人工智能领域的中国与美国：DeepSeek R1（R1 Zero）和 OpenAI o1（o1 mini）真的有那么不同吗？

康拉德·德军总部

3个月前

人工智能领域的中国与美国：DeepSeek R1（R1 Zero）和 OpenAI o1（o1 mini）真的有那么不同吗？ AI发展是巧合还是战略模仿？

中国与美国的美国与美国：DeepSeek R1（R1零）和OpenAI O1（O1 mini）真的如此不同吗？ AI开发中的随机还是战略模仿？ - 图像：XPERT.DIGITAL

AI技术大战：DeepSeek是OpenAI的答案吗？ - 简要回顾

中国与美国的美国与美国：DeepSeek R1 vs. Openai O1-战略模仿或技术创新？

在日益全球化的人工智能世界（AI）中，中国与美国之间的竞争特别简洁。中国初创公司DeepSeek最近提出了两个开创性的模型：DeepSeek R1零和DeepSeek R1。这些模型在AI社区引起了轰动，因为它们在与O1 Mini和O1模型相当的基准测试中获得了服务。但是，这些系统的确有多相似或不同，这对AI的未来意味着什么？

DeepSeek R1零：通过加强学习的革命

DeepSeek R1零模型特别是创新的，因为它是通过强化学习（RL）专门培训的。它完全分配了人类的反馈或经典监督微调。这使其成为AI中使用强化学习的先驱。它在推理技能的发展中显示出令人印象深刻的进步，包括：

自我检查：该模型独立地分析其答案并识别错误。
反思：它制定了改善其解决问题的策略。
长期思想的创造：复杂的关系以逻辑，连贯的步骤显示。

一个了不起的方面是该模型更多地提出某些问题的能力。通过退休和改进其方法，它显示了强化学习以创建自主学习系统的潜力。

DeepSeek R1：RL和微调的组合

相比之下，DeepSeek R1增强学习与经典的监督饰面调整相结合，以更好地与人类期望的模型答案相匹配。这种混合训练方法使DeepSeek R1能够在各个应用领域取得出色的成果：

数学：在AIME 2024（美国邀请赛数学考试）中，它的准确度为79.8％，在Math-500测试中获得了令人印象深刻的97.3％。
编程：在CodeForces的96.3％的人参与者中，它设定了新的基准。
一般知识：MMLU（大量的多任务长 - 坦克理解）中有90.8％，而GPQA钻石中有71.5％，它对事实知识有深刻的了解。

DeepSeek模型的挑战和特殊功能

尽管表现令人印象深刻，但这些模型表现出一些弱点和特殊性：

语言的无意变化：DeepSeek R1和R1零倾向于在不同语言之间切换，这可能会导致多语言应用程序中的问题。
功能有限：这两个模型当前不支持功能呼叫或扩展对话或JSON版本。
开放式可用性：DeepSeek R1是开源的，可以在共同执照下自由访问。这使开发人员能够使用模型权重和输出而无需限制。
较小的型号：DeepSeek还发布了六个较小的型号，这些型号接受了DeepSeek R1的数据培训。这些型号提供了更灵活的可能用途。

比较：DeepSeek R1与OpenAI O1

DeepSeek R1和Openai O1都是高度发达的AI模型，专门研究复杂的榛树。直接比较揭示了相似之处，但也有一些引人注目的差异。

1。基准的性能

DeepSeek R1在许多基准测试中取得了可比的成就，在某些更好的结果中，openai o1更好：

数学：DeepSeek R1在2024年AIME中达到79.8％，而OpenAAI O1达到79.2％。在Math-500测试中，DeepSeek R1显然领先于OpenAAI O1，为96.4％。
编程：DeepSeek R1在CodeForces测试中达到96.3％，仅次于OpenAAI O1，为96.6％。
常识：DeepSeek R1在MMLU上达到90.8％，而OpenAAI O1达到91.8％。

2。培训方法

主要区别在于培训方法：

DeepSeek R1：使用纯净的增强学习，而无需进行微调。
Openai O1：将增强性学习与人类反馈（RLHF）结合在一起，这可以更适应人类的期望。

3。成本和可及性

DeepSeek R1比Openai O1便宜得多，更容易访问：

API成本：对于100万个令牌，DeepSeek R1的投入仅计算0.55美元，输入为2.19美元，而OpenAAI O1 O1 $ 15或60美元的成本。
许可：DeepSeek R1是开源的，可以在使用和适应方面具有完全的灵活性。

4。特殊技能

两种模型的特征都有先进的推理技能：

DeepSeek R1：通过强化学习技能（例如自我检查，反思和长链产生）开发。
OpenAAI O1：已明确接受过促进链链的培训，这意味着它可以逐步解决复杂的问题。

适合：

透明度和控制：DeepSeek R1优势

DeepSeek R1的显着优势是思维过程的透明度。它为用户提供了对其“内部独白”的更深入的见解。这使得可以理解和理解模型犯错误的论点。 Openai O1表现出相似的技能，但深度不相同。

实际应用：DeepSeek R1作为负担得起的替代方案

DeepSeek R1的可访问定价和开源性质使其成为开发人员，公司和教育机构的有前途的选择。包括可能的应用领域：

科学研究：解决复杂的数学和科学问题的解决方案。
编程：优化和改进代码。
创造性的头脑风暴：创新思想和概念的产生。
教育应用：支持学习和理解复杂主题。

AI技术的民主化

DeepSeek R1和R1零令人印象深刻地展示了强化学习如何推进AI的发展。他们的服务证明了中国公司越来越多地与美国竞争对手一起运作。通过创新，可访问性和低成本的结合，DeepSeek有可能对AI景观产生可持续的影响。

同时，在实际应用程序方案中，这两个系统如何证明自己还有待观察。中国与美国在AI开发方面的竞争无疑将继续产生令人兴奋的创新。但是，有一件事很清楚：先进的AI技术的民主化已经开始。

我们的推荐： 🌍 无限覆盖 🔗 网络化 🌐 多语言 💪 强劲销售： 💡 策略真实 🚀 创新与直觉相遇 🧠 直觉

从本地到全球：中小企业以巧妙的策略征服全球市场 - 图片：Xpert.Digital

当一家公司的数字形象决定其成功时，面临的挑战是如何使这种形象真实、个性化和影响深远。 Xpert.Digital 提供了一种创新的解决方案，将自己定位为行业中心、博客和品牌大使之间的交叉点。它将传播和销售渠道的优势结合在一个平台上，并可以以 18 种不同的语言进行发布。与合作伙伴门户网站的合作以及在 Google 新闻和包含约 8,000 名记者和读者的新闻分发列表上发布文章的可能性，最大限度地提高了内容的覆盖范围和可见性。这是外部销售和营销（SMarketing）的一个重要因素。

更多相关信息请点击这里：

真正的。个别地。全球：适合您公司的 Xpert.Digital 战略

策略还是机会？ DeepSeek和全球争取AI转发的斗争 - 背景分析

相比之下，AI巨头：DeepSeek反对Openaai-A竞赛人工智能的顶端

人工智能世界（AI）是一个充满活力且不断发展的领域，其特征是创新和卓越的竞争。这项比赛的中心是两个巨人：一方面，美国公司Openai，以其开创性的模型，例如GPT及其“ O1”系列，另一方面，另一方面，另一方面，另一方面，另一方面，具有令人印象深刻的DeepSeek，其令人印象深刻的型号，例如DeepSeek R1和R1零。 DeepSeek的最新发展是随机融合还是战略模仿的问题是活泼讨论的主题，并突出了全球AI竞争的复杂动态的亮点。

DeepSeek R1零：通过纯强化学习的范式转变

DeepSeek R1零是一个杰出的模型，它破坏了AI开发的传统方法。与大多数基于受监控学习（有监督的学习）和人类反馈（从人类反馈的增强学习，RLHF）结合的大多数大型语音模型相反，R1零仅接受了强化学习（RL）的培训。这意味着该模型在没有直接人类投入的情况下发展了自己的技能，而不会适应人类的偏好。这是一个至关重要的差异，它使R1零成为研究纯RL的可能性的引人入胜的案例。

结果是一个模型，能够发展出非凡的认知技能，以前仅通过结合人类的反馈和监督学习才能实现。 R1零证明：

自我浏览

该模型能够批判性地质疑其自己的结论和计算，并检查错误，从而导致更高的准确性和可靠性。它不再只是一个“答案生成器”，而是一个意识到自己的认知过程的主动问题解决者。

反射

R1零可以考虑自己的思维过程并从中学习。这意味着该模型不仅可以适应新数据，还可以以自己的方式解决问题。这是迈向“元认知” AI的一步。

长长的思想链

该模型可以将复杂的问题分解为许多逻辑步骤，并以可理解和透明的方式介绍这些步骤。这种创造长期“思想”的能力对于解决需要复杂推理的苛刻任务至关重要。

适应性思考时间

根据任务的复杂性，R1零可以决定何时必须投入更多的“思考时间”来解决问题。这是对计算工作的动态调整，表明该模型不仅固执地执行算法，而且还会对任务的难度产生感觉。

这些技能令人印象深刻地证明了增强学习的潜力，这是发展高度智能系统的基础。 R1零是证明可以发展复杂的认知能力而不依赖于人类反馈的限制。这种方法对AI研究未来的含义是巨大的。

DeepSeek R1：增强学习与良好态度的关联

尽管DeepSeek R1零探讨了纯强化学习的局限性，但DeepSeek R1的途径不同，代表了重新训练学习和监督微调的综合。该模型使用两种方法的优势来创建一个具有先进的开裂技能和更好适应人类期望的系统。

DeepSeek R1在不同领域的令人印象深刻的表现证明了这种方法的有效性：

数学

在2024年AIME（美国邀请赛数学考试）中，DeepSeek R1的准确度为79.8％，数学500的准确性为97.3％。这些数字表明该模型不仅可以解决简单的数学问题，还可以理解和应用复杂的数学概念。在标准化测试中，它超过了大多数人类数学家。

编程

在著名的编程竞赛中，DeepSeek R1超过96.3％的人类参与者。该模型能够解决苛刻的编程任务，了解复杂的代码并编写有效的算法。

常识

在苛刻的测试中，MMLU（大量的多任务语言理解）和GPQA Diamond，DeepSeek R1获得了90.8％和71.5％的令人印象深刻的价值。这些结果强调了该模型理解和应用广泛知识的能力，并表明它可以在眼睛水平上以人类智能运作。

这些服务使DeepSeek R1成为一种多功能工具，可以用于从科学研究到软件开发的各种应用领域。

进入完美AI的途中的特殊功能和挑战

尽管DeepSeek用R1和R1零取得了令人印象深刻的进展，但仍有一些挑战和限制需要克服：

语音变化

R1和R1零有时都会表明无意间在不同语言之间切换。这种不一致会影响用户体验，并在必要的语言处理领域进一步改进。

功能限制

这些模型当前不支持调用功能，扩展对话或以JSON格式输出。这些限制使得在需要这些功能的复杂应用程序中使用模型很难。

开放式可用性

虽然在CO -LICENSENS下的DeepSeek R1的自由供应是一个很大的优势，并且可以免费使用模型权重和输出，但这也意味着该模型可能会出于恶意目的而被滥用。重要的是，社区和开发人员承担责任并在道德上使用技术。

较小的开源模型

六个通过DeepSeek-R1数据训练的六个较小的开源模型的出版是朝着AI技术民主化的重要一步。这使世界各地的研究人员和开发人员能够访问并将其进一步发展为先进的AI技术。

DeepSeek R1和R1零的开发不仅显示了强化学习的可能性，而且还显示了在创建真正智能系统中可以克服的挑战。

DeepSeek R1与Openai O1：直接比较巨人

DeepSeek R1与OpenAIS O1模型的比较是不可避免的，因为这两个系统旨在解决复杂的问题并展示高级复发技能。尽管这两种模型在许多领域都提供了类似的服务，但是有一些重要的差异值得一视同仁：

直接比较

在许多基准测试中，DeepSeek R1和O1显示出非常相似的服务。在数学领域，DeepSeek R1在2024年AIME中达到79.8％，而O1达到79.2％。在编程区域，DeepSeek R1在CodeForces测试中达到96.3％，而O1达到96.6％。在常识测试MMLU中，DeepSeek R1的成绩达到90.8％，而O1则达到91.8％。这些结果表明，这两种模型在许多领域都在很高的水平上竞争。

但是，在某些区域中，DeepSeek超过R1 O1。在Math-500测试中，DeepSeek R1的精度令人印象深刻，为97.3％，而O1的精度为96.4％。这些结果表明，在某些特定领域，DeepSeek R1可以是优越的。

培训方法

强化学习重点：两种模型都使用增强学习作为一种基本培训方法。但是，尽管DeepSeek R1依赖于纯净的增强学习，而无需事先监督完成调整，但O1 RL与人类反馈（RLHF）相结合。训练方法中的这种差异可能导致模型之间观察到的性能差异，并表明AI开发中的各种哲学。尽管DeepSeek追求纯粹的算法智能的道路，但Openai依赖于通过人类专业知识来改进模型。

成本和可访问性

两种模型之间的一个重要差异是成本和可用性。 DeepSeek R1明显比O1便宜得多，API的投入为0.55美元，每百万个令牌的产出为2.19美元，而O1的成本为15美元和60美元。此外，DeepSeek R1开源和在共同执照下可用，而O1是一项专有技术。这些成本和可访问性的差异使DeepSeek R1成为希望使用高级AI技术而无需大量财务支出的开发人员和研究人员的吸引力。

特殊技能

详细的优势：DeepSeek R1发展了诸如通过纯RL进行自我检查，反思和长长的思想链条之类的技能。另一方面，O1经过了专门的培训，用于推理链，并可以逐步解决复杂的问题。尽管这两种模型都专门研究高级破解，但它们的方法论重点有所不同，这在不同的应用领域带来了不同的优势。

应用领域

相似性和差异：这两个模型均适用于各种苛刻的任务，例如科学研究，复杂的数学计算，高级编程和创造性的头脑风暴。您可以作为不同领域的高级AI应用程序的基础，但是您的不同优先事项可能会导致它比其他应用更适合某些应用。

总体而言，DeepSeek R1代表了OpenAIS O1的一个严重替代品，该替代品的成本明显降低，并且可比性更高。这是AI技术民主化的重要一步，该技术具有潜力，从根本上开发和使用AI的方式。但是，在实际应用程序场景中，这两个模型的长期缓刑仍然有待观察。

适合：

DeepSeek R1详细的特定优势

尽管DeepSeek R1和Openai O1的整体性能在许多领域非常相似，但在某些特定领域，DeepSeek R1在其中显示出优质的服务：

最高水平的数学能力

DeepSeek R1在数学测试中超过O1，例如AIME（79.8％，79.2％）和Math-500（97.3％vs. 96.4％）。这些结果不仅是数值值，而且还表明该模型能够理解和使用复杂的数学概念和问题。它证明了DeepSeek R1的深度数学能力。

更深入的一般知识

在GPQA钻石测试中，一项通用知识的测试，DeepSeek R1达到71.5％，这是一个重要的表现。该模型显示了对事实，概念和关系的深刻理解，这使其成为需要广泛知识的应用程序的多功能工具。

思维过程中的透明度

内部独白：DeepSeek R1与O1相比，对其内部思维过程提供了更详细的见解。它显示了一个更透明的“内部独白”，使用户能够更好地理解答案背后的论点。这种透明度对于了解模型如何得出其结论并确定可能的错误来源是无价的。这使得在将来的查询中控制模型变得更加容易。

实时执行代码

DeepSeek R1提供了独特的测试和渲染直接在聊天界面中创建的代码的能力。这与“ Claude trifacts”相媲美，并在编程时可以快速迭代和改进。实时执行代码的能力对于开发人员和程序员来说是一个巨大的优势。

尽管有这些优势，但重要的是要强调，需要进行独立的评论和长期分析，以充分验证两个模型之间的性能差异。

人工智能的未来：一项不确定结果的全球竞争

DeepSeek和Openai的发展表明，AI的世界一直在不断变化。两个巨人之间的竞争将在未来几年显着影响AI的发展，并带来进一步的创新。

DeepSeek R1和Openai O1之间的相似性是否是由于机会或战略模仿而引起的问题。但是很明显，在AI中争取至高无上的全球竞争推动了技术发展，并改变了可能的局限性。 DeepSeek或Openai是否会在这场比赛中具有优势，这是尚不可以预见的。但是，可以肯定的是，AI的未来将取决于做出创新和负责任决定的能力。使用诸如DeepSeek R1之类的开源模型的AI技术民主化无疑将在此过程中发挥至关重要的作用。这是一个令人兴奋而复杂的领域，肯定会准备好很多惊喜。

我们随时为您服务 - 建议 - 规划 - 实施 - 项目管理

☑️ 为中小企业提供战略、咨询、规划和实施方面的支持

☑️ 创建或调整数字战略和数字化

☑️国际销售流程的扩展和优化

☑️ 全球数字 B2B 交易平台

☑️ 开拓业务发展