Deepseek vs. Openaai : Ki-Wet Racen은 중국의 R1이 사본입니까 아니면 전략 걸작입니까?

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출판 : 2025 년 2 월 12 일 / 업데이트 : 2025 년 2 월 12 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

단순한 모방 이상? DeepSeek R1 & R1 Zero vs. Openai O1- 글로벌 비교에서 AI 기술

단순한 모방 이상? DeepSeek R1 & R1 Zero vs. Openai O1- 글로벌 비교 이미지의 AI 기술 : Xpert.Digital

전략 또는 기회? DeepSeek R1과 OpenAi의 O1 사이의 라이벌 - 포커스 보고서

거대한 기술 경쟁 : Deepseek vs. Openaai-Who는 AI 미래를 지배합니까?

중국과 미국은 수년간 글로벌 기술 개발의 중심지에있었습니다. 특히 인공 지능 (AI) 분야에는 대기업과 신흥 스타트 업이 혁신적인 솔루션을 찾고있는 집중적 인 경쟁이 있습니다. 이러한 맥락에서, 중국 KI 스타트 업 Deepseek와 미국 회사 Openai는 저어를 일으켰습니다. DeepSeek은 최근 DeepSeek R1 (기본 버전“R1”)이라는 두 가지 놀라운 AI 모델과 DeepSeek R1 Zero (종종“R1-Zero”라고도 함)를 발표 한 반면 US는 OpenAI의 O1 모델과 작은 변형 인 O1 Mini, 대기 중. 많은 관찰자들은 모델이 DeepSeek R1과 R1 Zero 모델이 미국 기술의 무작위 모방인지 또는 중국 AI 부문의 돌파구를 돕기위한 대상 전략이 있는지 여부를 궁금해합니다.

이 텍스트는 DeepSeek 및 OpenAI의 AI 시스템 간의 차이점과 유사점을 집중적으로 다룹니다. 또한 DeepSeek R1 Zero 및 R1에서 강화 학습이 어떻게 사용되는지, 그리고 이것이 다음 세대의 AI 모델을 초래할 수있는 잠재력이 조명됩니다. 이러한 설명 과정에서 포괄적 인 고려 사항과 더 깊은 분석을 수행하기 위해 2000 개가 넘는 단어가 모일 것입니다. 동시에, 신뢰할 수있는 것으로 간주 될 수있는 콘텐츠 만 제시하려고 시도합니다. 이 텍스트는 순수한 추측과 분리되며 이해할 수있는 트렌드, 잘 알려진 기술 데이터 및 AI 영역의 진술에 중점을 둡니다.

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AI 부문의 글로벌 경쟁

AI 분야에서 중국과 미국 간의 경쟁은 최근 몇 년 동안 크게 증가했습니다. 관찰자들은 미래 기술 KI의 우위를위한 실제 경쟁에서 두 나라에 대해 계속 이야기하고 있습니다. 이 경쟁이 너무 악화되는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 첫째, 정치적 결정 -양국의 제조업체들은 앞으로 수십 년 동안 혁신 리더십을 확보 할 수있는 잠재력을보고 있습니다. 둘째, 대기업 회사는 AI 솔루션이 엄청난 경제적 이점을 약속한다는 것을 인식했습니다. 셋째, 중국과 미국은 AI 연구를 발전시키기위한 광범위한 전략을 수립했습니다.

중국에서 KI는 국가의 현대화를위한 중요한 빌딩 블록으로 여겨졌으며 몇 년 동안“국제 경쟁의 핵심”으로 여겨져왔다. 정부는 AI 기술의 개발을 확대하기 위해 광범위한 프로그램과 돈으로 신생 기업 및 연구 기관을 장려합니다. 대조적으로, 미국은 Google, Microsoft, Meta 및 Openai와 같은 대기업과 기존 회사가 경쟁하고 있으며 투자자로부터 현장의 진보까지 높은 금액을받는 자유 시장의 힘에 의존합니다. 기계 학습, 신경망 및 자연어 처리 (NLP) 달성 (NLP).

한 눈에 깊고 Openai

중국의 신흥 선수로서 Deepseek은 이제 전 세계 AI 장면에서 일종의 "내부 팁"역할을합니다. AI 신생 기업은 중국 기술 회사보다 덜 알려져 있지만 단기간에 고품질 대형 언어 모델 (LLM)을 개발하는 것처럼 보이기 때문에 전문 분야에서 주목을 끌었습니다. 이 모델 중 두 가지는 DeepSeek R1과 DeepSeek R1 Zero입니다. 반면에 Openai는 캘리포니아에 본사를 둔 회사로 전 세계 AI 모델로 알려져 있으며 초기 단계에서 주목을 받고 있습니다. O1과 그의 작은 자매 인 O1 Mini와 함께 Openai는 고품질과 동시에 확장 가능한 AI 시스템에 중점을두고 있습니다.

DeepSeek R1 및 R1 Zero 모델은 최근 Openais O1 Mini 및 더 강한 O1 모델로 측정 할 수있는 벤치 마크 테스트 결과를 달성했습니다. 중국 Deepseek은 잘 알려진 미국 기업에서 혁신이 종종 지배적 인 산업에서 갑자기 심각한 경쟁자가되었습니다. 일부 분석가들은 DeepSeek이 미국 접근 방식에서 어느 정도 영감을 얻었는지, 전략 만 복사했는지 또는 새로운 접근법이 실제로 가져 오는지 여부에 대해 궁금해합니다.

DeepSeek R1 및 R1 Zero의 기술 기반

1. Deepseek-R1-Zero : 인간 감독이없는 강화 학습

DeepSeek-R1-Zero는 이전에 인간의 피드백 또는 고전적인 감독 지느러미 튜닝을 사용하지 않고 강화 학습 (RL)에 완전히 의존하기 때문에 특히 민감하게 흥분합니다. 대부분의 고급 AI 애플리케이션은 적어도 몇 단계로 사용하여 인간이 주석화 된 데이터 또는 실제 테스트에서 피드백을 사용하기 때문에이 접근법이 주목할만한 것으로 간주됩니다.

DeepSeek-R1-Zero는 다른 길을 간다. 이 모델은 크고 복잡한 관계를 인식하고 독립적으로 개선 할 수있는 능력을 개발하도록 설계되었습니다. R1-Zero는 RL 피드백을 지속적으로 사용함으로써 소위“추론”영역에서 특히 중요한 특정 기술을 습득했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

Self -Check : 모델은 실수를 발견하기위한 최종 답변이 있기 전에 자체 중간 단계 (그의 "내부 독백")를 확인합니다.
반사 : 단일 답변을 출력하는 대신 모델은 다른 답변 옵션을 반영합니다.
긴 사고의 생성 : R1-Zero는 복잡한 작업에 대한 중간 단계를 생성 할 수 있음을 보여줍니다. 이는 솔루션과 관련하여 유연하게 사용합니다.

막 다른 골목을 인식하는 경우 자신을 확인하고 자신을 다시 시작하는 것은 AI 연구에서 미래의 획기적인 혁신에 결정적인 능력입니다. 문제가 더 복잡할수록 생각을 마련하고 잘못된 접근 방식을 수정하는 능력이 더 중요합니다.

2. DeepSeek-R1 : 강화 학습과 고전적인 미세 튜닝의 조합

자매 모델 DeepSeek-R1은 강화 학습의 잠재력을 감독 된 미세 튜닝의보다 전통적인 접근 방식과 결합합니다. 이 전략의 배경은 강화 학습이 특히 창의적이고 우아한 솔루션으로 이어질 수 있지만 때로는 이해력과 관련성과 관련하여 인간의 기대를 수출한다는 것입니다. 이에 대응하기 위해 DeepSeek의 개발자들은 인간의 피드백 및 선별 교육 데이터가 사용되는 미세 조정 방법을 사용했습니다.

내부 테스트 및 공개적으로 접근 가능한 벤치 마크에 따르면 DeepSeek-R1은 다양한 분야에서 강력한 서비스를 보여줍니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

수학 : AIME의 평균 값 79.8 % 정확도, Math-500의 경우 97.3 %.
프로그래밍 :이 모델은 코드 포스와 같은 코드 경쟁에서 다른 참가자의 약 96.3 %를 능가합니다.
일반 지식 : 여기서 DeepSeek-R1은 MMLU에서 90.8 %, GPQA 다이아몬드에서 71.5 %로 빛납니다.

DeepSeek-R1이 저렴하지만 동시에 많은 분야에서 우수한 가치에 도달한다는 사실은 관찰자들과 호기심을 불러 일으켰습니다. "이것은 신생 기업이 자금을 조달 한 미국 자이언츠에게 도전하는 새로운 시대의 시작입니까?" 일부 주석가들은 스스로에게 묻습니다.

Openai의 O1 : 배경, 철학 및 서비스

처음부터 Openaai는“인류의 이익을위한 안전하고 유용한 AI”를 개발하겠다는 주장을 유지했습니다. 이 leitmotif는 강화 학습과 인간 피드백 (RLHF)의 조합을 포함하여 많은 결정에 반영됩니다. 이에 대한 아이디어는 모델이 공식적으로 정확할뿐만 아니라 이해할 수 있고 도움이되고 윤리적으로 정당화되는 인간 피드백 제공 업체와의 상호 작용을 통해 답변을 제공하는 법을 배웁니다.

RLHF는 예를 들어 모델이 부적절한 컨텐츠를 생성 할 수있는 경우와 같이 바람직하지 않은 개발을 방지합니다. 그러나 인간 검사 및 피드백 프로세스를 포함한 모델의 지원 및 교육이 비용이 많이 들기 때문에 추가 리소스가 필요합니다. 비용은 종종 더 높은 가입 또는 사용 수수료에 반영됩니다. O1의 경우 비교적 높은 API 가격이 종종 언급되는 반면, DeepSeek와 같은 다른 제공자는 더 낮은 액세스 장벽을 제공합니다.

성능 테스트와 관련하여 OpenAI의 O1은 광범위한 작업에 적용 할 수있는 강력한 시스템입니다. 수학에 이르기까지 프로그래밍, 텍스트로의 창의적인 프로세스를 생산하는 것까지 O1은 반복적으로 높은 수준에서 작용한다는 것을 반복적으로 보여주었습니다. 그의 스로깅 체인 판독 값은 특히 잘 알려져 있으며, 모델은 복잡한 질문을 중간 단계로 나누고 매우 정확한 결과를 제공합니다. 예를 들어, 수학적 텍스트 작업을 수행하는 경우 많은 경우 사고 과정의 작동 방식을 이해할 수 있습니다. 이 모델은 모든 단계를 투명하게 보여주지 않지만 일반적으로 명확하게 이해할 수있는 솔루션으로 이어지는 점진적인 주장을합니다.

두 시스템을 비교하십시오 : DeepSeek-R1 대 O1

1.

수학 테스트에서 DeepSeek-R1은 AIME에서 79.8 %의 정확도를 달성 한 반면 O1은 79.2 %라고합니다. 그러나 DeepSeek은 기술적으로 평등하거나 약간 우수한 모델을 제시하기 때문에 심리적 영향을 미치는 최소한의 차이입니다. 프로그래밍 영역에서는 Codeforces 테스트에서 DeepSeek-R1이 약 96.3 %에 도달 한 반면 O1은 96.6 % 이상인 것으로 나타났습니다. 이 차이는 또한 낮지 만 두 모델이 모두 시선에서 작용한다는 것을 보여줍니다.

2. 비용과 접근성

필수 요점은 다른 비용 구조입니다. O1의 Openaai는 부분적으로 상대적으로 높은 수수료 인 경우 DeepSeek-R1은 가격이 상당히 낮은 가격으로 작동한다고 주장합니다.“최대 95 % 저렴한”은 DeepSeek의 일부 비즈니스 프레젠테이션에 있습니다. 이러한 진술은 실제로 확인되어야하지만,이 비용의 이점이 사실이라면, 이것은 DeepSeek에게 큰 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 이는 특히 막대한 양의 데이터를 처리 해야하는 기업 고객에게 적용되므로 장기적으로 비용을 절약하는 솔루션을 선택합니다.

또한 자체 공개에 따르면 DeepSeek-R1은 공동 라이센스 하에서 사용할 수 있으므로 모델 가중치 및 출력을 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 점점 더 많은 개발자와 회사가 오픈 소스에 의존 할 때 이것은 중요한 플러스가 될 수 있습니다. “우리가 혁신을 촉진하기 위해 개방성은 우리를 촉진하는 것을 의미합니다”는 Deepseek에 의해 반복적으로 전달되는 진술입니다. 오픈 소스 솔루션을 통해 개발자는 코드를 직접 살펴보고 조정하고 모델을 폐쇄 된 생태계 강박에 들어 가지 않고 자체 프로젝트에 통합 할 수 있습니다.

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3. 특별한 기술

DeepSeek-R1과 O1은 모두 고급 추론을 특징으로합니다. DeepSeek-R1은 RL, 조정 된 중간 단계 및 "긴 체인"을 통해 자기 비판적 반사를 반영하는 뚜렷한 능력을 개발했습니다. 반면에 Openai의 O1은 점차적으로 논리적으로 이해할 수있는 솔루션을 만들 수있는 능력을 설명하는 Thoughtrean의 체인에서 빛납니다. 따라서 두 모델 모두 결과를 즉시 제시 할뿐만 아니라 고려 사항을 어느 정도 설명 할 수 있습니다. 이것은 추적 성을 높이고 비용에 대한 신뢰를 높입니다.

DeepSeek-R1 Zero : 전문화 및 전망

1. 강화 학습에 중점을 둡니다

DeepSeek-R1 Zero는 고전적인 인간 피드백을 제공하기 때문에 R1 모델의 급진적 인 버전입니다. R1은 감독 된 미세 조정에 부분적으로 의존하지만 R1-Zero는 전적으로 RL에 의존합니다. AI 연구의 관점에서 볼 때, 이것은 흥미 진진한 실험입니다. "강화 학습의 잠재력은 극도로 이어질 것"이라고 일부 관찰자들은 말합니다. 강화 학습은 모델이 올바른 중간 단계 또는 최종 결과에 대한 보상 신호를받는 실험의 원리와 오류를 모방합니다.

R1-Zero의 중심 요소는 사고에 대해 생각하는 능력입니다. 특정 문제가 더 어려운 것으로 분류되면 모델은 더 많은 컴퓨팅주기를 사용하여 적절한 솔루션을 찾습니다. 이 적응 형 컴퓨터 접근법은 모델 응답을 늦출 수 있지만 결과의 품질을 높이는 경향이 있습니다. “느리지 만 더 지능적”을 요약 할 수 있습니다.

2. 도전

그러나 급진적 인 RL 접근법도 어두운면을 가지고 있습니다. DeepSeek-R1 Zero는 때때로 갑자기 다른 언어를 전환하거나 사용자 관점에서 혼란스러워하는 비용을 생성해야합니다. 이 통제되지 않은 언어 변경은 강화 학습 과정에서 변형 탐사 단계 때문일 수 있습니다. 지금까지, 강화 학습 방법론이 장기적으로 실제 사용 시나리오에서 어떻게 결함 공차가 좁아지고 규제 요구 사항이 높은지는 불분명했습니다.

R1-Zero는 현재 확장 된 대화 기능, JSON 에디션 또는 특수 "기능 호출"을 실행할 수 없습니다. AI 솔루션을 비즈니스 환경에 통합 해야하는 경우 이러한 기능은 종종 자동화 된 프로세스 프로세스에 필수적입니다. DeepSeek은 이러한 기능을 점차적으로 추가하기위한 업데이트 작업을하고 있다고 발표했습니다. 그러나 이러한 업데이트가 표시되는지 여부와시기는 여전히 남아 있습니다.

오픈 소스에 의한 AI의 민주화?

DeepSeek은 대형 모델 R1과 R1-Zero를 출판했을뿐만 아니라 6 개의 작은 파생물을 공개적으로 제공했습니다. 이 모델은 더 큰 모델에서 추출한 데이터로 부분적으로 훈련되었습니다. 목표는 전 세계 AI 개발자에게 자체 AI 프로젝트를 구축 할 수있는 간단한 도구를 제공하는 것입니다. "우리는 AI 혁명이 대기업이나 연구 기관뿐만 아니라 모든 사람에게 도달하기를 원합니다."라고 Deepseek은 말합니다.

이러한 단계는 실제로 AI 환경을 바꿀 수 있습니다. 강력한 모델을 공개적으로 이용할 수있는 경우 스타트 업 및 독립 개발자는 대규모 미국 공급 업체와 비용이 많이 드는 라이센스 계약을 완료 할 필요조차 없지만 자체 변형의 Deepseek 모델을 직접 수정하고 사용할 수 있습니다. 일부 전문가들은 독점이나 올리고 폴리스를 피함으로써 AI 지역의 실제 다양성과 혁신을 장려 할 수있는 기회를보고 있습니다.

집단 개발에서 모방 또는 전략적입니까?

AI의 West-East 베팅 분쟁에서 반복되는 주제는 다음과 같습니다. 중국은 단순히 미국의 접근 방식을 사본합니까, 아니면 진정한 발전입니까? 실제로 DeepSeek R1 및 R1 Zero는 OpenAI의 O1의 작동 방법과 많은 유사점을 보여줍니다. 예를 들어, 강화 학습은 프로세스 최적화를 사용합니다. 다단계 작업의 논리적 처리에 일련의 생각 (비 체계)을 통합한다는 아이디어도 서구 연구 초기에 나타났습니다. 이와 관련하여 DeepSeek도 이러한 지식으로부터 혜택을 받았으며 때로는 비슷한 패러다임을 시행 한 것이 분명합니다.

그러나 그러한 유사성은 표절이나 가벼운 모방의 증거로 평가되어서는 안됩니다. AI의 연구 개발은 새로운 아이디어가 빠르게 발언하는 전 세계적으로 주도 된 분야입니다. 또한 과학 간행물은 전 세계의 진행 상황을 심화시켜 전세계 연구원들이 동일한 기초를 계속 구축하고 있습니다. 따라서 DeepSeek은 일부 벤치 마크에서 경쟁을 넘어서는 시점으로 강화 학습 접근 방식을 독립적으로 개선했을 수도 있습니다.

경쟁 기회와 위험

인상적인 성과로 인해 Deepseek R1과 R1-Zero는 투자자, 연구 기관 및 기술 회사의 욕구를 불러 일으 킵니다. 저렴하고 강력하며 개방형 솔루션을 동시에 찾고 있다면 DeepSeek은 피할 수 없습니다. "그러한 수준이 높은 공급자는 많지 않으며 동시에 이러한 정도의 개방성을 제공합니다"는 일부 업계 전문가의 평가입니다.

그러나 위험이 있습니다. AI 시스템은 종종 여러 번의 반복 후에만 시장 성숙도에 도달하기 때문에 일부 이해 당사자는 "버전 1 모델"을 채택하는 것을 망설입니다. 또한 DeepSeek이 주요 고객에게 중요한 지원 프로세스에서 필요한 안정성과 신뢰성을 보장 할 수 있는지는 확실하지 않습니다. 보증, 신뢰성, 데이터 보호 및 보안에 대한 질문도 필수적입니다. 특히 민감한 데이터에 관해서는 기술 성능뿐만 아니라 AI 솔루션이 국제 기업의 보안 요구 사항을 충족하는지 여부에 대한 문제도 중요합니다.

윤리 및 지정 학적 의미

기술 부문에서 중국과 미국 사이의 지정 학적 긴장은 강도가 증가함에 따라 AI 부문에 예상됩니다. "민감한 데이터와 새로운 AI 에이전트의 개발에있어 누구를 신뢰해야합니까?" 서구에는 정부 기관의 잠재적 개입에 대한 두려움이 있기 때문에 중국 AI 시스템에 대한 회의론이 있습니다. 반대로, 중국의 독점 시스템에서 미국 지배권과 뒷문 (백도어)에 대한 예약이 있습니다.

이 갈등은 DeepSeek이 실제로 독립적 인 혁신을 대표하는지 또는 "중국에서 만든"사본인지에 대한 문제에 반영됩니다. DeepSeek R1과 R1-Zero가 새로운 품질 표준을 설정했음을 증명할 수 있다면, 중국은 주요 AI 시스템 중 하나를 가질 것이며,이 시스템은 지정 학적 관점에서 국가의 빠른 기술 상승의 상징이 될 것입니다. 반대로, OpenAI의 O1의 성공과 미국의 지속적인 발전은 미국 AI 기업이 계속 시장에 대한 주권을 유지한다는 사실로 이어질 수 있습니다.

잠재적 인 응용 시나리오

1. 과학 연구와 수학

DeepSeek-R1과 O1은 수학 작업의 우수한 성과로 인해 연구원, 학생 및 교육 기관에게 흥미 롭습니다. AIME 또는 MATH-500과 같은 영역의 높은 정확도 값 덕분 에이 모델은 복잡한 대수, 기하학적 또는 분석 작업을 해결하는 데 적합합니다. 또한 과학 전문가 텍스트의 추출 및 요약과 관련하여 조교 역할을 할 수 있습니다.

2. 프로그래밍 및 소프트웨어 개발

이 모델은 또한 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 이점을 개발할 수 있습니다. DeepSeek-R1 및 O1은 소스 코드를 해석하고 잘못된 구절을 식별하며 최적화를위한 제안을 할 수 있습니다. DeepSeek-R1은 또한 채팅 인터페이스에서 직접 코드를 테스트하고 렌더링 할 수있는 함수를 통합합니다. 이것은 개발주기를 가속화하고 빠른 반복을 촉진합니다. 팀에서 일하는 개발자는 끊임없이 피드백을 제공하는 가상 코드 코치로 돌아갈 수 있습니다.

3. 창조적 인 브레인 스토밍 및 콘텐츠 생성

두 모델 모두 아이디어를 생성하거나 컨텐츠 구조를 제안하거나 더 긴 기사를 작성하여 텍스트 위치 프로세스를 지원할 수 있습니다. 광고 문자, 언론인 또는 블로거에게는 컨텐츠를 효율적으로 만들고 새로운 관점을 계속해서 가져올 수있는 새로운 기회가 있습니다. 그러나 출력을 비판적으로 확인하고 맹목적으로 채택하지 않는 것이 중요합니다.

미래의 견해 : DeepSeek과 Openaai가 AI 시장을 형성 할 것인가?

DeepSeek R1 및 R1-Zero의 추가 개발은 독립적으로 학습하고 인간의 개입에만 의존하는 강력하고 자율적 인 AI 모델에 대한 글로벌 추세에 대한 신호가 될 수 있습니다. 재확인 학습을 증가시키는 접근 방식은 현대 AI 연구의 일반적인 방향에 해당합니다. 이러한 모델이 실제 프로젝트에서 이점을 보여 주면 다른 회사는 아마도 비슷한 방향으로 사전 압박을 가질 것입니다.

Openaai는 그의 리드를 유지하거나 확장하기 위해 노력할 것입니다. 이 회사는 더 정확한 사슬의 체인 기술, 더 나은 대화 인터페이스 및 강력한 보안 메커니즘을 약속하는 추가 개발 버전의 O1을 연구하고 있습니다. 점점 더 많은 경쟁 업체가 시장에서 노력하고 있기 때문에 비용 절감 주제도 미래에 중요한 역할을해야합니다.

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혁신과 경쟁 사이의 긴장 영역

아니요, 모델 R1과 R1-Zero 모델로 깊은 것은 미국 기술의 순수한 사본이 아니라 고유 한 강점과 접근 방식을 가지고 있습니다. AI 세계에 대한 연구 지식은 일반적으로 공개적으로 나뉘어지고 모든 행위자가 최신 방법을 기반으로하기 때문에 전략적 모방의 가정은 완전히 기각되지 않습니다. 그러나 "Plagiat"레이블로 Deepseek을 줄이기에는 너무 짧습니다. 표시된 벤치 마크 결과와 AI 모델의 개방성은 다른 언어를 사용합니다.

“우리는 AI 혁명의 새로운 단계의 시작 부분에 서 있습니다”는 실리콘 밸리와 중국 혁신 센터에서 종종들을 수있는 진술입니다. 이 문장은 일반적으로 들리지만 실제 패러다임 전환을 반영합니다.이 혁명에서는 더 이상 비트를 지정하는 큰 이름 일뿐 만 아니라 혁신적인 아이디어와 유리한 시장을 변화시키는 다양한 스타트 업 및 연구 팀도 있습니다. 솔루션. DeepSeek R1 및 R1 Zero는 더 이상 무시할 수없는 예입니다.

물론, 어떤 모델이 시야에서 우선 할 것인지 또는 둘 다 (및 기타 경쟁 제품)가 글로벌 AI 생태계에 서로를 보완하는지 여부에 대한 의문이 여전히 열려 있습니다. 개발자가 미국 또는 중국 모델 (또는 조합)과 함께 프로젝트를 구현할 수있는 공존은 혁신 문화에 도움이 될 것입니다. 어쨌든 모델의 기술적 심각성과 신뢰성은 여전히 중요합니다.

DeepSeek R1과 R1 Zero는 더 많은 청중이 고급 모델에 액세스 할 수 있도록하여 AI의 민주화를 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 DeepSeek이 실제로 높은 품질의 고품질과 동시에 저렴한 솔루션을 제공하는 것으로 확인되면 다른 공급자에 대한 압력이 증가하고 가격 모델을 재 설계하거나 더 개방성을 보여줄 것입니다. 반면 Openai의 O1은 품질, 안정성 및 커뮤니티 지원 측면에서 "골드 표준"역할을합니다. 그럼에도 불구하고, 비평가들은 또한 Openaai의 솔루션이 모든 신청 분야에서 충분히 저렴하거나 유연하지 않다고 불평하는 사람들도 여기에 언급했습니다.

"AI 개발에서 우연의 일치 또는 전략적 모방이든?" -이 질문은 마침내 명확히 할 수 없습니다. Deepseek과 Openaai는 각각 Common Knowledge Foundation에 구축되며 유사한 연구 결과에서 영감을 얻을 가능성이 훨씬 높습니다. 둘 다 자신의 아이디어와 혁신을 가져오고 특정 분야의 경쟁자를 초과하려고 노력합니다. 이 경쟁은 표준을 높이고 기술 진보를 가속화하며 AI 기반 서비스 사용 비용을 낮추기 때문에 장기적으로 사용될 수 있습니다.

AI 지역에서 중국과 미국 사이의 경쟁은 계속 될 것이며, 이로 인해“클래식”업계 플레이어가 신흥 신규 이민자에 비해 어떻게 스스로이기는 지에 대한 문제입니다. 10 년 안에 지배하는 사람에 대한 쉬운 답변은 없을 가능성이 높습니다. 지정 학적 발전에서 경제 상황, 문화적 측면에 이르기까지 너무 많은 요인이 전반적인 기술 과정에 영향을 미칩니다. 오늘날 야심 찬 스타트 업은 내일 AI 지역의 주요 글로벌 플레이어가 될 수 있습니다. 오늘날 지도자로 간주되는 것은 내일 강력한 도전자들에 대해 스스로를 주장해야합니다.

한 가지 확실한 점은 강화 학습, 공개 라이센스, 공정한 가격 구조 및 복잡한 생각을 투명하게 매핑하는 능력은 성공과 혁신 요소입니다. 이러한 요소를 결합하고 동시에 민감한 데이터의 안전과 보호가 시장에 긍정적으로 흡수되도록합니다. DeepSeek R1, R1 Zero 및 OpenAi의 O1은 AI의 새로운 장을위한시기에 올랐습니다. 세계는 내년과 앞으로 수십 년 동안 추가 진전이 무엇을 가져올 지 기대할 수 있으며, 새로운 세대의 LLM이 실제로 보편적 인 AI의 비전을 실현할 수 있을지 여부.

이로 인해 DeepSeek R1, R1 Zero 및 OpenAI O1과의 비교로 버전이 닫힙니다. 우리는 AI 환경이 끊임없이 변화하고 있으며 오래된 무역 박람회가있는 새로운 모델이라는 것을 알 수 있습니다. 이 개발은 상호 영감, 건강한 경쟁 및 함께 습득 해야하는 더 큰 도전에 의해 집중적 인 연구가 특징입니다. 기술이 더 많이 발전할수록 중국과 미국이 각각의 강점을 묶거나 서로 대항하는지 여부와 방법이 더 흥미로워집니다. DeepSeek R1, R1 Zero 및 O1과 같은 모델이 사람들이 정보를 처리하고 문제를 해결하고 창의적이되는 방식을 변화시키는 혁신적인 솔루션을 제공하는 경우 궁극적으로 전체 사회가 승리 할 수 있습니다.

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