Ключевые моменты
Архитектурное отличие: Микст-оф-экспертов (MoE) DeepSeek R1 оптимизирует производительность для задач, требующих логики, в то время как проприетарная архитектура Claude 3.5 отдает приоритет универсальности и многоязычным возможностям.
Специализация задач: DeepSeek R1 превосходит в программировании (96.3% Codeforces) и математике (79.8% AIME), тогда как Claude 3.5 блистает в многоязычном понимании, визуальном мышлении и более широких разговорных контекстах.
Экономическая эффективность против скорости: DeepSeek R1 более экономичен и имеет открытый исходный код, идеально подходит для разработчиков, нуждающихся в кастомизации. Claude 3.5 обеспечивает более быстрый вывод, но по более высокой цене. А Novita AI выпускает Turbo-версию с 3-кратной пропускной способностью и временной скидкой 60%!
Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet и DeepSeek’s R1 стали ключевыми игроками в быстро развивающейся области искусственного интеллекта. Выпущенные в разное время, обе модели демонстрируют продвинутые возможности и привлекли значительное внимание благодаря своим уникальным особенностям и производительности.
DeepSeek R1 против Claude 3.5: Базовое введение
| Характеристика | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Дата выпуска | 20 января 2025 | 22 октября 2024 |
| Размер модели | 671 миллиард параметров (всего), 37 миллиардов активируется на токен | Примерно 100 миллиардов параметров |
| Поддерживаемые языки | В основном китайский и английский | Многоязычный |
| Архитектура модели | Микст-оф-экспертов (MoE), обучение с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением с минимальным контролируемым тонким настроем | Проприетарная |
| Контекстное окно | 128k токенов | 200k токенов |
| Точность квантования | BF16, F8_E4M3, F32 (согласно Hugging Face) | Не указано явно в источниках |
| Открытый исходный код | Да | Нет |
| Разработчик | DeepSeek | Anthropic |
| Мультимодальные возможности | Только текст | Поддерживает интерпретацию диаграмм и графиков |
Deepseek R1
- DeepSeek R1 специально создан для задач, требующих продвинутого рассуждения и помощи в программировании. Он использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), активируя только часть своих огромных параметров для каждого токена, тем самым оптимизируя вычислительную эффективность. Обученный с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением (RL) с минимальным контролируемым тонким настроем (SFT), DeepSeek R1 делает сильный акцент на логике и способностях решения проблем.
Claude 3.5 Sonnet
- Claude 3.5 Sonnet, самая продвинутая модель Anthropic, сочетает исключительную производительность с повышенной скоростью. Она имеет большое контекстное окно и отлично справляется с пониманием сложных и детализированных инструкций. Как часть семейства моделей Claude 3.5, она обеспечивает значительные улучшения по сравнению с предшественниками, особенно в таких областях, как кодирование и использование инструментов.
Вы можете начать бесплатный пробный период на Novita AI для серии Deepseek R1!
DeepSeek R1 против Claude 3.5: Бенчмарки
| Бенчмарк | Описание | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| Codeforces (процентиль) | Процентиль решения задач по программированию. | 96.3% | 20.3% |
| Codeforces (рейтинг) | Рейтинг соревнований по программированию. | 2029 | 717 |
| SWE Verified (решено) | Решенные задачи по программной инженерии. | 49.2% | 50.8% |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | Успешность кодирования с использованием цепочки рассуждений. | 65.9% | 33.8% |
| AIME 2024 (Pass@1) | Решение сложных математических задач. | 79.8% | 16.0% |
| MMLU-Pro (EM) | Точность задач профессионального уровня. | 84.0% | 78.0% |
| GPQA-Diamond (Pass@1) | Общий вопросно-ответный анализ. | 71.5% | 65.0% |
| AlpacaEval2.0 (LC-winrate) | Задачи на понимание языка и диалог. | 87.6% | 52.0% |
| ArenaHard (GPT-4-1106) | Сложные задачи рассуждения против GPT-4. | 92.3% | 85.2% |
| Точность отладки | Выявление и исправление ошибок в коде. | 90% | 75% |
Deepseek R1
DeepSeek R1 превосходит в программировании, отладке и продвинутом математическом мышлении, что делает его идеальным для технических и логически сложных задач. Его сильные результаты в таких бенчмарках, как Codeforces, AIME и точность отладки, подчеркивают его возможности в этих областях.
Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Sonnet, хотя и слабее в программировании и математике, хорошо справляется с задачами понимания языка и общими знаниями, что делает его более подходящим для многоязычных и разговорных приложений.
DeepSeek R1 против Claude 3.5: Скорость и стоимость
Сравнение скорости Deepseek R1 и Claude 3.5
Сравнение стоимости Deepseek R1 и Claude 3.5
Приведенные выше данные взяты с artificial analysis
Claude предлагает лучшие показатели производительности (более высокая скорость вывода и меньшая задержка), но по значительно более высокой цене. DeepSeek R1 более экономичен, но медленнее отвечает и генерирует. Выбор между ними будет зависеть от того, что является более высоким приоритетом для конкретного случая использования: скорость и отзывчивость или экономическая эффективность.
Однако Novita AI выпускает Turbo-версию с 3-кратной пропускной способностью и временной скидкой 60%!
DeepSeek R1 против Claude 3.5: Задачи
Задача 1: Логическое рассуждение
Промпт: «Вы заходите в комнату и видите кровать. На кровати две собаки, четыре кошки, жираф, пять коров и утка. Также есть три стула и стол. Сколько ног на полу?»
Результат Deepseek R1
Результат Claude 3.5
Обзор:
- Глубина рассуждения: DeepSeek R1 демонстрирует более глубокий и тщательный процесс рассуждения, учитывая все аспекты задачи.
- Точность: DeepSeek R1 в итоге приходит к правильному ответу (22), в то время как Claude 3.5 неверно заключает, что 20.
- Способность к самопроверке: DeepSeek R1 постоянно пересматривает и проверяет свои рассуждения, тогда как Claude 3.5 не имеет такого механизма самопроверки.
- Обработка неоднозначностей: DeepSeek R1 может обрабатывать неоднозначности в задаче (например, есть ли ножки у кровати), в то время как Claude 3.5 делает простые предположения без объяснений.
- Прозрачность мысли: Процесс мышления DeepSeek R1 более прозрачен, что позволяет людям понять его ход рассуждений.
Задача 2: Научное рассуждение
Промпт: «У вас есть мощный лазер и идеально отражающее зеркало. Как можно направить лазер на зеркало таким образом, чтобы отраженный луч никогда не вернулся к вам?»
Результат Deepseek R1
Результат Claude 3.5
Обзор:
- DeepSeek R1 демонстрирует значительно более сильное научное мышление:
- Физическая точность: Ответ DeepSeek R1 физически корректен и следует установленным оптическим принципам, в то время как ответ Claude 3.5 содержит фундаментальные заблуждения.
- Логическая последовательность: DeepSeek R1 сохраняет логическую последовательность на протяжении всего объяснения, в то время как ответ Claude 3.5 содержит внутренние противоречия.
- Решение проблем: DeepSeek R1 правильно решает задачу, предоставляя правильный диапазон решений, в то время как Claude 3.5 предлагает невозможное решение.
- Научная грамотность: DeepSeek R1 демонстрирует правильное понимание закона отражения, в то время как Claude 3.5, по-видимому, путает основные оптические концепции.
Задача 3: Навыки решения проблем
Промпт: «Напишите программу, которая может решать головоломку Судоку»
Результат Deepseek R1
def find_empty(grid):
for row in range(9):
for col in range(9):
if grid[row][col] == 0:
return (row, col) # Return empty cell position
return None # No empty cells left
def is_valid(grid, num, pos):
row, col = pos
# Check row
for i in range(9):
if grid[row][i] == num and i != col:
return False
# Check column
for i in range(9):
if grid[i][col] == num and i != row:
return False
# Check 3x3 subgrid
start_row = (row // 3) * 3
start_col = (col // 3) * 3
for i in range(start_row, start_row + 3):
for j in range(start_col, start_col + 3):
if grid[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(grid):
empty = find_empty(grid)
if not empty:
return True # Puzzle solved
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if is_valid(grid, num, (row, col)):
grid[row][col] = num # Place number
if solve(grid):
return True # Continue solving
grid[row][col] = 0 # Backtrack if invalid
return False # Trigger backtracking
def print_grid(grid):
for row in grid:
print(row)
# Example Sudoku puzzle (0 represents empty cells)
grid = [
[5,3,0,0,7,0,0,0,0],
[6,0,0,1,9,5,0,0,0],
[0,9,8,0,0,0,0,6,0],
[8,0,0,0,6,0,0,0,3],
[4,0,0,8,0,3,0,0,1],
[7,0,0,0,2,0,0,0,6],
[0,6,0,0,0,0,2,8,0],
[0,0,0,4,1,9,0,0,5],
[0,0,0,0,8,0,0,7,9]
]
if solve(grid):
print("Solved Sudoku:")
print_grid(grid)
else:
print("No solution exists")
Результат Claude 3.5
def print_board(board):
for i in range(9):
if i % 3 == 0 and i != 0:
print("- - - - - - - - - - - -")
for j in range(9):
if j % 3 == 0 and j != 0:
print("|", end=" ")
if j == 8:
print(board[i][j])
else:
print(str(board[i][j]) + " ", end="")
def find_empty(board):
for i in range(9):
for j in range(9):
if board[i][j] == 0:
return (i, j)
return None
def valid(board, num, pos):
# Check row
for j in range(9):
if board[pos[0]][j] == num and pos[1] != j:
return False
# Check column
for i in range(9):
if board[i][pos[1]] == num and pos[0] != i:
return False
# Check box
box_x = pos[1] // 3
box_y = pos[0] // 3
for i in range(box_y * 3, box_y * 3 + 3):
for j in range(box_x * 3, box_x * 3 + 3):
if board[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(board):
empty = find_empty(board)
if not empty:
return True
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if valid(board, num, (row, col)):
board[row][col] = num
if solve(board):
return True
board[row][col] = 0
return False
# Example puzzle (0 represents empty cells)
board = [
[5, 3, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0],
[6, 0, 0, 1, 9, 5, 0, 0, 0],
[0, 9, 8, 0, 0, 0, 0, 6, 0],
[8, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 3],
[4, 0, 0, 8, 0, 3, 0, 0, 1],
[7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 6],
[0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 8, 0],
[0, 0, 0, 4, 1, 9, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 7, 9]
]
print("Original Sudoku:")
print_board(board)
print("\
Solving...\
")
if solve(board):
print("Solved Sudoku:")
print_board(board)
else:
print("No solution exists")
Обзор:
- Реализация алгоритма: Оба на одном уровне, правильно реализуют алгоритм решения Судоку.
- Читаемость кода: Сгенерированный код Claude 3.5 немного лучше, особенно благодаря более дружественной функции печати.
- Пользовательский опыт: Claude 3.5 предоставляет более полный пользовательский опыт, включая обратную связь на этапах обработки.
- Стиль кода: Оба поддерживают хороший и последовательный стиль кодирования на Python.
- Практичность: Сгенерированный код Claude 3.5 может иметь небольшое преимущество в практическом использовании благодаря более четкому формату вывода.
Как получить доступ к DeepSeek R1 через API?
Novita AI — это облачная платформа ИИ, которая предоставляет разработчикам простой способ развертывания моделей ИИ с помощью нашего простого API, а также предлагает доступный и надежный GPU-облачный сервис для создания и масштабирования.
Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей
Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку «Библиотека моделей».
Попробовать демо DeepSeek R1 сейчас!
Шаг 2: Выберите модель
Просмотрите доступные варианты и выберите модель, подходящую для ваших нужд.
Шаг 3: Начните бесплатный пробный период
Начните бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности выбранной модели.
Шаг 4: Получите свой API-ключ
Для аутентификации с помощью API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Настройки» и скопируйте API-ключ, как показано на изображении.
Шаг 5: Установите API
Установите API с помощью менеджера пакетов, соответствующего вашему языку программирования.
После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с помощью вашего API-ключа, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Вот пример использования chat completions API для пользователей 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)
DeepSeek R1 и Claude 3.5 Sonnet обладают уникальными сильными сторонами. DeepSeek R1 превосходит в математике, кодировании и логическом решении задач, предлагая экономическую эффективность и возможность кастомизации благодаря открытому исходному коду — идеально подходит для разработчиков, исследователей или организаций с ограниченным бюджетом.
Claude 3.5 Sonnet блистает в многоязычных задачах, генерации кода, визуальном мышлении и работе с большими контекстными окнами. Его бесшовная интеграция через API делает его универсальным для исследований, создания контента и продвинутых чат-ботов.
Выбор зависит от требований задачи и приоритетов пользователя, таких как стоимость, экспертиза в предметной области или простота использования.
Часто задаваемые вопросы
Какая модель более экономически эффективна?
DeepSeek R1 значительно дешевле, чем Claude 3.5 Sonnet, особенно в стоимости входных и выходных токенов. Кроме того, Novita AI предлагает DeepSeek R1 Turbo — оптимизированную версию DeepSeek R1 с 3-кратной пропускной способностью, полной поддержкой вызова функций и временной скидкой 60%!
Каков размер контекстного окна для каждой модели?
DeepSeek R1 имеет контекстное окно размером 128k токенов, в то время как Claude 3.5 Sonnet предлагает большее контекстное окно — 200k токенов.
Является ли DeepSeek R1 открытым исходным кодом?
Да, DeepSeek R1 полностью имеет открытый исходный код, что позволяет локальное размещение и кастомизацию.
Novita AI — это универсальная облачная платформа, которая помогает вашим амбициям в сфере ИИ. Интегрированные API, бессерверные вычисления, GPU-инстансы — экономически эффективные инструменты, которые вам нужны. Откажитесь от инфраструктуры, начните бесплатно и воплотите свое ИИ-видение в реальность.
