DeepSeekin R1-malli tekee vaikutuksen legitimiittinä OpenAI:n kilpailijana. Se suoriutuu paremmin kuin alan johtajat matemaattisessa päättelyssä (97,3 % vs OpenAI:n 96,4 %) samalla kun se vastaa ohjelmointikyvykkyyksiä. Käyttämällä asiantuntijoiden sekoitus -arkkitehtuuria (Mixture-of-Experts), R1 aktivoi vain 37 miljardia 671 miljardista parametristaan per token, vähentäen kustannuksia merkittävästi. 95 % halvempana kuin OpenAI (0,55 $/miljoona syötettyä tokenia), maksat murto-osan hinnasta verrattavissa olevasta tai paremmasta suorituskyvystä. Tämän läpimurron takana olevat tekniset innovaatiot muuttavat tekoälyn maisemaa.
Avainasiat
- DeepSeekin R1-malli suoriutuu OpenAI:ta paremmin keskeisissä vertailuissa kuten AIME 2024 ja MATH-500, osoittaen ylivoimaisia matemaattisia kykyjä.
- R1 maksaa 95 % vähemmän kuin OpenAI:n mallit, vain 0,55 dollaria miljoonaa syötetokenia kohden ja 2,19 dollaria miljoonaa tulostokenia kohden.
- Malli käyttää Mixture-of-Experts-arkkitehtuuria, aktivoiden vain 37 miljardia 671 miljardista parametrista jokaista tokenia kohden tehokkuuden parantamiseksi.
- DeepSeek saavutti vaikuttavan suorituskyvyn noin 6 miljoonan dollarin koulutuskustannuksilla, mikä on huomattavasti vähemmän kuin kilpailijoilla.
- R1:n tekniset innovaatiot kuten DualPipe-algoritmi ja FP8 sekatarkkuuskoulutus tuottavat paremman suorituskyky-laitteisto-suhteen kuin OpenAI.
R1-malli: Suorituskyky, joka vastaa tai ylittää alan johtajat
Vaikka DeepSeek saattaa olla tulokas tekoälyn kentällä, sen R1-malli on nopeasti vakiinnuttanut asemansa varteenotettavana kilpailijana alan jättiläisille.
Mallin r1-kyvyt loistavat kilpailukykyisissä vertailuissa, erityisesti matematiikassa, jossa se sai 79,8 % AIME 2024:ssa, ohittaen niukasti OpenAI:n o1-1217:n. Se saavutti vaikuttavan 97,3 % MATH-500:ssa, ylittäen o1:n 96,4 %. Tämä vaikuttava suorituskyky korostaa suorituskykymittareita, joita analyytikot priorisoivat yhä enemmän.
Ohjelmoinnissa R1 yltää lähes o1:n tasolle 96,3 %:lla Codeforcessissa ja suoriutuu hieman paremmin SWE-bench Verifiedissä. Älykkyysosamäärällä 60 R1 osoittaa keskimääräistä parempaa suorituskykyä arvioinneissa verrattuna muihin tekoälymalleihin. Vaikka se jää hieman jälkeen yleistietotesteissä kuten MMLU:ssa, sen suorituskyky-hintasuhde on vertaansa vailla.
Koulutuksen tehokkuus: Kuinka DeepSeek teki enemmän vähemmällä
ChatGPT:
Koulutuksen tehokkuus: Kuinka DeepSeek teki enemmän vähemmällä
DeepSeekin vaikuttava suorituskyky ei johdu vain siitä, mitä heidän mallinsa osaavat tehdä, vaan kuinka tehokkaasti ne on rakennettu. Heidän innovatiiviset koulutusmenetelmänsä hyödyntävät Mixture-of-Experts-arkkitehtuuria, joka aktivoi vain 37B parametria tokenia kohden koko mallin sijaan, mikä vähentää merkittävästi laskennallisia vaatimuksia. Tämä lähestymistapa muistuttaa sitä, miten Gmailin tekoälyyn perustuva sähköpostien lajittelu optimoi algoritmejaan käyttäjäkokemuksen parantamiseksi.
Yrityksen resurssien allokointi loistaa heidän DualPipe-algoritmillaan, joka limittää laskenta- ja viestintävaiheet eliminoiden putkilinjan tehottomuudet. Käyttämällä FP8-sekatarkkuuskoulutusta ja Multi-Token Prediction -menetelmää he ovat maksimoineet tiedon hyödyntämisen ja samalla minimoineet muistivaatimukset. Tämä tehokkuuteen keskittyvä lähestymistapa selittää, kuinka DeepSeek loi tehokkaan tekoälyn, joka kilpailee alan johtajien kanssa huomattavasti alhaisemmilla kustannuksilla. Yrityksen koulutuskustannukset olivat noin 5,6 miljoonaa dollaria uusimmalle versiolleen, murto-osa siitä, mitä kilpailijat kuten OpenAI ja Google käyttivät lippulaivamalleihinsa.
Hinnoittelun mullistus: 95 % kustannusten vähentäminen muovaa tekoälymarkkinoita uudelleen
Kun perinteiset tekoälyn hinnoittelurakenteet sortuvat DeepSeekin aggressiivisen strategian alla, todistamme ennennäkemätöntä markkinahäiriötä, joka ulottuu paljon pelkkää kilpailuasemointia pidemmälle.
Heidän hinnoittelustrategiansa on hätkähdyttävä—maksaen vain 0,55 dollaria miljoonaa syötetokenia kohti ja 2,19 dollaria miljoonaa tulostokenia kohti, tehden siitä 95% halvemman kuin OpenAI. Perusteellinen kustannusanalyysi paljastaa mahdolliset 30-50% infrastruktuurisäästöt yrityksille. DeepSeekin R1-mallin kerrotaan maksaneen vain 6 miljoonaa dollaria kouluttaa, merkittävästi vähemmän kuin mitä kilpailijat ovat investoineet vastaaviin teknologioihin. Tämä radikaali edullisuus on lähettänyt shokkiaaltoja markkinoiden läpi, jolloin NVIDIA on menettänyt 600 miljardia dollaria arvostaan. Lisäksi tekoäly on muodostumassa keskeiseksi tehokkuuden edistäjäksi, mikä saa yritykset miettimään uudelleen operatiivisia strategioitaan. Eri toimialoilla 41% toimitusketjuyrityksistä ja 32% valmistajista raportoivat 10-19% kustannussäästöjä tekoälyratkaisujen käyttöönoton jälkeen.
Syväetsinnän läpimurron takana oleva tekninen arkkitehtuuri
ChatGPT:
Syväetsinnän läpimurron takana oleva tekninen arkkitehtuuri
Otsikkojen takana piilevien hintaleikkausten taustalla on insinööritaidon ihme, joka mahdollistaa DeepSeekin kustannusedun. Mallin perustana on kehittynyt MoE-kehys, jossa on 671 miljardia parametria, vaikka vain 37 miljardia aktivoituu jokaista tokenia kohden—vähentäen laskennallisia tarpeita merkittävästi. Innovatiivinen arkkitehtuuri käyttää dynaamista harvaa aktivointia, joka valikoivasti kytkee neuraalisia polkuja perustuen tiettyyn päättelytehtävään.
MLA-mekanismi mahdollistaa pidempien kontekstien tehokkaan käsittelyn vaatien vähemmän muistia kuin perinteiset lähestymistavat.
| Arkkitehtuurin ominaisuus | Tekninen hyöty | Liiketoimintavaikutus |
|---|---|---|
| DeepSeekMoE-suunnittelu | Tehokas päättely | Alhaisemmat käyttökustannukset |
| 14,8 biljoonan tokenin koulutus | Ylivertainen ymmärrys | Paremmat käyttäjätulokset |
| H800 GPU-optimointi | Välttää premium-laitteistot | Vähentynyt infrastruktuuri |
Näet vallankumouksen tekoälyn tehokkuudessa—teknistä nerokkuutta, joka tarjoaa suorituskykyä ilman premium-hintaa.
Markkinaseuraukset: Sovelluskaupan sijoituksista globaaliin tekoälykilpailuun
Vaikka sovelluskaupan tilastot harvoin kertovat koko tarinaa teknologisesta murroksesta, DeepSeekin meteoriittinen nousu lanseerauksesta mobiili-tekoälysovellusten kakkoseksi vain muutamassa viikossa viittaa valtavaan muutokseen kilpailukentällä.
Luvut ovat häkellyttäviä: 10 miljoonaa käyttäjää vain 20 päivässä, käyttäjähankintamäärillä jotka pakottivat alan veteraanit ottamaan huomioon. Huolimatta rajoituksista useissa maissa, DeepSeekin käyttäjien sitoutuminen on hieman kilpailijoita kuten Perplexityä ja Claudea edellä. Kun verkkosivuston liikenne kasvoi 4,6 miljoonasta 12,6 miljoonaan kuukausittaiseen käyntiin vain kuukaudessa, DeepSeekin kasvukäyrä ei osoita hidastumisen merkkejä.
Noin 5 prosentilla OpenAI:n kustannuksista, DeepSeekin tehokkuus luo mahdollisuuksia niin startupeille kuin yrityskäyttöönotoillekin. Tämä kustannusetu yhdistettynä kilpailukykyiseen suorituskykyyn ei pelkästään haasta OpenAI:ta—se muokkaa koko tekoälymarkkinaa.
