DeepSeek против OpenAI: битва инноваций в современной ИИ
Введение
Стремительное развитие технологий ИИ привело к появлению моделей, которые не только превосходно справляются со сложными задачами, но и легко адаптируются к широкому спектру применений, повышая свою полезность в различных отраслях. OpenAI, пионер в этой области, продолжает расширять границы возможного с помощью инновационных моделей, которые переопределяют возможности обработки естественного языка и машинного обучения. Эти достижения вызвали волну инноваций, сделав ИИ более доступным, эффективным и способным выполнять задачи, которые раньше казались недостижимыми.
Однако доминирование OpenAI теперь оспаривается новыми конкурентами, такими как DeepSeek, китайская компания в сфере ИИ, представившая DeepSeek R1, модель с открытым исходным кодом, которая соперничает с некоторыми из самых продвинутых доступных моделей. DeepSeek R1 выделяется благодаря фокусу на экономической эффективности и способности соответствовать производительности моделей высокого класса при существенно более низких операционных затратах. Этот новый игрок начал привлекать внимание, особенно со стороны организаций и разработчиков, ищущих баланс между производительностью и доступностью.
В этом блоге мы рассмотрим две выдающиеся модели от OpenAI: OpenAI o1, известную своими продвинутыми возможностями рассуждения и осознанным подходом «думать перед ответом», и OpenAI o3-mini, более быструю и экономически эффективную модель, оптимизированную для STEM-приложений. Кроме того, мы сравним эти модели с DeepSeek R1, которая предлагает схожую производительность и возможности, но за долю стоимости. Изучив их ключевые особенности, сравнительные показатели производительности и сценарии использования, мы стремимся предоставить вам представление о том, как выбрать подходящую модель ИИ для ваших конкретных потребностей, будь то работа в исследованиях, разработке программного обеспечения, здравоохранении или других областях, где сложное рассуждение и экономическая эффективность имеют первостепенное значение.
Обзор OpenAI o1
Запущенная в сентябре 2024 года (в предварительной версии, а полная версия была выпущена в декабре 2024 года), OpenAI o1 представляет собой значительный шаг вперед в рассуждении ИИ. В отличие от своих предшественников, o1 специально разработана для решения сложных многоэтапных задач с использованием подхода рассуждения chain-of-thought, который усилен крупномасштабным обучением с подкреплением. Этот инновационный метод позволяет модели пошагово продумывать задачи, улучшая ее способности к решению проблем и делая ее особенно эффективной для логического рассуждения и принятия решений в сложных сценариях.
Ключевые особенности
Архитектура модели: OpenAI o1 построена на архитектуре на основе transformer, оптимизированной для рассуждения и решения задач. Она использует уникальный механизм для генерации расширенных chains-of-thought, позволяя модели выполнять более глубокий и тщательный анализ перед предоставлением ответа. Этот расширенный процесс рассуждения повышает точность и надежность для сложных запросов.
Рисунок 1: Многоэтапный диалог с токенами рассуждения (Источник)
Обучающие данные: OpenAI o1 была обучена на сочетании отфильтрованных общедоступных наборов данных и проприетарных данных, полученных в рамках партнерств, для улучшения ее возможностей рассуждения и технических способностей. Ее обучающие данные включают веб-данные, наборы данных с открытым исходным кодом, наборы данных для рассуждения, контент за платным доступом, специализированные архивы и отраслевые ресурсы, обеспечивая высокую производительность как в области общих знаний, так и при решении сложных задач.
Тесты производительности: Хотя OpenAI o1 работает медленнее, чем более ранние модели, такие как GPT-4o, из-за своих процессов рассуждения, она стабильно занимает более высокие позиции по точности в сложных задачах, особенно в STEM-областях, таких как наука, математика и программирование. Она достигла впечатляющего результата 83% на American Invitational Mathematics Examination (AIME) и вошла в 89-й процентиль в соревнованиях по спортивному программированию Codeforces. Кроме того, она продемонстрировала точность уровня PhD в бенчмарках по задачам физики, биологии и химии.
Рисунок 2: Тесты производительности OpenAI o1 (Источник)
Сценарии использования и области применения: OpenAI o1 широко применима в областях, требующих продвинутого рассуждения, таких как научные исследования (анализ данных, проверка гипотез), разработка программного обеспечения (многоэтапные рабочие процессы, отладка), здравоохранение (разработка диагнозов) и образовательные приложения (решение сложных головоломок или кроссвордов).
Обзор OpenAI o3-mini
OpenAI o3-mini была официально выпущена в конце января 2025 года после предварительного показа в декабре 2024 года. Эта модель продолжает развитие OpenAI в направлении улучшения возможностей рассуждения для сложных задач, предлагая заметные улучшения по сравнению с предыдущими моделями, такими как o1, особенно в скорости, эффективности и производительности в задачах по программированию, математике и науке.
Ключевые особенности
Архитектура модели: Подобно OpenAI o1, o3-mini основана на архитектуре transformer, специально оптимизированной для продвинутого рассуждения. Она использует технику chain-of-thought, чтобы обеспечивать пошаговое решение задач, в сочетании с крупномасштабным reinforcement learning для улучшения рассуждения. Отличительной особенностью o3-mini является сниженная задержка по сравнению с o1, что позволяет получать результаты быстрее при сохранении высокой точности в сложных задачах.
Рисунок 3: Сравнение задержки o3-mini и o1 (Источник)
Данные для обучения: Как и ее предшественница, o3-mini была обучена на сочетании общедоступных наборов данных, проприетарных данных OpenAI и продвинутых методов фильтрации, чтобы обеспечить безопасную и эффективную обучающую среду.
Тесты производительности: OpenAI o3-mini продемонстрировала исключительную производительность на эталонных наборах данных, достигнув точности 87,3% в математических задачах уровня соревнований, точности 79,7% в научных вопросах уровня PhD и точности 49,3% в программировании ПО, превосходя OpenAI o1 на более высоких уровнях рассуждения.
Рисунок 4: Тесты производительности o3-mini и o1: математика, AIME (Источник)
Рисунок 5: Тесты производительности o3-mini и o1: наука уровня PhD
Рисунок 5: Тесты производительности o3-mini и o1: наука уровня PhD (Источник)
Рисунок 6: Тесты производительности o3-mini и o1: разработка ПО (Источник)
Варианты использования и области применения: Хотя OpenAI o3-mini имеет множество общих вариантов использования с o1, таких как научные исследования, разработка программного обеспечения, здравоохранение и решение образовательных задач, он выделяется в областях, где необходимо высокоуровневое рассуждение с меньшей задержкой. Например, в финансовом анализе o3-mini может эффективно обрабатывать сложное прогнозирование рисков, выявление мошенничества и моделирование инвестиционных стратегий, при этом быстро обрабатывая большие объемы данных.
Обзор Deepseek R1
DeepSeek R1, выпущенная в январе 2025 года, — это AI-модель с открытым исходным кодом, разработанная китайской компанией DeepSeek. Она специально разработана для продвинутого рассуждения и решения задач, используя сочетание chain-of-thought reasoning, supervised fine-tuning и reinforcement learning для улучшения логического вывода. Одной из ее выдающихся особенностей является способность достигать уровней производительности, сопоставимых с ведущими AI-моделями, такими как OpenAI o1, при значительно более низких операционных затратах.
Ключевые особенности
Архитектура модели: DeepSeek R1 использует transformer-based архитектуру, оптимизированную для задач рассуждения. Ее методология обучения основана на DeepSeek V3 и включает несколько этапов: крупномасштабное обучение с подкреплением, контролируемую fine-tuning и специально отобранный набор данных примеров chain-of-thought. Ее отличает сочетание трех ключевых элементов, которые значительно повышают эффективность и глубину решения задач:
Mixture-of-Experts (MoE): Этот метод динамически выбирает подмножество специализированных «экспертов» neural network для каждого входного запроса, снижая вычислительные затраты и повышая эффективность.
Multi-Head Latent Attention (MLA): Основная идея MLA заключается в совместном низкоранговом сжатии для ключей и значений внимания, что помогает оптимизировать кэш Key-Value (KV) во время инференса.
Multi-Token Prediction (MTP): Позволяет предсказывать несколько будущих tokens одновременно.
Рисунок 7: Базовая архитектура DeepSeek-V3 (Источник)
Рисунок 8: Иллюстрация нашей реализации Multi-Token Prediction (MTP) (Источник)
Данные для обучения: DeepSeek R1 была обучена на сочетании двух проприетарных наборов данных, которые не находятся в открытом доступе. Один набор данных добавляет способности к рассуждению, а другой улучшает задачи общего назначения:
Рассуждение: данные холодного старта chain-of-thought для fine-tune DeepSeek V3.
Без рассуждения: размеченные данные для последующего этапа контролируемой fine-tuning, чтобы улучшить задачи общего назначения, такие как письмо, перевод или фактические QA.
Тесты производительности: DeepSeek R1 отлично справляется с задачами, требующими рассуждения и глубокого аналитического мышления, достигая 79,8% на AIME, 97,3% на MATH-500 и 96,3% точности на Codeforces. Она также показала сильные результаты в тестах на общие знания: 90,8% на MMLU и 71,5% на GPQA Diamond.
Рисунок 9: Тесты производительности DeepSeek (Источник)
Сценарии использования и области применения: Благодаря высокой производительности в математических задачах и задачах программирования DeepSeek R1 хорошо подходит для научных исследований, разработки программного обеспечения и академического образования. Его открытый исходный код делает его доступным для широкого круга пользователей и отраслей при низкой стоимости.
Версии моделей
OpenAI выпустила три версии модели o1: preview, mini и full, а также одну версию o3-mini, различающиеся размером контекстного окна и максимальным количеством выходных токенов. Тем временем DeepSeek представила две модели DeepSeek R1. Первоначальная версия Zero представляла собой их первую попытку обучения, демонстрируя отличные результаты в бенчмарках рассуждений, но сталкиваясь с проблемами, связанными с читаемостью и смешением языков. Кроме того, DeepSeek разработала дистиллированные модели с помощью дообучения моделей с открытым исходным кодом, таких как Qwen и Llama.
Рисунок 10: версии модели OpenAI o1 (Источник)
Рисунок 11: версии модели OpenAI o3-mini (Источник)
Рисунок 12: версии модели DeepSeek R1 (Источник)
Рисунок 13: версии дистиллированной модели DeepSeek R1 (Источник)
Сравнение стоимости
Ценообразование является ключевым фактором при выборе AI-модели для конкретных сценариев использования. Ниже приведено сравнение затрат, связанных с OpenAI o1, OpenAI o3-mini и DeepSeek R1, включая цены на входные и выходные токены за 1 миллион токенов, а также цены с кэшированием.
| Модель | Цена с кэшированием (за 1M токенов) | Цена входных токенов (за 1M токенов) | Цена выходных токенов (за 1M токенов) |
| OpenAI o1 | $7.5 | $15.00 | $60.00 |
| OpenAI o1-mini | $0.55 | $1.10 | $4.40 |
| OpenAI o3-mini | $0.55 | $1.10 | $4.40 |
| DeepSeek R1 | $0.14 | $0.55 | $2.19 |
Эта таблица подчеркивает различия в стоимости между моделями. DeepSeek R1 предлагает значительно более низкие цены, обходясь вдвое дешевле самой доступной модели OpenAI, что делает его более экономичным и масштабируемым.
Сравнительная таблица: Deepseek R1 vs. OpenAI o1 vs OpenAI o3-mini
Чтобы обеспечить более наглядное сравнение, в таблице ниже приведены ключевые функции, бенчмарки производительности, области применения и соображения стоимости. Ключевое преимущество OpenAI заключается в низкой задержке модели o3-mini, тогда как DeepSeek R1 выделяется своей экономической эффективностью.
| Характеристика | OpenAI o1 | OpenAI o3-mini | DeepSeek R1 |
| Дата выпуска | дек. 2024 | янв. 2025 | янв. 2025 |
| Архитектура | На базе Transformer, рассуждение по цепочке мыслей | На базе Transformer, цепочка мыслей оптимизирована для низкой задержки | На базе Transformer, MoE, MLA, MTP |
| Обучающие данные | Публичные + проприетарные | Публичные + проприетарные | Проприетарные |
| Бенчмарки | 83% (AIME), 89% (Codeforces), 79.7% (точность STEM уровня PhD) | 87.3% (AIME), 79.7% (Science), 49.3% (Coding) | 79.8% (AIME), 97.3% (MATH-500), 96.3% (Codeforces) |
| Задержка | Выше из-за расширенного рассуждения | Ниже задержка, более быстрые ответы | Умеренная задержка |
| Сценарии использования | Научные исследования, разработка программного обеспечения, здравоохранение, образование | Финансовый анализ, принятие решений в реальном времени, разработка программного обеспечения, исследования | Научные исследования, академическое образование, разработка программного обеспечения |
| Открытый исходный код | Нет | Нет | Да |
| Экономическая эффективность | Дорогая проприетарная модель | Дорогая проприетарная модель | Более низкие эксплуатационные затраты |
Рисунок 14: Сравнение производительности в бенчмарках DeepSeek и OpenAI (Источник)
Благодаря своей открытой природе DeepSeek R1 доступен на нескольких платформах, включая Hugging Face и Ollama, тогда как модели OpenAI интегрированы в различные корпоративные решения и облачные платформы. Однако OpenAI пока не выпустила веса своих моделей, и пользователи не могут скачать дообученную модель с платформы OpenAI. DeepSeek R1 также имеет курируемый список интеграций в следующем репозитории, включая LiteLLM, Langfuse и Ragflow. Кроме того, его можно найти на AWS и Azure.
Заключение
По мере того как мы всё дальше продвигаемся в эпоху ИИ, конкуренция между ведущими моделями, такими как o1 и o3-mini от OpenAI, и новичками вроде DeepSeek R1 будет только усиливаться. Модели OpenAI доказали свою эффективность в самых разных приложениях, особенно там, где необходимы высокоуровневое рассуждение, масштабируемость и надёжная производительность. Их инновации, скорость и продвинутые функции задают высокую планку для отрасли.
Однако DeepSeek R1 предлагает убедительную альтернативу, особенно для тех, кто стремится использовать передовые возможности ИИ без высоких операционных затрат, связанных с другими моделями. Его открытая природа и впечатляющие показатели производительности делают его привлекательным вариантом для организаций и разработчиков, ищущих экономически эффективное решение без ущерба для глубины рассуждений и возможностей решения задач.
В конечном счете, выбор между этими моделями сводится к вашему конкретному сценарию использования. Если вы работаете над задачами высокой сложности, требующими строгого пошагового рассуждения, OpenAI o1 может быть лучшим вариантом. Если скорость и экономическая эффективность важнее, особенно в областях, связанных со STEM, или финансовых приложениях, OpenAI o3-mini может оказаться правильным выбором. Для тех, кто ищет открытое, бюджетное решение, которое при этом обеспечивает исключительную производительность в таких задачах, как математика и разработка программного обеспечения, DeepSeek R1 представляет собой отличную альтернативу.
Читать далее
Zilliz Cloud Now Available in Azure North Europe: Bringing AI-Powered Vector Search Closer to European Customers
The addition of the Azure North Europe (Ireland) region further expands our global footprint to better serve our European customers.
Announcing VDBBench 1.0: Open-Source VectorDB Benchmarking with Your Real-World Production Workloads
Discover VDBBench 1.0, an open-source tool for benchmarking vector databases with real-world production data, streaming ingestion, and concurrent workloads.
Vector Databases vs. Object-Relational Databases
Use a vector database for AI-powered similarity search; use an object-relational database for complex data modeling with both relational integrity and object-oriented features.