
Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan kami untuk pembaruan terbaru dan konten eksklusif tentang liputan AI terkemuka di industri. Pelajari lebih lanjut
Industri AI menyaksikan pergeseran seismik dengan diperkenalkannya Deepseek-R1, model penalaran sumber terbuka mutakhir yang dikembangkan oleh startup China eponymous Deepseek. Dirilis pada 20 Januari, model ini menantang O1 Openai – sistem AI andalan – dengan memberikan kinerja yang sebanding dengan sebagian kecil dari biaya. Tapi bagaimana model ini menumpuk dalam aplikasi dunia nyata? Dan apa artinya ini bagi perusahaan dan pengembang?
Dalam artikel ini, kami menyelam jauh ke dalam pengujian langsung, implikasi praktis dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu pembuat keputusan teknis memahami model mana yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.
Implikasi dunia nyata: mengapa perbandingan ini penting
Persaingan antara Deepseek-R1 dan Openai O1 bukan hanya tentang tolok ukur-ini tentang dampak dunia nyata. Perusahaan semakin mengandalkan AI untuk tugas-tugas seperti analisis data, otomatisasi layanan pelanggan, pengambilan keputusan dan bantuan pengkodean. Pilihan antara model -model ini dapat secara signifikan mempengaruhi efisiensi biaya, optimasi alur kerja dan potensi inovasi.
Pertanyaan kunci untuk perusahaan:
- Dapatkah Penghematan Biaya Deepseek-R1 membenarkan adopsi atas OpenAI O1?
- Bagaimana kinerja model-model ini dalam skenario dunia nyata seperti perhitungan matematika, analisis berbasis penalaran, pemodelan keuangan atau pengembangan perangkat lunak?
- Apa trade-off antara fleksibilitas open-source (Deepseek-R1) dan ketahanan hak milik (Openai O1)?
Untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, kami melakukan pengujian langsung lintas penalaran, pemecahan masalah matematika, tugas pengkodean dan skenario pengambilan keputusan. Inilah yang kami temukan.
Pengujian Hands-On: Bagaimana Deepseek dan Openai O1 Melakukan
Pertanyaan 1: Inferensi logis
Jika a = b, b = c, dan c ≠ d, kesimpulan pasti apa yang dapat ditarik tentang a dan d?
Analisa:
- Openai O1: Penalaran terstruktur dengan baik dengan pernyataan formal.
- Deepseek-R1: Presentasi yang sama akurat, lebih ringkas.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (0,5S) versus openai (2s).
- Pemenang: Deepseek-R1 (akurasi yang sama, 4x lebih cepat, lebih ringkas).
Metrik:
- Token: Deepseek (20) vs Openai (42).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00004) vs OpenAi ($ 0,0008).
Wawasan utama: Deepseek-R1 mencapai kejelasan logis yang sama dengan efisiensi yang lebih baik, membuatnya ideal untuk aplikasi volume tinggi dan real-time.
Pertanyaan 2: Masalah teori yang ditetapkan
Di ruangan 50 orang, 30 seperti kopi, 25 seperti teh dan 15 seperti keduanya. Berapa banyak orang yang tidak suka kopi atau teh?
Analisa:
- Openai O1: Notasi matematika terperinci.
- Deepseek-R1: Solusi langsung dengan langkah-langkah yang jelas.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (1S) versus openai (3s).
- Pemenang: Deepseek-R1 (presentasi yang lebih jelas, 3x lebih cepat).
Metrik:
- Token: Deepseek (40) vs Openai (64).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00008) vs openai ($ 0,0013).
Wawasan utama: Pendekatan ringkas Deepseek-R1 mempertahankan kejelasan sambil meningkatkan kecepatan.
Pertanyaan 3: Perhitungan Matematika
Hitung nilai yang tepat dari: √ (144) + (15² ÷ 3) – 36.
Analisa:
- Openai O1: Langkah -langkah bernomor dengan rincian terperinci.
- Deepseek-R1: Perhitungan garis demi garis yang jelas.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (1S) versus openai (2s).
- Pemenang: Deepseek-R1 (Kejelasan yang sama, 2x lebih cepat).
Metrik:
- Token: Deepseek (30) vs Openai (60).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00006) vs openai ($ 0,0012).
Wawasan utama: Kedua model itu akurat; Deepseek-R1 lebih efisien.
Pertanyaan 4: Matematika Lanjutan
Jika x + y = 10 dan x² + y² = 50, apa nilai yang tepat dari x dan y?
Analisa:
- Openai O1: Solusi komprehensif dengan langkah -langkah terperinci.
- Deepseek-R1: Solusi yang efisien dengan langkah-langkah kunci yang disorot.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (2s) versus openai (5s).
- Pemenang: Dasi (Openai Lebih Baik Untuk Belajar; Deepseek Lebih Baik untuk Berlatih).
Metrik:
- Token: Deepseek (60) vs Openai (134).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00012) vs openai ($ 0,0027).
Wawasan utama: Pilihan Tergantung pada Kasus Penggunaan – Pengajaran versus Aplikasi Praktis. Deepseek-R1 unggul dalam kecepatan dan akurasi untuk tugas logis dan matematika, menjadikannya ideal untuk industri seperti keuangan, teknik dan ilmu data.
Pertanyaan 5: Analisis Investasi
Perusahaan memiliki anggaran $ 100.000. Opsi Investasi: Opsi A menghasilkan pengembalian 7% dengan risiko 20%, sementara Opsi B menghasilkan pengembalian 5% dengan risiko 10%. Opsi mana yang memaksimalkan potensi keuntungan sambil meminimalkan risiko?
Analisa:
- OpenAI O1: Analisis pengembalian risiko yang terperinci.
- Deepseek-R1: Perbandingan langsung dengan metrik utama.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (1.5s) versus openai (4s).
- Pemenang: Deepseek-R1 (analisis yang cukup, 2,7x lebih cepat).
Metrik:
- Token: Deepseek (50) vs Openai (110).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00010) vs openai ($ 0,0022).
Wawasan utama: Kedua model berkinerja baik dalam tugas pengambilan keputusan, tetapi output ringkas dan dapat ditindaklanjuti Deepseek-R1 membuatnya lebih cocok untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu. Deepseek-R1 memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara lebih efisien.
Pertanyaan 6: Perhitungan Efisiensi
Anda memiliki tiga rute pengiriman dengan jarak dan kendala waktu yang berbeda:
- Rute A: 120 km, 2 jam
- Rute B: 90 km, 1,5 jam
- Rute C: 150 km, 2,5 jam
Rute mana yang paling efisien?
Analisa:
- OpenAI O1: Analisis terstruktur dengan metodologi.
- Deepseek-R1: Perhitungan yang jelas dengan kesimpulan langsung,
- Waktu pemrosesan: Deepseek (1.5s) versus openai (3s).
- Pemenang: Deepseek-R1 (akurasi yang sama, 2x lebih cepat).
Metrik:
- Token: Deepseek (50) vs Openai (112).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00010) vs openai ($ 0,0022).
Wawasan utama: Keduanya akurat; Deepseek-R1 lebih efisien waktu.
Pertanyaan 7: Tugas pengkodean
Tulis fungsi untuk menemukan elemen yang paling sering dalam array dengan kompleksitas waktu O (n).
Analisa:
- Openai O1: Kode yang terdokumentasi dengan baik dengan penjelasan.
- Deepseek-R1: Kode bersih dengan dokumentasi penting.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (2s) versus openai (4s).
- Pemenang: Tergantung pada Kasus Penggunaan (Deepseek untuk Implementasi, OpenAi untuk Pembelajaran).
Metrik:
- Token: Deepseek (70) vs Openai (174).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00014) vs openai ($ 0,0035).
Wawasan utama: Keduanya efektif, dengan kekuatan yang berbeda untuk kebutuhan yang berbeda. Kemahiran pengkodean dan kemampuan optimisasi Deepseek-R1 menjadikannya pesaing yang kuat untuk tugas pengembangan perangkat lunak dan otomatisasi.
Pertanyaan 8: Desain Algoritma
Desain algoritma untuk memeriksa apakah nomor yang diberikan adalah palindrome yang sempurna tanpa mengubahnya menjadi string.
Analisa:
- Openai O1: Solusi komprehensif dengan penjelasan terperinci.
- Deepseek-R1: Implementasi yang efisien dengan poin-poin penting.
- Waktu pemrosesan: Deepseek (2s) versus openai (5s).
- Pemenang: Tergantung pada konteks (Deepseek untuk implementasi, OpenAi untuk pemahaman).
Metrik:
- Token: Deepseek (70) vs Openai (220).
- Biaya: Deepseek ($ 0,00014) vs openai ($ 0,0044).
Wawasan utama: Pilihan tergantung pada kebutuhan utama – kecepatan versus detail.
Metrik kinerja keseluruhan
- Total waktu pemrosesan: Deepseek (11.5s) vs OpenAi (28S).
- Token Total: Deepseek (390) versus Openai (916).
- Total biaya: Deepseek ($ 0,00078) versus openai ($ 0,0183).
Rekomendasi
- Lingkungan produksi
- Pratama: Deepseek-R1.
- Manfaat: Pemrosesan lebih cepat, biaya yang lebih rendah, akurasi yang cukup.
- Terbaik untuk: API, pemrosesan volume tinggi, aplikasi real-time.
- Pendidikan/Pelatihan
- Primer: OpenAI O1.
- Alternatif: Deepseek-R1 untuk latihan latihan.
- Terbaik untuk: Penjelasan terperinci, mempelajari konsep -konsep baru.
- Pengembangan Perusahaan
- Primer: Deepseek-R1 untuk implementasi.
- Sekunder: Openai O1 untuk dokumentasi.
- Pertimbangkan: pendekatan hibrida berdasarkan kebutuhan spesifik.
- Operasi yang peka terhadap biaya
- Sangat merekomendasikan: Deepseek-R1.
- Alasan: 2.4x lebih cepat, ~ 23x lebih hemat biaya.
- Catatan: Mempertahankan kualitas sambil mengurangi penggunaan sumber daya.
Kesimpulan: Model mana yang harus Anda pilih?
Pilihan antara Deepseek-R1 dan OpenAI O1 tergantung pada kebutuhan dan prioritas spesifik Anda.
Pilih Deepseek-R1 jika:
- Anda memprioritaskan efisiensi biaya, karena 23x lebih hemat biaya.
- Rata -rata pemrosesan lebih cepat (rata -rata 2,4x lebih cepat) sangat penting untuk kebutuhan Anda.
- Fokus Anda adalah pada aplikasi real-time, pemrosesan volume tinggi atau perhitungan matematika yang efisien.
- Anda seorang startup, peneliti atau pengembang yang mencari solusi AI yang terjangkau, open-source, dan dapat disesuaikan.
Pilih Openai O1 jika:
- Anda memerlukan penalaran terperinci dan penjelasan langkah demi langkah untuk tujuan pendidikan atau pelatihan.
- Kemampuan penalaran luas dan keandalan tingkat perusahaan sangat penting untuk proyek Anda.
- Anggaran bukanlah kendala utama, dan Anda menghargai kinerja yang dipoles, dokumentasi komprehensif, dan dukungan perusahaan.
Pilih pendekatan hibrida jika:
- Anda memiliki berbagai kebutuhan di berbagai proyek.
- Anda ingin menggunakan Deepseek-R1 untuk pengembangan dan implementasi yang cepat.
- Anda memerlukan OpenAI O1 untuk membuat dokumentasi terperinci atau materi pelatihan.
Pikiran terakhir
Munculnya Deepseek-R1 menandakan perubahan transformatif dalam pengembangan AI, menghadirkan alternatif kinerja tinggi yang hemat biaya untuk model komersial seperti Openai's O1. Sifat open-source dan kemampuan penalaran yang kuat memposisikannya sebagai game-changer untuk startup, pengembang, dan perusahaan yang sadar anggaran.
Analisis kinerja Deepseek-R1 menunjukkan kemajuan substansial dalam kemampuan AI, memberikan tidak hanya penghematan biaya tetapi juga pemrosesan yang lebih cepat (2.4x) dan output yang lebih jelas dibandingkan dengan O1 Openai. Kombinasi model kecepatan, efisiensi, dan kejelasan menjadikannya pilihan yang ideal untuk lingkungan produksi dan aplikasi real-time.
Seiring perkembangan lanskap AI, persaingan antara Deepseek-R1 dan OpenAI O1 kemungkinan akan memacu inovasi dan meningkatkan aksesibilitas, menguntungkan seluruh ekosistem. Apakah Anda seorang pembuat keputusan teknis atau pengembang yang ingin tahu, sekarang adalah momen untuk mengeksplorasi bagaimana model-model ini dapat merevolusi alur kerja Anda dan membuka kunci peluang baru. Masa depan AI tampak semakin bernuansa, dengan model dievaluasi berdasarkan kinerja yang terukur daripada afiliasi merek.