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
Why Context Engineering Is Becoming the Full Stack of AI Agents
Discover how context engineering unifies prompts, RAG, and tools to build smarter, production-ready AI agents powered by Milvus.
Bringing AI to Legal Tech: The Role of Vector Databases in Enhancing LLM Guardrails
Discover how vector databases enhance AI reliability in legal tech, ensuring accurate, compliant, and trustworthy AI-powered legal solutions.
Proactive Monitoring for Vector Database: Zilliz Cloud Integrates with Datadog
we're excited to announce Zilliz Cloud's integration with Datadog, enabling comprehensive monitoring and observability for your vectorDB deployments.