Principais Destaques
Diferenças Arquiteturais
DeepSeek R1: Usa Mixture-of-Experts (MoE) e GRPO, oferece raciocínio transparente em cadeia de pensamento e é open-source.
OpenAI o1: Provavelmente usa transformers com PPO, possui processos de raciocínio opacos e é fechado.
Comparação de Custos
DeepSeek R1: Muito mais barato, com entrada a US$ 4/milhão de tokens e saída a US$ 4/milhão de tokens na Novita AI.
OpenAI o1: Caro, com entrada a US$ 15/milhão de tokens e saída a US$ 60/milhão de tokens.
Desempenho e Casos de Uso
DeepSeek R1: Excelente em tarefas que exigem raciocínio intenso, como matemática, codificação e análise específica de domínio (ex.: saúde, finanças).
OpenAI o1: Forte em tarefas de propósito geral, como conteúdo criativo, aplicações multilíngues e raciocínio amplo.
Se você deseja avaliar o DeepSeek R1 em seus próprios casos de uso — Após o registro, a Novita AI fornece um crédito de US$ 0,50 para você começar!
O campo dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) está avançando rapidamente, com novos modelos redefinindo constantemente os benchmarks. O modelo R1 da DeepSeek emergiu como um forte concorrente, particularmente em tarefas de raciocínio, desafiando a série o1 da OpenAI. Este artigo fornece uma comparação prática e técnica desses dois modelos, com foco em suas características, desempenho, custos, requisitos de hardware e casos de uso.
Introdução Básica dos Modelos
Para iniciar nossa comparação, primeiro entendemos as características fundamentais de cada modelo.
DeepSeek R1
- Data de Lançamento: 21 de janeiro de 2025
- Escala do Modelo:
- Principais Características:
- Tamanho do Modelo: 671B parâmetros (37B ativos/token)
- Tokenizador: Tokenizador aprimorado com tags de auto-reflexão
- Idiomas Suportados: Multilíngue com adaptação cultural
- Multimodal: Apenas texto
- Janela de Contexto: 128K tokens
- Formatos de Armazenamento: Suporte a quantização Q8/Q5
- Arquitetura: Mixture of Experts (MoE) + pipeline de treinamento aprimorado com RL
- Método de Treinamento: Construído sobre a base V3 com pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Dados de Treinamento: Base V3 + dados de otimização RL
OpenAI o1
- Data de Lançamento: 5 de dezembro de 2024
- Principais Características:
- Tamanho do Modelo: 200 bilhões de parâmetros,
- Tokenizador: Tiktoken (baseado em BPE), compartilhado com GPT-4o, suporta grandes contextos.
- Idiomas Suportados: Forte em inglês, principais idiomas (mandarim, alemão, etc.)
- Multimodal: Apenas texto
- Janela de Contexto: 128K tokens
- Arquitetura: Mixture of Experts (MoE) + pipeline de treinamento aprimorado com RL
- Método de Treinamento: Raciocínio otimizado com RLHF, refinamento iterativo de CoT, saídas alinhadas à segurança.
- Dados de Treinamento: Dados públicos (web, ciência), parcerias proprietárias, conjuntos de dados personalizados; filtrados para qualidade/segurança.
Principais Diferenças dos Modelos
Abordagem de Aprendizado por Reforço da OpenAI:
- Baseada principalmente no algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization).
- Variante melhorada PPO-Clip aplicada em modelos como GPT-4.
- Integrada ao framework RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback).
Inovações Algorítmicas do DeepSeek-R1:
-
Utiliza o algoritmo proprietário GRPO (Grouped Relative Policy Optimization).
-
Inovações Principais:
- Aprendizado Contrastivo em Grupo: Decompõe a otimização de política em múltiplos subgrupos de tarefas.
- Ponderação Dinâmica Multiobjetivo: Suporta otimização sinérgica de 8 sinais de recompensa independentes.
- Treinamento Híbrido Offline-Online: Melhora a eficiência de utilização de dados em ~40%.
Comparação de Velocidade
Se você quiser testar por conta própria, pode iniciar um teste gratuito no site da Novita AI.
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Comparação de Velocidade
fonte de artificialanalysis
Comparação de Custos
fonte de artificialanalysis
No geral, o OpenAI o1 apresenta melhor desempenho em latência e velocidade de saída, enquanto o modelo DeepSeek-R1 tem vantagem no preço.
Comparação de Benchmarks
Agora que estabelecemos as características básicas de cada modelo, vamos nos aprofundar em seu desempenho em vários benchmarks. Esta comparação ajudará a ilustrar seus pontos fortes em diferentes áreas.
| 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 |
Esses dados indicam que tanto o DeepSeek-R1 quanto o OpenAI-o1 são modelos de alto desempenho, mas se destacam em áreas diferentes:
- OpenAI-o1 mostra uma ligeira vantagem em tarefas de propósito geral (GPQA Diamond) e compreensão de linguagem multitarefa (MMLU).
- DeepSeek-R1 tem melhor desempenho em tarefas de raciocínio especializado, como resolução de problemas matemáticos (MATH-500).
- Seu desempenho em desafios de programação (Codeforces) é quase idêntico, mostrando que ambos são fortes em resolução de problemas e raciocínio algorítmico.
Se você quiser ver mais comparações, confira estes artigos:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Language Tasks vs Code & Math
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparing Efficiency and Performance.
Aplicações e Casos de Uso
- DeepSeek R1:
Adaptado para tarefas que exigem raciocínio avançado:- Diagnóstico de problemas complexos
- Análise de cenários com várias etapas
- Resolução de problemas matemáticos
- Tarefas de codificação
- Domínios especializados como saúde, finanças e serviços jurídicos
- OpenAI o1:
Projetado para aplicações mais amplas de uso geral:- Geração de conteúdo criativo
- Tarefas multilíngues
- Raciocínio complexo em contextos diversos
Acessibilidade e Implantação através da Novita AI
A Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer a GPU em nuvem acessível e confiável para construção e escalabilidade.
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acessando a página “Settings”, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico para sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o Novita AI LLM. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
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": "Hi there!",
}
],
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)
Após o registro, a Novita AI fornece um crédito de US$ 0,50 para você começar!
Se os créditos gratuitos acabarem, você pode pagar para continuar usando.
DeepSeek R1 e OpenAI o1 atendem a diferentes prioridades no cenário de IA. O DeepSeek R1 enfatiza acessibilidade open-source, eficiência de custos e capacidades de raciocínio especializado, tornando-o ideal para tarefas específicas de domínio. Em contraste, o OpenAI o1 se destaca como um modelo versátil de uso geral, com forte suporte multilíngue. A escolha depende dos casos de uso específicos — se alguém valoriza transparência e acessibilidade ou adaptabilidade mais ampla.
Perguntas Frequentes
O DeepSeek R1 é melhor que o OpenAI o1?
Depende de suas necessidades. DeepSeek R1 se destaca em tarefas de raciocínio a custos mais baixos, enquanto o OpenAI o1 oferece funcionalidade mais ampla.
Quais tarefas são mais adequadas para o DeepSeek R1?
Tarefas que exigem raciocínio intenso, como resolução de problemas matemáticos, codificação e aplicações específicas da indústria.
Como os modelos são treinados?
O DeepSeek R1 é significativamente mais barato que os modelos o1 da OpenAI.
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