China vs. USA i KI: Är Deepseek R1 (R1 noll) och OpenAI O1 (O1 Mini) verkligen så annorlunda?

Kina mot USA i KI: Deepseek R1 vs. OpenAI O1 - Strategisk imitation eller teknisk innovation?

I den alltmer globaliserade världen av artificiell intelligens (AI) är konkurrensen mellan Kina och USA särskilt kortfattad. Den kinesiska starten Deepseek presenterade nyligen två banbrytande modeller: Deepseek R1 Zero och Deepseek R1. Dessa modeller orsakar en rörelse i AI -samhället eftersom de uppnår tjänster i benchmark -test som är jämförbara med O1 Mini- och O1 -modeller. Men hur lika eller annorlunda är dessa system egentligen, och vad betyder det för AI: s framtid?

Deepseek R1 Zero: En revolution genom förstärkningslärande

Deepseek R1 Zero -modellen är särskilt innovativ eftersom den utbildades uteslutande genom förstärkningsinlärning (RL). Det avstår helt med mänsklig feedback eller klassisk övervakad finjustering. Detta gör det till en pionjär i användningen av förstärkningsinlärning i AI. Det visar imponerande framsteg i utvecklingen av resonemang, inklusive:

• Självkontroll: Modellen analyserar sina svar oberoende och känner igen fel.
• Reflektion: Den utvecklar strategier för att förbättra sin problemlösning.
• Skapande av långa tankar: Komplexa relationer visas i logiska, sammanhängande steg.

En anmärkningsvärd aspekt är modellens förmåga att ägna vissa problem mer. Genom att gå i pension och förbättra sin strategi visar det potentialen att förstärka lärande för att skapa autonomt inlärningssystem.

Deepseek R1: Kombination av RL och finjustering

Däremot kombinerar Deepseek R1 -förstärkningslärandet med klassisk övervakad finish för att bättre matcha modellens svar på mänskliga förväntningar. Denna hybridträningsmetod gör det möjligt för Deepseek R1 att uppnå utmärkta resultat inom olika tillämpningsområden:

• Matematik: Den uppnådde en noggrannhet på 79,8 % i AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) och imponerande 97,3 % i Math-500-testet.
• Programmering: Med en överlägsenhet på 96,3 % av de mänskliga deltagarna på Codeforces sätter det ett nytt riktmärke.
• Allmän kunskap: Med 90,8 % i MMLU (Massive Multitask Long -Tank förståelse) och 71,5 % i GPQA -diamant, visar det en djup förståelse för faktisk kunskap.

Utmaningar och specialfunktioner i Deepseek -modellerna

Trots deras imponerande prestanda visar modellerna vissa svagheter och särdrag:

• Oavsiktlig språkförändring: Deepseek R1 och R1 noll tenderar att växla mellan olika språk, vilket kan orsaka problem i flerspråkiga tillämpningar.
• Begränsad funktionalitet: Båda modellerna stöder för närvarande inte funktionssamtal eller utökade dialoger eller JSON -utgåvor.
• Öppet tillgänglighet: Deepseek R1 är öppen källkod och fritt tillgängligt under samlicensen. Detta gör det möjligt för utvecklare att använda modellvikterna och utgångarna utan begränsningar.
• Mindre modeller: Deepseek har också släppt sex mindre modeller som tränades med data från Deepseek R1. Dessa modeller erbjuder mer flexibla möjliga användningar.

Jämförelse: Deepseek R1 mot OpenAI O1

Både Deepseek R1 och OpenAI O1 är högutvecklade AI -modeller som är specialiserade på komplex hassel. En direkt jämförelse avslöjar likheter, men också några slående skillnader.

1. Prestanda i riktmärken

Deepseek R1 uppnår jämförbar i många riktmärken, i vissa ännu bättre resultat än OpenAI O1:

• Matematik: Deepseek R1 uppnådde 79,8 % i AIME 2024, medan OpenAAI O1 nådde 79,2 %. I Math-500-testet är Deepseek R1 tydligt före OpenAAI O1 med 96,4 %.
• Programmering: Deepseek R1 nådde 96,3 %i Codeforces -testet, precis bakom OpenAAI O1 med 96,6 %.
• Allmän kunskap: Deepseek R1 uppnådde 90,8 % vid MMLU, medan OpenAAI O1 nådde 91,8 %.

2. Träningsmetoder

Den största skillnaden är i träningsmetoderna:

• Deepseek R1: Använd ren förstärkningsinlärning utan övervakad finjustering.
• OpenAI O1: Kombinerar förstärkningslärande med mänsklig feedback (RLHF), vilket möjliggör mer anpassning till mänskliga förväntningar.

3. Kostnader och tillgänglighet

Deepseek R1 är mycket billigare och mer tillgängligt än OpenAI O1:

• API -kostnader: För en miljon symboler beräknar Deepseek R1 endast $ 0,55 för ingångar och $ 2,19 för utgångar, medan OpenAAI O1 $ 15 eller $ 60 -kostnader.
• LICING: Deepseek R1 är öppen källkod och erbjuder full flexibilitet i användningen och anpassningen.

4. Speciella färdigheter

Båda modellerna kännetecknas av avancerade resonemang:

• Deepseek R1: Utvecklad av förstärkning av lärandefärdigheter som självkontroll, reflektion och generering av långa kedjor.
• OpenAAI O1: utbildades uttryckligen för kedjan-av-thoughtrean, vilket innebär att det kan lösa komplexa problem steg för steg.

Lämplig för detta:

• KI Development: O1 av Chatgpt-The New AI-modell: Nyheter, bakgrunder, möjliga användningar och begränsningar
• Nytt innehåll-KI O1 av OpenAAI: En betydande framsteg inom AI-teknik-"tänkande" AI-modellen

Öppenhet och kontroll: Deepseek R1 En fördel

En anmärkningsvärd fördel med Deepseek R1 är insynen i tänkande. Det ger användarna en djupare inblick i sin "inre monolog". Detta gör det möjligt att förstå och förstå argumentkedjan där modellen gör fel. OpenAI O1 visar liknande färdigheter, men inte i samma djup.

Praktisk tillämpning: Deepseek R1 som ett prisvärt alternativ

Den tillgängliga prissättningen och öppen källkod för Deepseek R1 gör det till ett lovande alternativ för utvecklare, företag och utbildningsinstitutioner. Inkludera möjliga ansökningsområden:

• Vetenskaplig forskning: Lösning av komplexa matematiska och vetenskapliga problem.
• Programmering: Optimering och förbättring av koder.
• Kreativ brainstorming: Generering av innovativa idéer och koncept.
• Utbildningsansökningar: Stöd för lärande och förståelse av komplexa ämnen.

Demokratisering av AI -teknik

Deepseek R1 och R1 Zero visar imponerande hur förstärkningsinlärning kan främja AI -utvecklingen. Deras tjänster är ett bevis på att kinesiska företag i allt högre grad arbetar med amerikanska konkurrenter i ögonhöjd. Med kombinationen av innovation, tillgänglighet och låga kostnader har Deepseek potentialen att ha ett hållbart inflytande på AI -landskapet.

Samtidigt återstår det att se hur båda systemen bevisar sig i verkliga applikationsscenarier. Konkurrensen mellan Kina och USA i AI -utvecklingen kommer utan tvekan att fortsätta producera spännande innovationer. En sak är dock tydlig: demokratisering av avancerade AI -tekniker har startat.

Från barerna till Global: SMES erövrar världsmarknaden med en smart strategi - Bild: Xpert.Digital

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

AI-jättarna i jämförelse: Deepseek mot OpenAAI-A-loppet för toppen av konstgjord intelligens

World of Artificial Intelligence (AI) är ett dynamiskt och ständigt utvecklande område som kännetecknas av en ständig konkurrens om innovation och excellens. I mitten av denna tävling finns två jättar: å ena sidan, det amerikanska företaget OpenAI, känt för sina banbrytande modeller som GPT och sin "O1" -serie, och å andra sidan, och å andra sidan den framtida kinesiska starten Deepseek med sina imponerande modeller som Deepseek R1 och R1 noll. Frågan om den senaste utvecklingen på Deepseek är en slumpmässig konvergens eller strategisk imitation är föremål för livliga diskussioner och belyser en höjdpunkt i den komplexa dynamiken i den globala AI -tävlingen.

Deepseek R1 Zero: Ett paradigmskift genom ren förstärkningslärande

Deepseek R1 Zero är en anmärkningsvärd modell som bryter igenom den traditionella tillvägagångssättet för AI -utvecklingen. Till skillnad från de flesta stora röstmodeller baserade på en kombination av övervakat lärande (övervakat lärande) och lärande förstärkning med mänsklig feedback (förstärkningslärande från mänsklig feedback, RLHF), utbildades R1 noll endast med förstärkningsinlärning (RL). Detta innebär att modellen har utvecklat sina färdigheter utan direkta mänskliga insatser utan att anpassa mänskliga preferenser. Detta är en avgörande skillnad som gör R1 noll till ett fascinerande fall för att undersöka möjligheterna till ren RL.

Resultatet är en modell som kan utveckla anmärkningsvärda kognitiva färdigheter som tidigare bara uppnåddes genom att kombinera mänsklig feedback och övervakat lärande. R1 noll visar:

Självrevision

Modellen kan kritiskt ifrågasätta sina egna slutsatser och beräkningar och kontrollera om fel, vilket leder till större noggrannhet och tillförlitlighet. Det är inte längre bara en "svarsgenerator", utan en aktiv problemlösare som är medveten om sina egna kognitiva processer.

reflexion

R1 Zero kan tänka på sina egna tänkande processer och lära av det. Detta innebär att modellen inte bara kan anpassa sig till nya data utan också för att lösa problem på sitt eget sätt. Det är ett steg mot en "metakognitiv" AI.

Generering av långa tankekedjor

Modellen kan dela upp komplexa problem i ett antal logiska steg och presentera dessa steg på ett begripligt och transparent sätt. Denna förmåga att skapa långa "tankar" är avgörande för att lösa krävande uppgifter som kräver komplexa resonemang.

Adaptiv tänkningstid

Beroende på komplexiteten i uppgiften kan R1 noll bestämma när den måste investera mer "tänkande tid" för att lösa ett problem. Detta är en dynamisk justering av beräkningsinsatsen som indikerar att modellen inte bara envist utför algoritmer utan också utvecklar en känsla av svårigheten med en uppgift.

Dessa färdigheter visar imponerande potentialen för förstärkningsinlärning som grund för utvecklingen av mycket intelligenta system. R1 noll är ett bevis på att det är möjligt att utveckla komplexa kognitiva färdigheter utan att förlita sig på begränsningarna för mänsklig feedback. Konsekvenserna av denna strategi för AI -forskningens framtid är enorma.

Deepseek R1: Association of Armering Learning and Fine -inställningen

Medan DeepSeek R1 Zero undersöker gränserna för ren förstärkningslärande, har Deepseek R1 en annan väg som representerar en syntes av återförsäljningsinlärning och övervakad finjustering. Denna modell använder styrkorna hos båda metoderna för att skapa ett system som har både avancerade sprickfärdigheter och bättre anpassning till mänskliga förväntningar.

Den imponerande prestanda för Deepseek R1 i olika områden är ett bevis på effektiviteten i denna strategi:

matematik

I AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination) uppnådde Deepseek R1 en noggrannhet på 79,8 % och till och med 97,3 % för Math-500. Dessa siffror indikerar att modellen inte bara kan lösa enkla matematiska problem, utan också kan förstå och tillämpa komplexa matematiska begrepp. Det överskrider de flesta mänskliga matematiker i standardiserade tester.

programmering

I Codeforces -tävlingen överskred en känd programmeringstävling, Deepseek R1 96,3 % av de mänskliga deltagarna. Modellen kan lösa krävande programmeringsuppgifter, förstå komplex kod och skriva effektiva algoritmer.

Allmän kunskap

I de krävande testerna MMLU (massiv multitask språkförståelse) och GPQA -diamant uppnådde Deepseek R1 imponerande värden på 90,8 % och 71,5 %. Dessa resultat understryker modellens förmåga att förstå och tillämpa ett brett spektrum av kunskap och indikera att den kan fungera med mänsklig intelligens i ögonhöjd.

Dessa tjänster gör Deepseek R1 till ett mångsidigt verktyg som kan användas inom olika applikationsområden, från vetenskaplig forskning till utvecklingen av programvara.

Specialfunktioner och utmaningar på väg till den perfekta AI

Trots de imponerande framsteg som Deepseek gjorde med R1 och R1 noll finns det också några utmaningar och begränsningar som måste övervinnas:

Talförändring

Både R1 och R1 noll visar ibland tendensen att växla mellan olika språk oavsiktligt. Denna inkonsekvens kan påverka användarupplevelsen och gör ytterligare förbättringar inom området för språkbehandling.

Funktionella begränsningar

Modellerna stöder för närvarande inte funktionssamtal, utökade dialoger eller utgången i JSON -format. Dessa begränsningar gör det svårt att använda modellerna i komplexa applikationer som kräver dessa funktioner.

Öppen tillgänglighet

Medan den fria tillgängligheten av Deepseek R1 under Co -licens är en stor fördel och den fria användningen av modellvikterna och utgångarna tillåter, betyder detta också att modellen potentiellt kan missbrukas för skadliga ändamål. Det är viktigt att samhället och utvecklarna tar ansvar och använder tekniken etiskt.

Mindre öppen källkodsmodeller

Publiceringen av sex mindre öppna källkodsmodeller tränade med data från Deepseek-R1 är ett viktigt steg mot demokratisering av AI-teknik. Detta gör det möjligt för forskare och utvecklare runt om i världen att få tillgång till och vidareutveckla dem till avancerad AI -teknik.

Utvecklingen av Deepseek R1 och R1 Zero visar inte bara möjligheterna till förstärkningsinlärning, utan också de utmaningar som kan övervinnas vid skapandet av riktigt intelligenta system.

Deepseek R1 mot OpenAI O1: En direkt jämförelse av jättarna

Jämförelsen av Deepseek R1 med OpenAIS O1 -modell är oundviklig, eftersom båda systemen syftar till att lösa komplexa problem och visa avancerade återfallsförmågor. Även om båda modellerna tillhandahåller liknande tjänster inom många områden, finns det några viktiga skillnader som är värda en närmare titt:

Prestanda i direkt jämförelse

I många benchmark -tester visar Deepseek R1 och O1 mycket liknande tjänster. Inom matematikområdet uppnådde Deepseek R1 79,8 % i AIME 2024, medan O1 nådde 79,2 %. I programmeringsområdet uppnådde Deepseek R1 96,3 % i Codeforces -testet, medan O1 nådde 96,6 %. I det allmänna kunskapstestet MMLU uppnådde Deepseek R1 90,8 %, medan O1 uppnådde 91,8 %. Dessa resultat visar att båda modellerna tävlar i många områden på en mycket hög nivå.

Men det finns också områden där Deepseek överstiger R1 O1. I Math-500-testet uppnådde Deepseek R1 en imponerande noggrannhet på 97,3 %, medan O1 uppnådde 96,4 %. Dessa resultat indikerar att Deepseek R1 kan vara överlägsen i vissa specifika områden.

Träningsmetoder

Inlärningsfokus för förstärkning: Båda modellerna använder förstärkningsinlärning som en grundläggande träningsmetod. Även om Deepseek R1 förlitar sig på ren förstärkningslärande utan tidigare övervakad finishjustering, kombineras O1 RL med mänsklig feedback (RLHF). Denna skillnad i träningsmetoderna kan bidra till de observerade prestationsskillnaderna mellan modellerna och indikerar olika filosofier i AI -utvecklingen. Medan DeepSeek strävar efter vägen för rent algoritmisk intelligens, förlitar sig OpenAI på förfining av modeller genom mänsklig expertis.

Kostnader och tillgänglighet

En betydande skillnad mellan de två modellerna är kostnader och tillgänglighet. Deepseek R1 är betydligt billigare än O1, med API -kostnader på $ 0,55 för ingångar och $ 2,19 för utgångar per miljon tokens, jämfört med $ 15 och $ 60 vid O1. Dessutom finns Deepseek R1 Open Source och under co-licensen, medan O1 är en egen teknik. Dessa skillnader i kostnader och tillgänglighet gör Deepseek R1 till ett attraktivt alternativ för utvecklare och forskare som vill använda avancerad AI -teknik utan större ekonomiska utgifter.

Speciella färdigheter

Styrkor i detalj: Deepseek R1 har utvecklat färdigheter som självkontroll, reflektion och generering av långa tankekedjor genom den rena RL. O1, å andra sidan, var speciellt utbildad för kedja-av-resonemang och kan lösa komplexa problem steg för steg. Även om båda modellerna är specialiserade på avancerad sprickor, skiljer de sig åt i sitt metodiska fokus, vilket leder till olika styrkor inom olika tillämpningsområden.

Ansökningsområden

Likheter och skillnader: Båda modellerna är lämpliga för en mängd krävande uppgifter som vetenskaplig forskning, komplexa matematiska beräkningar, avancerad programmering och kreativ brainstorming. Du kan fungera som grund för avancerade AI -applikationer inom olika områden, men dina olika prioriteringar kan leda till att det är mer lämpligt i vissa applikationer än i andra.

Sammantaget representerar Deepseek R1 ett allvarligt alternativ till OpenAIS O1, som erbjuder betydligt lägre kostnader och större tillgänglighet med jämförbar prestanda. Detta är ett viktigt steg mot demokratisering av AI -teknik, som har potentialen, hur AI utvecklas och används i grunden. Den långsiktiga provet av båda modellerna i verkliga applikationsscenarier återstår emellertid att se.

Lämplig för detta:

• Är AI -språkmodeller som används i industrin, t.ex. Robotik, automatiseringsprocesser, smart fabriks- eller trafikstyrningssystem?
• Nästa steg i artificiell intelligens: Autonoma AI-agenter erövrar den digitala World-AI-agenten kontra AI-modeller

Deepseek R1: s specifika styrkor i detalj

Medan den totala prestanda för Deepseek R1 och OpenAI O1 är mycket lika i många områden, finns det några specifika områden där Deepseek R1 visar överlägsna tjänster:

Matematisk kompetens på högsta nivå

Deepseek R1 överskrider O1 i matematiska tester såsom AIME (79,8 % mot 79,2 %) och matematik-500 (97,3 % mot 96,4 %). Dessa resultat är inte bara numeriska värden, utan visar också att modellen kan förstå och använda komplexa matematiska begrepp och problem. Det är ett bevis på den djupa matematiska kompetensen hos Deepseek R1.

Djupare allmän kunskap

I GPQA -diamanttestet, ett test för allmän kunskap, uppnår Deepseek R1 71,5 %, vilket är en betydande prestanda. Modellen visar en djup förståelse för fakta, begrepp och relationer, vilket gör den till ett mångsidigt verktyg för applikationer som kräver ett brett utbud av kunskap.

Transparens i tänkandeprocessen

Den inre monologen: Deepseek R1 erbjuder en mer detaljerad inblick i sin interna tänkande process jämfört med O1. Det visar en mer transparent "inre monolog" som gör det möjligt för användaren att bättre förstå argumentet bakom svaren. Denna transparens är ovärderlig för att förstå hur modellen kommer till sina slutsatser och för att identifiera möjliga felkällor. Detta gör det lättare att kontrollera modellen i framtida förfrågningar.

Kodutförande i realtid

Deepseek R1 erbjuder den unika förmågan att testa och göra koden som skapats direkt i chattgränssnittet. Detta är jämförbart med "Claude -artefakter" och möjliggör snabba iterationer och förbättringar vid programmering. Förmågan att utföra kod i realtid är en enorm fördel för utvecklare och programmerare.

Trots dessa styrkor är det viktigt att betona att oberoende granskningar och långsiktiga analyser krävs för att helt validera prestationsskillnaderna mellan de två modellerna.

Framtiden för AI: En global konkurrens med ett osäkert resultat

Utvecklingen av Deepseek och OpenAI visar att AI: s värld är i en ständig förändring. Konkurrensen mellan de två jättarna kommer att utforma utvecklingen av AI under de kommande åren och leda till ytterligare innovationer.

Frågan om likheterna mellan Deepseek R1 och OpenAI O1 beror på chans eller strategisk imitation förblir obesvarad. Men det är uppenbart att den globala konkurrensen om överhöghet i AI driver teknisk utveckling och förskjuter gränserna för det möjliga. Det är ännu inte förutsebart om Deepseek eller OpenAI kommer att ha kanten i denna tävling. Det är dock säkert att AI: s framtid kommer att bero på förmågan att fatta både innovativa och ansvarsfulla beslut. Demokratiseringen av AI -teknik som använder open source -modeller som Deepseek R1 kommer utan tvekan att spela en avgörande roll i denna process. Det är ett spännande och komplext fält som säkert kommer att ha många överraskningar redo.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus