Wichtige Highlights
DeepSeek R1:
Entwickelt für rohes Denkvermögen, hervorragend in Mathe, Programmierung und allgemeinen Wissensaufgaben.
Verfügt über eine 671B Mixture-of-Experts-Architektur mit RL-verbessertem Training.
Erfordert erhebliche Rechenressourcen, aber destillierte Versionen (8B–70B) bieten zugänglichere Optionen.
Gemma 3:
Priorisiert Vielseitigkeit, Effizienz und Multimodalität, unterstützt 140+ Sprachen und Sehaufgaben.
Läuft effizient auf einzelnen GPUs oder TPUs und ist daher ideal für ressourcenbeschränkte Umgebungen.
Hervorragend in Content-Erstellung, mehrsprachigen Aufgaben und On-Device-Anwendungen mit kleineren Modellen (1B–4B).
Wenn Sie DeepSeek R1 für Ihre eigenen Anwendungsfälle testen möchten – nach der Registrierung bietet Novita AI ein Guthaben von 0,50 $, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern!
Die Landschaft der großen Sprachmodelle (LLMs) entwickelt sich in einem bemerkenswerten Tempo weiter, wobei jede neue Iteration die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz neu definiert. Zu den jüngsten Fortschritten gehören Googles Gemma 3, die neueste Ergänzung ihrer offenen Modellfamilie, und DeepSeek AIs R1, ein Modell, das speziell für hervorragende Denkfähigkeiten entwickelt wurde. Dieser Artikel bietet einen detaillierten technischen Vergleich dieser beiden führenden Modelle und analysiert ihre Architektur, Leistung und Eignung für verschiedene Anwendungen.
Grundlegende Einführung der Modelle
Zu Beginn unseres Vergleichs verstehen wir zunächst die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells.
DeepSeek R1
- Veröffentlichungsdatum: 21. Januar 2025
- Modellgrößen:
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 671B Parameter (37B aktiv/Token)
- Tokenizer: Verbesserter Tokenizer mit Selbstreflexions-Tags
- Unterstützte Sprachen: Mehrsprachig mit kultureller Anpassung
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: 128K Token
- Speicherformate: Q8/Q5-Quantisierungsunterstützung
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + RL-verbesserte Trainingspipeline
- Trainingsmethode: Aufgebaut auf V3-Basis mit RL-Pipeline (SFT → RL → SFT → RL)
- Trainingsdaten: V3-Basis + RL-Optimierungsdaten
Gemma 3
- Veröffentlichungsdatum: 12. März 2025
- Modellgrößen:
- Gemma 1B (nur Text, 32k Kontextfenster)
Gemma 4B (multimodal - Bild, 128k Kontextfenster)
Gemma 12B (multimodal - Bild, 128k Kontextfenster)
Gemma 27B (multimodal - Bild, 128k Kontextfenster)
- Gemma 1B (nur Text, 32k Kontextfenster)
- Hauptmerkmale:
- Unterstützte Sprachen: Unterstützt 140+ Sprachen.
- Vor-Training
- Neuer Tokenizer für 140+ Sprachen.
- Trainiert auf:
- 2B Tokens (1B), 4B Tokens (4B), 12B Tokens (12B), 14B Tokens (27B).
- Verwendung von Google TPUs und dem JAX Framework.
- Nach-Training
- Destillation: Von einem größeren Instruct-Modell.
- RLHF: Ausrichtung an menschlichen Präferenzen.
- RLMF: Verbessert mathematisches Denken.
- RLEF: Verbessert Programmierfähigkeiten.
von Google
Nach der Veröffentlichung von DeepSeek-R1 begannen viele Modelle, darunter auch Gemma 3, verschiedene Formen von Bestärkendem Lernen (RL) in ihr Training zu integrieren, wie z. B. RLHF, RLMF und RLEF, um bestimmte Fähigkeiten wie Ausrichtung, logisches Denken und Programmieren zu verbessern.
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Benchmark-Vergleich
Nachdem wir nun die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells festgestellt haben, wollen wir uns mit ihrer Leistung in verschiedenen Benchmarks befassen. Dieser Vergleich wird helfen, ihre Stärken in verschiedenen Bereichen zu veranschaulichen.
| Benchmark | DeepSeek-R1 | Gemma 3 27B | Gemma 3 1B |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench (Coding) | 62 | 30 | 2 |
| GPQA Diamond | 71 | 42 | 19 |
| MATH-500 | 96 | 50 | - |
| MMLU-Pro | 84 | 68 | 14.7 |
Das bedeutet, dass DeepSeek-R1 in Mathematik- und Code-bezogenen Benchmarks hervorsticht, während Gemma 3 eine ausgewogene Leistung in den Bereichen logisches Denken, Mehrsprachigkeit und Multimodalität zeigt. Bemerkenswerterweise zeigt Googles interne Evaluierung, dass Gemma 3s Elo-Punktzahl nahe an die von DeepSeek-R1 herankommt, während der Rechenaufwand signifikant geringer bleibt.
Wenn Sie weitere Vergleiche sehen möchten, können Sie sich diese Artikel ansehen:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Sprachaufgaben vs. Code & Mathematik
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1: Unterschiedliche Architekturen von GRPO und PPO
- QwQ 32B: Ein kompaktes KI-Gegenstück zu DeepSeek R1
Hardware-Anforderungen
| Modell | Parametergröße | GPU-Konfiguration |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) mit Modell-Sharding |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) oder 2 x RTX 4090 (24GB VRAM) mit Tensor-Parallelität |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) oder 1 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) oder 4 x RTX 4090 (24GB VRAM) mit Tensor-Parallelität |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) oder 2 x NVIDIA H100 (80GB VRAM) oder 8 x RTX 4090 (24GB VRAM) mit starker Parallelität |
| DeepSeek-R1:671B | 671B (37 Milliarden aktive Parameter) | 16 x NVIDIA A100 (80GB VRAM) oder 8 x NVIDIA H100 (80GB VRAM), erfordert einen verteilten GPU-Cluster mit InfiniBand |
| Gemma 3 27B | 27B | nur 1 H100 GPU |
Der Hauptunterschied liegt in den Hardware-Anforderungen. Gemma 3 ist auf Effizienz optimiert und läuft auf einer einzelnen GPU oder TPU, wobei kleinere Modelle (1B, 4B) für begrenzte Ressourcen geeignet sind. Im Gegensatz dazu benötigt DeepSeek-R1 eine umfangreiche Infrastruktur und erfordert bis zu 32 Nvidia H100 GPUs für volle Leistung. Während destillierte Versionen (1.5B–70B) die Anforderungen reduzieren, ist das Basis-R1-Modell für den großflächigen Einsatz konzipiert.
Von Google
Anwendungen und Anwendungsfälle
DeepSeek R1
- Mathematik: Kann fortgeschrittene mathematische Probleme lösen, einschließlich symbolischer Argumentation, Gleichungslösung und Optimierungsaufgaben, was es für MINT-Anwendungen gut geeignet macht.
- Programmierung: Hervorragend geeignet zum Generieren von komplexem Code, Verstehen komplizierter Logik und Debuggen großer Softwareprojekte, was es zu einem wertvollen Werkzeug für Entwickler und Ingenieure macht.
- Allgemeinwissen: Zeigt starke Argumentationsfähigkeiten in einer Vielzahl von Themen, ideal für Aufgaben, die tiefes Verständnis und genaue Synthese verschiedener Wissensdomänen erfordern.
Gemma 3
- Multimodalität und mehrsprachige Unterstützung, kombiniert mit Effizienz, machen es für eine breite Palette von Anwendungen geeignet:
- Content-Erstellung und Kommunikation: Generieren verschiedener Textformate, Betreiben von Chatbots, Zusammenfassen von Texten und Extrahieren von Informationen aus Bildern.
- Forschung und Bildung: Als Grundlage für NLP- und VLM-Forschung, Sprachlerntools und Wissenserkundung.
- On-Device-Anwendungen: Seine kleineren Varianten sind für mobile und Web-Bereitstellung optimiert.
- Spezialisierte Assistenten: Persönliche Code-Assistenten, geschäftliche E-Mail-Assistenten und mehr.
Zugänglichkeit und Bereitstellung über Novita AI
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
Schritt 1: Anmelden und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Model Library.
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Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell aus, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Beginnen Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Fähigkeiten des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung bei der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Rufen Sie die Seite Settings auf und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild dargestellt.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Importieren Sie nach der Installation die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat Completions API für Python-Benutzer.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<IHR Novita AI API-Schlüssel>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Sei ein hilfsbereiter Assistent"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hallo!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Nach der Registrierung stellt Novita AI ein Guthaben von 0,50 $ zur Verfügung, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern!
Wenn das kostenlose Guthaben aufgebraucht ist, können Sie bezahlen, um es weiter zu nutzen.
Gemma 3 und DeepSeek R1 verfolgen unterschiedliche Ansätze in der fortschrittlichen KI-Entwicklung:
- Gemma 3 konzentriert sich auf Vielseitigkeit, Effizienz und Multimodalität und zeichnet sich in verschiedenen Anwendungen und ressourcenbeschränkten Umgebungen aus. Die Fähigkeit, auf einzelnen GPUs oder TPUs zu laufen, kombiniert mit starker Benchmark-Leistung, macht es für Entwickler und Forscher sehr zugänglich.
- DeepSeek R1 priorisiert rohes Denkvermögen, insbesondere in technischen Bereichen wie Mathematik und Programmierung, unter Verwendung einer größeren Parameteranzahl und einer Mixture-of-Experts-Architektur. Während das Basismodell erhebliche Rechenressourcen erfordert, bieten destillierte Versionen praktischere Optionen für Aufgaben, die starke Argumentationsfähigkeiten erfordern.
Die Wahl zwischen beiden hängt von den Anwendungsanforderungen, den verfügbaren Rechenressourcen und dem gewünschten Gleichgewicht zwischen Vielseitigkeit und spezialisierter Expertise ab.
Häufig gestellte Fragen
Welche Kontextfenstergrößen hat Gemma 3?
Die Modelle 4B, 12B und 27B haben ein 128K-Kontextfenster, während das 1B-Modell ein 32K-Kontextfenster hat.
Was sind die Hauptstärken von Gemma 3?
Vielseitigkeit, Effizienz, Multimodalität und starke Leistung bei verschiedenen Aufgaben, mit der Fähigkeit, auf einzelnen GPUs oder TPUs zu laufen.
Wie greife ich über die API auf Deepseek R1 zu?
Novita AI bietet Ihnen eine erschwingliche und zuverlässige Deepseek R1 API.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
