Wichtige Highlights
Architekturunterschiede
DeepSeek R1: Verwendet Mixture-of-Experts (MoE) und GRPO, bietet transparente Chain-of-Thought-Argumentation und ist Open-Source.
OpenAI o1: Verwendet wahrscheinlich Transformer mit PPO, hat undurchsichtige Argumentationsprozesse und ist Closed-Source.
Kostenvergleich
DeepSeek R1: Deutlich günstiger mit Eingang zu 4 $/Millionen Tokens und Ausgang zu 4 $/Millionen Tokens auf Novita AI.
OpenAI o1: Teuer, mit Eingang zu 15 $/Millionen Tokens und Ausgang zu 60 $/Millionen Tokens.
Leistung und Anwendungsfälle
DeepSeek R1: Hervorragend bei rechenintensiven Aufgaben wie Mathematik, Programmierung und domänenspezifischer Analyse (z. B. Gesundheitswesen, Finanzen).
OpenAI o1: Stark bei allgemeinen Aufgaben wie kreativen Inhalten, mehrsprachigen Anwendungen und breiter Argumentation.
Wenn Sie DeepSeek R1 für Ihre eigenen Anwendungsfälle testen möchten – bei der Registrierung bietet Novita AI ein Guthaben von 0,50 $, um loszulegen!
Das Gebiet der großen Sprachmodelle (LLMs) entwickelt sich rasant weiter, wobei neue Modelle ständig Benchmarks neu definieren. Das R1-Modell von DeepSeek hat sich als starker Konkurrent etabliert, insbesondere bei Argumentationsaufgaben, und fordert die o1-Serie von OpenAI heraus. Dieser Artikel bietet einen praktischen und technischen Vergleich dieser beiden Modelle mit Fokus auf Funktionen, Leistung, Kosten, Hardwareanforderungen und Anwendungsfälle.
Grundlegende Einführung der Modelle
Um unseren Vergleich zu beginnen, verstehen wir zunächst die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells.
DeepSeek R1
- Veröffentlichungsdatum: 21. Januar 2025
- Modellgröße:
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 671B Parameter (37B aktiv/Token)
- Tokenizer: Verbesserter Tokenizer mit Self-Reflection-Tags
- Unterstützte Sprachen: Mehrsprachig mit kultureller Anpassung
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: 128K Tokens
- Speicherformate: Q8/Q5-Quantisierungsunterstützung
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + RL-verbesserte Trainingspipeline
- Trainingsmethode: Auf V3-Basis mit RL-Pipeline (SFT → RL → SFT → RL)
- Trainingsdaten: V3-Basis + RL-Optimierungsdaten
OpenAI o1
- Veröffentlichungsdatum: 5. Dezember 2024
- Hauptmerkmale:
- Modellgröße: 200 Milliarden Parameter,
- Tokenizer: Tiktoken (BPE-basiert), gemeinsam mit GPT-4o, unterstützt große Kontexte.
- Unterstützte Sprachen: Stark in Englisch, wichtigen Sprachen (Mandarin, Deutsch, usw.)
- Multimodal: Nur Text
- Kontextfenster: 128K Tokens
- Architektur: Mixture of Experts (MoE) + RL-verbesserte Trainingspipeline
- Trainingsmethode: RLHF-optimierte Argumentation, iterative CoT-Verfeinerung, sicherheitsausgerichtete Ausgaben.
- Trainingsdaten: Öffentliche Daten (Web, Wissenschaft), proprietäre Partnerschaften, benutzerdefinierte Datensätze; nach Qualität/Sicherheit gefiltert.
Hauptunterschiede der Modelle
OpenAIs Reinforcement-Learning-Ansatz:
- Hauptsächlich basierend auf dem PPO (Proximal Policy Optimization) -Algorithmus.
- Verbesserte PPO-Clip -Variante, angewendet in Modellen wie GPT-4.
- Integriert in das RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) -Framework.
Algorithmus-Innovationen von DeepSeek-R1:
-
Verwendet den proprietären GRPO (Grouped Relative Policy Optimization) -Algorithmus.
-
Kerninnovationen:
- Gruppiertes kontrastives Lernen: Zerlegt die Richtlinienoptimierung in mehrere Unteraufgabengruppen.
- Dynamische Mehrzielgewichtung: Unterstützt synergistische Optimierung von 8 unabhängigen Belohnungssignalen.
- Hybrides Offline-Online-Training: Verbessert die Datennutzungseffizienz um ~40 %.
Geschwindigkeitsvergleich
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Geschwindigkeitsvergleich
Quelle: artificialanalysis
Kostenvergleich
Quelle: artificialanalysis
Insgesamt schneidet OpenAI o1 in Bezug auf Latenz und Ausgabegeschwindigkeit besser ab, während das DeepSeek-R1-Modell bei der Preisgestaltung einen Vorteil hat.
Benchmark-Vergleich
Nachdem wir die grundlegenden Eigenschaften jedes Modells festgelegt haben, wollen wir uns nun mit ihrer Leistung in verschiedenen Benchmarks befassen. Dieser Vergleich wird helfen, ihre Stärken in verschiedenen Bereichen zu veranschaulichen.
| Benchmark | DeepSeek-R1 (%) | OpenAI-o1 (%) |
|---|---|---|
| Codeforces | 96,3 | 96,6 |
| GPQA Diamond | 71,5 | 75,7 |
| MATH-500 | 97,3 | 96,4 |
| MMLU | 90,8 | 91,8 |
Diese Daten zeigen, dass sowohl DeepSeek-R1 als auch OpenAI-o1 leistungsstarke Modelle sind, die jedoch in unterschiedlichen Bereichen glänzen:
- OpenAI-o1 hat einen leichten Vorteil bei allgemeinen Aufgaben (GPQA Diamond) und multitasking Sprachverständnis (MMLU).
- DeepSeek-R1 schneidet bei spezialisierten Argumentationsaufgaben wie mathematischen Problemlösungen (MATH-500) besser ab.
- Ihre Leistung bei Programmierherausforderungen (Codeforces) ist nahezu identisch, was zeigt, dass beide stark im Problemlösen und algorithmischen Denken sind.
Wenn Sie weitere Vergleiche sehen möchten, können Sie diese Artikel lesen:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Sprachaufgaben vs. Code & Mathematik
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Effizienz und Leistung im Vergleich.
Anwendungen und Anwendungsfälle
- DeepSeek R1:
Maßgeschneidert für Aufgaben, die fortgeschrittene Argumentation erfordern:- Diagnose komplexer Probleme
- Mehrstufige Szenarioanalyse
- Mathematisches Problemlösen
- Programmieraufgaben
- Spezialisierte Bereiche wie Gesundheitswesen, Finanzen und Rechtsdienstleistungen
- OpenAI o1:
Entwickelt für breitere allgemeine Anwendungen:- Erstellung kreativer Inhalte
- Mehrsprachige Aufgaben
- Komplexe Argumentation in verschiedenen Kontexten
Zugänglichkeit und Bereitstellung über Novita AI
Novita AI ist eine AI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, AI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud für den Aufbau und die Skalierung bietet.
Schritt 1: Einloggen und auf die Modellbibliothek zugreifen
Melden Sie sich in Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell aus
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.
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Um sich bei der API zu authentifizieren, stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie auf die Seite „Einstellungen“ und kopieren Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt.
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 # oder False
max_tokens = 2048
system_content = """Seien Sie ein hilfreicher 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)
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Wenn das kostenlose Guthaben aufgebraucht ist, können Sie bezahlen, um es weiterhin zu nutzen.
DeepSeek R1 und OpenAI o1 bedienen unterschiedliche Prioritäten in der KI-Landschaft. DeepSeek R1 betont Open-Source-Zugänglichkeit, Kosteneffizienz und spezialisierte Argumentationsfähigkeiten, was es ideal für domänenspezifische Aufgaben macht. Im Gegensatz dazu zeichnet sich OpenAI o1 als vielseitiges Allzweckmodell mit starker Mehrsprachigkeit aus. Die Wahl hängt von den spezifischen Anwendungsfällen ab – ob man Transparenz und Erschwinglichkeit oder breitere Anpassungsfähigkeit schätzt.
Häufig gestellte Fragen
Ist DeepSeek R1 besser als OpenAI o1?
Es hängt von Ihren Bedürfnissen ab. DeepSeek R1 zeichnet sich bei Argumentationsaufgaben zu geringeren Kosten aus, während OpenAI o1 eine breitere Funktionalität bietet.
Für welche Aufgaben ist DeepSeek R1 am besten geeignet?
Rechenintensive Aufgaben wie Mathe-Lösen, Programmierung und branchenspezifische Anwendungen.
Wie werden die Modelle trainiert?
DeepSeek R1 ist deutlich günstiger als die o1-Modelle von OpenAI.
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