Deepseek vs. OpenAai: Ki-wet Racen expõe-é o R1 da China apenas uma cópia ou uma obra-prima estratégica?

A competição de tecnologia gigante: Deepseek vs. Openaai-que domina o futuro da IA?

A China e os EUA estão no centro do desenvolvimento tecnológico global há anos. Especialmente na área de inteligência artificial (IA), há uma corrida intensiva na qual grandes empresas de tecnologia e startups emergentes estão procurando soluções inovadoras. Nesse contexto, a startup de KI chinesa Deepseek e a empresa americana Openai causaram um alvoroço. Deepseek apresentou recentemente dois modelos notáveis ​​de IA chamados Deepseek R1 (na versão básica "R1") e Deepseek R1 Zero (geralmente também chamado de "R1-zero"), enquanto o lado dos EUA com o modelo O1 do OpenAi e sua menor variante, O1 Mini, esperando. Muitos observadores se perguntam se os modelos Deepseek R1 e R1 Zero são apenas uma imitação aleatória das tecnologias americanas ou se existe uma estratégia direcionada por trás disso para ajudar o avanço do setor de IA chinês.

Este texto lida intensamente com as diferenças e semelhanças entre os sistemas de IA da Deepseek e Openai. Além disso, é iluminado como a aprendizagem de reforço é usada em Deepseek R1 Zero e R1 e que potencial isso pode resultar na próxima geração de modelos de IA. No decorrer dessas explicações, mais de 2000 palavras se unirão para permitir uma consideração abrangente e uma análise mais profunda. Ao mesmo tempo, é feita uma tentativa de apresentar apenas conteúdo que pode ser considerado confiável. Este texto se separa da especulação pura e concentra-se em tendências compreensíveis, dados técnicos conhecidos e declarações da área de IA.

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A competição global no setor de IA

A competição entre a China e os EUA no campo da IA ​​aumentou significativamente nos últimos anos. Os observadores continuam falando sobre os dois países em uma corrida real pela supremacia sobre a futura tecnologia KI. Existem várias razões pelas quais essa competição está tão pior. Primeiro, os fabricantes de decisão política de ambas as nações veem o potencial de garantir a liderança da inovação nas próximas décadas. Segundo, grandes empresas de tecnologia reconheceram que as soluções de IA prometem enormes vantagens econômicas. Terceiro, a China e os Estados Unidos formularam estratégias extensas para avançar na pesquisa de IA.

Na China, a KI tem sido vista como um importante bloco de construção para a modernização do país e como uma "chave para a competição internacional" por vários anos. O governo promove start-ups e instituições de pesquisa com uma ampla gama de programas e dinheiro para expandir o desenvolvimento das tecnologias de IA. Por outro lado, os Estados Unidos confiam no poder do mercado livre, onde empresas grandes e estabelecidas, como Google, Microsoft, Meta e Openai, mas também muitos atores menores, estão em competição e recebem altas somas de investidores para progredir no campo de aprendizado de máquina, para obter redes neurais e processamento de linguagem natural (PNL).

Deepseek e OpenAi em uma devolução

Como um jogador emergente da China, o Deepseek agora atua como uma espécie de "dica interna" na cena global da IA. A startup de IA é menos conhecida que as grandes empresas de tecnologia chinesa, mas atraiu a atenção em círculos especializados porque parece desenvolver modelos de linguagem de alta qualidade (LLMS) em pouco tempo. Dois desses modelos são Deepseek R1 e Deepseek R1 Zero. O Openai, por outro lado, é uma empresa com sede na Califórnia conhecida globalmente por seus modelos de IA e ganhou atenção em um estágio inicial. Com O1 e sua irmã menor, O1 Mini, o OpenAI está mostrando seu foco na alta qualidade e ao mesmo tempo sistemas de IA escaláveis.

Os modelos Deepseek R1 e R1 Zero obtiveram resultados recentemente em testes de referência que podem ser medidos com o Openais O1 Mini e o modelo O1 mais forte. Em um setor em que as inovações geralmente dominam de empresas conhecidas dos EUA, o Chinês Deepseek se tornou de repente um concorrente sério. Alguns analistas se perguntam até que ponto o Deepseek foi inspirado pelas abordagens dos EUA e se apenas as estratégias são copiadas ou que novas abordagens são realmente trazidas.

Fundamentos técnicos de Deepseek R1 e R1 Zero

1. Deepseek-r1-zero: Aprendizagem de reforço sem supervisão humana

Deepseek-r1-zero excita particularmente sensibilidade, porque esse modelo depende completamente do aprendizado de reforço (RL) sem ter usado anteriormente o feedback humano ou o ajuste clássico da barbatana supervisionada. Essa abordagem é considerada digna de nota, uma vez que a maioria das aplicações avançadas de IA usa pelo menos em algumas fases para usar dados de indicação ao ser humano ou feedback de testes reais.

Deepseek-R1-Zero segue um caminho diferente. O modelo foi projetado de tal maneira que desenvolve a capacidade de reconhecer relacionamentos grandes e complexos e melhorar independentemente. Ao usar consistentemente o feedback da RL, o R1-Zero adquiriu certas habilidades, que são particularmente importantes na área do chamado "raciocínio". Estes incluem:

• Self -check: O modelo verifica suas próprias etapas intermediárias (seu “monólogo interno”) antes que haja uma resposta final para descobrir erros.
• Reflexão: em vez de produzir uma única resposta, o modelo reflete sobre diferentes opções de resposta, semelhante à maneira como uma pessoa avalia possíveis soluções entre si.
• Geração de cadeias longas de pensamento: R1-Zero mostra que também pode gerar etapas intermediárias para tarefas complexas, que ele usa de maneira flexível quando se trata da solução.

Verificar a si mesmo e se reiniciar se você reconhecer um beco sem saída é uma habilidade considerada crucial para futuras avanços na pesquisa de IA. Porque quanto mais complexo o problema, mais importante a capacidade de organizar pensamentos e corrigir abordagens incorretas.

2. Deepseek-r1: Combinação de aprendizado de reforço e ajuste fino clássico

O modelo irmã Deepseek-R1 combina o potencial do aprendizado de reforço com a abordagem mais tradicional do ajuste fino supervisionado. O pano de fundo dessa estratégia é que o aprendizado de reforço pode levar a soluções particularmente criativas e elegantes, mas às vezes exporta as expectativas humanas em relação à compreensibilidade e relevância. Para neutralizar isso, os desenvolvedores da Deepseek também usaram métodos de ajuste fino nos quais o feedback humano e os dados de treinamento com curadoria são usados.

De acordo com testes internos e alguns benchmarks de acesso ao público, o Deepseek-R1 mostra serviços fortes em várias disciplinas. Isso inclui:

• Matemática: valores médios de 79,8 % de precisão no AIME e 97,3 % para Math-500.
• Programação: o modelo supera cerca de 96,3 % dos outros participantes de competições de código, como forças de código.
• Conhecimento geral: Aqui, o Deepseek-R1 brilha com um valor de 90,8 % na MMLU e 71,5 % no Diamante GPQA.

O fato de o DeepSeek-R1 ser mais barato, mas, ao mesmo tempo, atinge excelentes valores em muitas disciplinas, despertou a curiosidade com os observadores. "Este é o começo de uma nova era na qual as start-ups desafiam os gigantes dos EUA altamente financiados?" Alguns comentaristas se perguntam.

Open's O1: Antecedentes, Filosofia e Serviços

Desde o início, a OpenAai sustentou a reivindicação de desenvolver "IA segura e útil para o bem da humanidade". Este Leitmotif se reflete em muitas decisões, incluindo a combinação de aprendizado de reforço e feedback humano (RLHF). A idéia por trás disso é que o modelo aprende a fornecer respostas através da interação com os provedores de feedback humano que não são apenas formalmente corretos, mas ao mesmo tempo compreensíveis, úteis e eticamente justificáveis.

O RLHF impede possíveis desenvolvimentos indesejáveis, por exemplo, se um modelo puder gerar conteúdo inadequado. No entanto, isso requer recursos adicionais, uma vez que o suporte e o treinamento do modelo, incluindo exames humanos e processos de feedback, é caro. Os custos geralmente são refletidos em taxas de assinatura ou uso mais altas. Para O1, os preços comparativamente altos da API são frequentemente mencionados, enquanto outros provedores, como Deepseek, oferecem barreiras de acesso mais baixas.

No que diz respeito aos testes de desempenho, o Open's O1 é um sistema poderoso que pode ser aplicado a uma ampla gama de tarefas. Começando com a matemática para a programação e os processos criativos produtores de texto, o O1 foi mostrado repetidamente que ele age em um nível alto. Sua leitura da cadeia de troca é particularmente conhecida, na qual o modelo divide questões complexas em etapas intermediárias e fornece resultados muito precisos. Por exemplo, se você fizer uma tarefa de texto matemática, poderá entender como o processo de pensamento funciona em muitos casos. O modelo não mostra todas as etapas transparentes, mas geralmente gasta um argumento gradual que leva a uma solução claramente compreensível.

Compare os dois sistemas: Deepseek-R1 vs. O1

1.

Nos testes de matemática, foi relatado que o DeepSeek-R1 alcançou uma precisão de 79,8 % no AIME, enquanto o O1 é considerado 79,2 %. Essa é uma diferença mínima, que, no entanto, tem um efeito psicológico porque o Deepseek apresenta um modelo tecnicamente igual ou até um pouco superior. Na área de área de programação, afirma que o Deepseek-R1 atingiu cerca de 96,3 % no teste do Codeforces, enquanto o O1 deve ter pouco mais de 96,6 %. Essa diferença também é baixa, mas mostra que ambos os modelos agem no nível dos olhos.

2. Custos e acessibilidade

Um ponto essencial é a estrutura de custos diferente. Enquanto o OpenAAI para O1, taxas parcialmente altas, o Deepseek-R1 supostamente trabalha com preços significativamente mais baixos: "até 95 % mais barato" está em algumas apresentações comerciais da DeepSeek. Tais declarações devem ser verificadas na prática, mas se essa vantagem de custo for verdadeira, isso pode ser uma grande vantagem competitiva para a Deepseek. Isso se aplica em particular a clientes corporativos que precisam processar quantidades enormes de dados e, portanto, optar por uma solução que economize custos a longo prazo.

Além disso, de acordo com a auto-divulgação, o Deepseek-R1 está disponível sob a co-licenciamento, o que permite o uso livre e a modificação dos pesos e saídas do modelo. Numa época em que mais e mais desenvolvedores e empresas confiam no código aberto, isso pode ser uma vantagem crucial. “Para nós, promovendo a inovação, a abertura significa promover -nos” é uma declaração que é comunicada repetidamente pela DeepSeek. Através de soluções de código aberto, os desenvolvedores podem procurar diretamente o código, fazer ajustes e integrar o modelo em seus próprios projetos sem entrar em uma compulsão fechada do ecossistema.

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3. Habilidades especiais

Os Deepseek-R1 e O1 são caracterizados por raciocínio avançado. O Deepseek-R1 desenvolveu uma capacidade pronunciada de refletir a reflexão autocrítica através da RL, etapas intermediárias coordenadas e "cadeias longas". O Open O1, por outro lado, brilha na cadeia de Thatsoughtrean, que descreve a capacidade de criar soluções gradualmente e logicamente compreensíveis. Portanto, ambos os modelos são capazes de apresentar não apenas os resultados imediatamente, mas também para explicar suas considerações até certo ponto. Isso aumenta a rastreabilidade e a confiança nas despesas.

Deepseek-R1 Zero: Especializações e Outlook

1. Concentre -se no aprendizado de reforço

Deepseek-R1 Zero é de uma maneira que a versão radical do modelo R1, porque dispensa o feedback humano clássico. Enquanto o R1 depende parcialmente de ajustes finos supervisionados, o R1-zero conta com RL. Do ponto de vista da pesquisa de IA, este é um experimento emocionante: "O potencial do aprendizado de reforço é levado aqui ao extremo", diz alguns observadores. A aprendizagem de reforço imita o princípio do experimento e erro no qual o modelo recebe sinais de recompensa para obter etapas intermediárias corretas ou resultados finais.

Um elemento central de R1-zero é a capacidade de pensar em pensar. Se um problema específico for classificado como mais difícil, o modelo usa mais ciclos de computação para procurar uma solução adequada. Essa abordagem de computação adaptativa pode diminuir a resposta do modelo, mas tende a aumentar a qualidade dos resultados. "Mais lento, mas mais inteligente", pode ser resumido.

2. Desafios

No entanto, a abordagem radical RL também tem lados escuros. O Zero Deepseek-R1 às vezes deve alternar de repente entre diferentes idiomas ou gerar despesas que estão confusas do ponto de vista do usuário. Essa mudança não controlada da linguagem pode ser devida a fases de exploração variantes no processo de aprendizado de reforço. Até agora, também não está claro como a metodologia de aprendizado de reforço é em cenários de uso real a longo prazo, onde a tolerância a falhas às vezes é mais estreita e os requisitos regulatórios são altos.

Atualmente, o R1-Zero não pode executar funções de diálogo estendidas, edições JSON ou "Chamada de Funções" especiais. Se uma solução de IA for integrada aos ambientes de negócios, esses recursos geralmente são essenciais, por exemplo, para processos de processos automatizados. A Deepseek anunciou que está trabalhando em atualizações que pretendem adicionar gradualmente essas funcionalidades. No entanto, resta saber se e quando essas atualizações aparecem.

Democratização da IA ​​por código aberto?

A Deepseek não apenas publicou seus grandes modelos R1 e R1-Zero, mas também fornece seis ramificações menores. Esses modelos foram parcialmente treinados com dados extraídos dos modelos maiores. O objetivo é fornecer aos desenvolvedores de IA em todo o mundo ferramentas simples para construir seus próprios projetos de IA. "Queremos que a revolução da IA ​​chegue a todos, não apenas grandes empresas ou institutos de pesquisa", diz Deepseek.

Tais passos podem realmente mudar a paisagem da IA. Se os modelos poderosos estiverem disponíveis abertamente, as empresas iniciantes e os desenvolvedores independentes nem precisam concluir contratos de licença caros com grandes fornecedores dos EUA, mas podem modificar diretamente e usar suas próprias variantes de modelos Deepseek. Alguns especialistas vêem isso uma oportunidade de promover variedade e inovação reais na área de IA, evitando monopólios ou oligopolis.

É imitação ou estratégico no desenvolvimento de casas?

Um tópico recorrente na disputa de apostas do oeste da IA ​​é: a China simplesmente copia as abordagens dos EUA ou é um desenvolvimento autêntico? De fato, Deepseek R1 e R1 Zero mostram muitos paralelos aos métodos de trabalho do OpenAi O1. Por exemplo, o aprendizado de reforço usa otimização do processo. A idéia de integrar uma cadeia de pensamentos (cadeia de parte) no processamento lógico de tarefas de várias etapas também apareceu no início da pesquisa ocidental. A esse respeito, é óbvio que a Deepseek também se beneficiou desses conhecimentos e às vezes implementou um paradigma semelhante.

No entanto, essa semelhança não deve ser classificada como evidência de plágio ou imitação leve. A pesquisa e o desenvolvimento da IA ​​são um campo dirigido globalmente no qual novas idéias falam rapidamente. Além disso, as publicações científicas aprofundam o progresso em toda a área, para que pesquisadores em todo o mundo continuem a se basear na mesma base. Portanto, também pode ser que a Deepseek tenha refinado independentemente a abordagem de aprendizado de reforço, a um ponto que vai além da concorrência em alguns benchmarks.

Oportunidades e riscos competitivos

Devido ao seu desempenho impressionante, o Deepseek R1 e o R1-Zero despertam desejos entre investidores, instituições de pesquisa e empresas de tecnologia. Se você está procurando uma solução barata, poderosa e aberta ao mesmo tempo, a Deepseek dificilmente poderia evitar. “Não há muitos fornecedores que tenham um nível tão alto e, ao mesmo tempo, oferecem esse grau de abertura” é a avaliação de alguns especialistas do setor.

No entanto, existem riscos. Algumas partes interessadas hesitam em adotar “modelos da versão 1”, pois os sistemas de IA geralmente atingem apenas a maturidade do mercado após várias iterações. Também não está claro se a Deepseek pode garantir a estabilidade e a confiabilidade necessárias nos processos de suporte que são cruciais para os principais clientes. Perguntas sobre garantias, confiabilidade, proteção de dados e segurança também são essenciais. Especialmente quando se trata de dados sensíveis, não apenas o desempenho técnico é crucial, mas também a questão de saber se a solução de IA atende aos requisitos de segurança das empresas internacionais.

Implicações éticas e geopolíticas

As tensões geopolíticas entre a China e os EUA no setor de tecnologia são projetadas no setor de IA com intensidade crescente. "Em quem você deve confiar quando se trata de dados confidenciais e desenvolvimento de novos agentes de IA?" No lado ocidental, há ceticismo em relação aos sistemas de IA chineses, pois há um medo de possíveis intervenções pelas agências governamentais. Por outro lado, existem reservas contra o domínio dos EUA e quaisquer portas traseiras (backdoors) em sistemas proprietários na China.

Esse conflito se reflete na questão de saber se o Deepseek realmente representa uma inovação independente ou é apenas uma cópia "feita na China". Se for possível provar que a Deepseek R1 e R1-Zero estabelecem novos padrões de qualidade, a China teria um dos principais sistemas de IA, que seria um símbolo para a rápida ascensão tecnológica do país de uma perspectiva geopolítica. Por outro lado, o sucesso do Open O1 e o desenvolvimento contínuo nos Estados Unidos poderiam levar ao fato de que as empresas americanas de IA continuam mantendo a soberania sobre o mercado.

Cenários de aplicação em potencial

1. Pesquisa científica e matemática

O Deepseek-R1 e o O1 são interessantes para pesquisadores, estudantes e instituições educacionais por causa de seu bom desempenho em tarefas de matemática. Graças a valores de alta precisão em áreas como AIME ou MATH-500, os modelos são adequados para resolver tarefas algébricas, geométricas ou analíticas complexas. Eles também podem servir como assistente quando se trata de extração e resumo dos textos especializados científicos.

2. Programação e desenvolvimento de software

Os modelos também podem desenvolver seus benefícios na área de engenharia de software. Deepseek-R1 e O1 podem interpretar o código-fonte, identificar passagens incorretas e fazer sugestões para otimização. O Deepseek-R1 também integra uma função que possibilita testar e renderizar código diretamente em uma interface de bate-papo. Isso acelera os ciclos de desenvolvimento e promove iterações rápidas. Os desenvolvedores que trabalham em equipes podem voltar a um treinador de código virtual que está constantemente dando feedback.

3. Brainstorming criativo e criação de conteúdo

Ambos os modelos podem suportar processos de posição de texto gerando idéias, propondo estruturas de conteúdo ou ajudando a escrever artigos mais longos. Para texters de publicidade, jornalistas ou blogueiros, há novas oportunidades para criar conteúdo com eficiência e trazer novas perspectivas repetidas vezes. No entanto, permanece importante verificar criticamente a saída e não adotar cegamente.

Vista do futuro: o Deepseek e o OpenAai moldarão o mercado de IA?

O desenvolvimento adicional de Deepseek R1 e R1-Zero pode ser um sinal para a tendência global para modelos poderosos e autônomos de IA que aprendem de forma independente e dependem apenas de intervenções humanas. A abordagem do aumento da aprendizagem de re-forcela corresponde a uma orientação geral da pesquisa moderna da IA. Assim que esses modelos demonstrarem seus benefícios em projetos reais, outras empresas provavelmente pressionarão em direções semelhantes.

Por sua parte, o OpenAai se esforçará para manter a liderança ou possivelmente expandir. A empresa está pesquisando versões mais desenvolvidas do O1, que prometem habilidades de cadeia de intensidade ainda mais precisas, melhores interfaces de diálogo e mecanismos de segurança mais fortes. O tópico dos custos de corte também deve desempenhar um papel no futuro, à medida que mais e mais concorrentes estão se esforçando no mercado.

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Uma área de tensão entre inovação e concorrência

Não, veja profundamente com seus modelos R1 e R1-Zero não é uma cópia pura das tecnologias americanas, mas tem seus próprios pontos fortes e abordagens. A suposição de imitação estratégica não é completamente descartada, uma vez que o conhecimento da pesquisa no mundo da IA ​​geralmente é dividido abertamente e todo ator se baseia nos métodos mais recentes. No entanto, seria muito curto para reduzir o rótulo "Plagiat". Os resultados de referência mostrados e a abertura dos modelos de IA falam um idioma diferente.

“Estamos no início de uma nova fase da revolução da IA” é uma declaração que muitas vezes pode ser ouvida no Vale do Silício, bem como nos centros de inovação chineses. Essa frase soa em geral, mas reflete uma mudança de paradigma real: nesta revolução, não são mais apenas os grandes nomes que especificam a batida, mas também uma variedade de startups e equipes de pesquisa que mudam o mercado com idéias inovadoras e favoráveis soluções. Deepseek R1 e R1 Zero são um exemplo para isso que não podem mais ser ignorados.

Obviamente, a questão permanece em aberto qual modelo prevalecerá à vista ou se ambos (e outros produtos competitivos) se complementam com um ecossistema global de IA. Uma coexistência na qual os desenvolvedores têm a opção de implementar seu projeto conosco ou modelos chineses (ou mesmo uma combinação) seria benéfica para a cultura da inovação. De qualquer forma, a seriedade técnica e a confiabilidade dos modelos permanecem importantes.

Uma coisa já é certa: o Deepseek R1 e o R1 Zero pode ajudar a promover a democratização da IA, tornando os modelos avançados acessíveis a um público mais amplo. Se, na prática, é confirmado que a Deepseek realmente fornece soluções de alta qualidade e ao mesmo tempo, a pressão sobre outros fornecedores aumentará, para redesenhar seus modelos de preços ou para mostrar mais abertura. O Open da Openai, por outro lado, serve como um "padrão -ouro" em termos de qualidade, estabilidade e apoio da comunidade. No entanto, os críticos também comentaram aqui que reclamam que as soluções da OpenAai não são acessíveis ou flexíveis o suficiente em todos os campos de aplicação.

"Seja coincidência ou imitação estratégica no desenvolvimento da IA?" - Esta pergunta não pode ser finalmente esclarecida. É muito mais provável que o DeepSeek e o OpenAai se baseiam em uma base de conhecimento comum e sejam inspirados em resultados de pesquisas semelhantes. Ambos trazem suas próprias idéias e inovações e tentam exceder o concorrente em determinadas disciplinas. Essa concorrência pode ser usada a longo prazo, pois aumenta os padrões, acelera o progresso tecnológico e reduz os custos para o uso de serviços baseados em IA.

A corrida entre a China e os EUA na área de IA continuará e, com ela, a questão de como os players “clássicos” se veem em comparação com os recém -chegados emergentes. É muito provável que não haja uma resposta fácil para quem domina em dez anos. Muitos fatores - dos desenvolvimentos geopolíticos à situação econômica a aspectos culturais - influenciam o processo tecnológico geral. O que é uma start-up ambiciosa hoje pode ser um participante global líder na área de IA amanhã; O que é considerado um líder hoje tem que se afirmar contra fortes desafiantes amanhã.

Uma coisa é certa: aprendizado de reforço, licenças abertas, estruturas de preços justos e a capacidade de mapear de forma transparente pensamentos complexos são fatores de sucesso e inovação. As empresas que combinam esses fatores e, ao mesmo tempo, garantem a segurança e proteção de dados sensíveis, são absorvidos positivamente pelo mercado. Deepseek R1, R1 Zero e Openai's O1 são excelentes exemplos de que chegou a hora de um novo capítulo na IA. O mundo pode esperar o que mais o progresso trará no próximo ano e nas próximas décadas - e se uma nova geração de LLMs poderá realizar a visão de uma IA realmente universal.

Isso fecha as versões do Deepseek R1, R1 Zero e sua comparação com o OpenAI O1. Vemos que a paisagem da IA ​​está em constante mudança e novos modelos com feiras antigas. O desenvolvimento é caracterizado por pesquisas intensivas, por inspiração mútua, concorrência saudável e desafios cada vez maiores que precisam ser dominados juntos. Quanto mais as tecnologias se desenvolvem, mais emocionante se torna se e como a China e os EUA agitam seus respectivos pontos fortes ou se desenrolam. Por fim, toda a sociedade poderia ser vencedora se modelos como Deepseek R1, R1 Zero e O1 fornecerem soluções inovadoras que mudarem a maneira como as pessoas processarem as informações, resolverem problemas e se tornarem criativas.

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