的な観点から国の急速な技術上昇の象徴となる主要なAIシステムの1つを持っているでしょう。逆に、OpenaiのO1の成功と米国での進行中の発展は、アメリカのAI企業が主権を市場に維持し続けているという事実につながる可能性があります。

潜在的なアプリケーションシナリオ

1。科学研究と数学

DeepSeek-R1とO1はどちらも、数学のタスクでのパフォーマンスが高いため、研究者、学生、教育機関にとって興味深いものです。 AIMEやMath-500などの分野の高精度値のおかげで、モデルは複雑な代数、幾何学、または分析タスクの解決に適しています。また、科学専門のテキストの抽出と要約に関しては、アシスタントとしても役立ちます。

2。プログラミングとソフトウェア開発

モデルは、ソフトウェアエンジニアリングの分野で利点を開発することもできます。 DeepSeek-R1とO1は、ソースコードを解釈し、誤ったパッセージを特定し、最適化の提案をすることができます。 DeepSeek-R1は、チャットインターフェイスでコードを直接テストおよびレンダリングできる機能も統合します。これにより、開発サイクルが加速され、迅速な反復が促進されます。チームで働く開発者は、常にフィードバックを提供している仮想コードコーチに戻る可能性があります。

3。創造的なブレーンストーミングとコンテンツの作成

どちらのモデルも、アイデアを生成したり、コンテンツ構造を提案したり、より長い記事を書くのに役立つテキスト位置プロセスをサポートできます。テクスター、ジャーナリスト、ブロガーの広告には、コンテンツを効率的に作成し、何度も何度も新鮮な視点をもたらす新しい機会があります。ただし、出力を批判的に確認し、盲目的に採用しないことが重要です。

未来の見方：DeepseekとOpenaaiはAI市場を形作るでしょうか？

DeepSeek R1とR1-Zeroのさらなる開発は、独立して学習し、人間の介入にのみ依存する強力で自律的なAIモデルに向かうグローバルな傾向のシグナルとなる可能性があります。再配分学習を増やすアプローチは、現代のAI研究の一般的な方向に対応しています。これらのモデルが実際のプロジェクトで彼らの利益を示すとすぐに、他の企業はおそらく同様の方向に事前に押し込むでしょう。

彼の側では、Openaaiはリードを維持するか、おそらく拡大するよう努めます。同社は、O1のさらに開発されたバージョンを調査しています。これは、さらに正確なチェーンスキル、より良い対話インターフェイス、より強力なセキュリティメカニズムを約束しています。削減コストのトピックは、ますます多くの競合他社が市場で努力しているため、将来的には役割を果たすはずです。

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イノベーションと競争の間の緊張の分野

いいえ、モデルR1とR1-Zeroを使用したDeepSeekは、アメリカのテクノロジーの純粋なコピーではありませんが、独自の強みとアプローチがあります。 AI世界の研究知識は通常公然と分割され、すべての俳優は最新の方法に基づいているため、戦略的模倣の仮定は完全に却下されていません。ただし、DeepSeekを「Plagiat」ラベルに減らすには短すぎます。示されているベンチマークの結果とAIモデルの開放性は異なる言語を話します。

「私たちはAI革命の新しい段階の始まりに立っています」とは、シリコンバレーや中国のイノベーションセンターで聞くことができる声明です。この文は一般的に聞こえますが、本当のパラダイムの変化を反映しています。この革命では、もはやビートを指定するのは単なるビッグネームではなく、革新的なアイデアと好意的に市場を変えるさまざまな新興企業や研究チームでもあります。ソリューション。 Deepseek R1とR1 Zeroは、もはや無視できないこの例です。

もちろん、どのモデルが視界で優先されるか、または両方（および他の競争力のある製品）がグローバルなAIエコシステムに互いに補完するかどうかという疑問が開いたままです。開発者が私たちまたは中国のモデル（または組み合わせ）とのプロジェクトを実装する選択を持っているという共存は、イノベーション文化にとって有益です。いずれにせよ、モデルの技術的な深刻さと信頼性は依然として重要です。

1つのことがすでに確実です。DeepSeekR1とR1ゼロは、より多くの視聴者が高度なモデルにアクセスできるようにすることで、AIの民主化を進めるのに役立つ可能性があります。実際に、DeepSeekが実際に高品質であると同時に安価なソリューションを提供することが確認されている場合、他のプロバイダーへの圧力が増加し、価格設定モデルを再設計するか、より開放性を示します。一方、OpenaiのO1は、品質、安定性、コミュニティサポートの点で「ゴールドスタンダード」として機能します。それにもかかわらず、批評家はまた、Openaaiのソリューションがアプリケーションのあらゆる分野で十分に手頃な価格または柔軟性がないと不平を言うことをここでコメントしています。

「AI開発における偶然の一致か戦略的模倣か？」 - この質問を最終的に明らかにすることはできません。 DeepseekとOpenaaiはそれぞれ共通知識基盤に基づいて構築され、同様の研究結果に触発されている可能性がはるかに高くなります。どちらも自分のアイデアと革新をもたらし、特定の分野で競合他社を超えようとします。この競争は、基準を増やし、技術の進歩を加速し、AIベースのサービスの使用のコストを削減するため、長期的に使用できます。

AI地域での中国と米国の間の競争は継続され、それに伴い、「古典的な」業界のプレーヤーは、新たな新人と比較して自分自身を打ち負かす方法の問題です。 10年後に誰が支配するかについて簡単な答えがない可能性が非常に高いです。地政学的な発展から経済状況、文化的側面まで、あまりにも多くの要因が、全体的な技術プロセスに影響を与えます。今日の野心的な新興企業とは、明日AIエリアの大手グローバルプレーヤーになる可能性があります。今日リーダーと見なされているものは、明日、強い挑戦者に対して自分自身を主張しなければなりません。

1つ確かなことは、補強学習、オープンライセンス、公正価格構造、および複雑な思考を透過的にマッピングする能力は、成功と革新の要因です。これらの要因を組み合わせ、同時に、機密データの安全性と保護を保証する企業は、市場に積極的に吸収されます。 Deepseek R1、R1 Zero、およびOpenaiのO1は、AIの新しい章の時が来たという優れた例です。世界は、来年と今後数十年にさらなる進歩が何をもたらすか、そして新世代のLLMが本当に普遍的なAIのビジョンを実現できるかどうかを楽しみにしています。

これにより、バージョンはDeepSeek R1、R1 Zero、およびOpenAI O1との比較を閉じます。 AIの風景は絶え間ない変化と古い見本市を備えた新しいモデルであることがわかります。この開発は、集中的な研究、相互のインスピレーション、健康的な競争、そして一緒に習得しなければならないより大きな課題によって特徴付けられます。テクノロジーがさらに発展するほど、中国とアメリカがそれぞれの強みを束ねたり、互いに対立するかどうか、そしてどのようにしてもエキサイティングになります。最終的に、Deepseek R1、R1 Zero、O1などのモデルが、人々が情報を処理し、問題を解決し、創造的になる方法を変える革新的なソリューションを提供する場合、社会全体が勝者になる可能性があります。

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