DeepSeek R1 vs OpenAI-o1: Welk redeneermodel is beter?

De mogelijkheden en gebruiksdiversiteit van een AI-tool hangen nauw samen met de LLM (Large Language Model) die de AI-tool gebruikt. Als het LLM van de AI tool goed presteert in taken zoals coderen, natuurlijke taal en redeneren, dan kun je complexe taken beknopter voltooien met die AI tool. Als het gaat om de meest geavanceerde LLM's, is OpenAI-o1 een populaire optie met hoge prestaties die door iedereen wordt geaccepteerd. DeepSeek R1, geïntroduceerd op 2025/01/20 en met prestaties die concurreren met het OpenAI-o1 model, begon zich echter te onderscheiden door vergelijkbare prestaties te bieden tegen een lagere prijs. Als je nieuwsgierig bent naar het DeepSeek R1 model en de overeenkomsten en verschillen met OpenAI-o1 wilt weten, dan hebben we dat voor je geregeld!

In dit artikel onderzoeken we de modellen OpenAI-o1 en DeepSeek R1 en vergelijken we de twee modellen.

Klaar? Laten we erin duiken!

TL; DR

• De DeepSeek R1 is een groot taalmodel dat op 20 januari 2025 is uitgebracht en vergelijkbare prestaties levert als OpenAI-o1.
• DeepSeek R1 heeft twee versies 70b en 32b om aan de specifieke behoeften van gebruikers te voldoen.
• Je kunt de DeepSeek AI chatbot interface gebruiken om toegang te krijgen tot het DeepSeek R1 model, het gebruiken als API of het direct integreren in je workflow via TextCortex.
• DeepSeek R1 en OpenAI o1 modellen zijn twee verschillende grote taalmodellen die hoge prestaties bieden.
• Hoewel zowel DeepSeek R1 als OpenAI-o1 vergelijkbare prestaties leveren in benchmarks, is DeepSeek R1 budgetvriendelijk.
• Als je op zoek bent naar een methode waarbij je DeepSeek- en OpenAI-o1-modellen tegelijkertijd kunt gebruiken en beide kunt integreren in de workflow van je organisatie, dan is TextCortex de juiste keuze.

Wat is DeepSeek R1?

DeepSeek R1 is een LLM die werd uitgebracht op 20 januari 2025 en opvalt door zijn hoge prestaties in benchmarks. DeepSeek R1 biedt zijn gebruikers dezelfde prestaties als het OpenAI-o1 model tegen veel lagere prijzen. DeepSeek R1 maakt gebruik van een uniek meerfasig trainingsproces om geavanceerde redeneercapaciteiten te bereiken. Het maakt gebruik van een Mixture of Experts (MoE) ontwerp met 671 miljard parameters, waarbij er 37 miljard worden geactiveerd per forward pass. Deze architectuur onderscheidt zich door zijn schaalbaarheid en efficiëntie.

DeepSeek R1 functies

DeepSeek R1 biedt zijn gebruikers een LLM interface met 671 miljard parameters en een 128K contextvenster. Het DeepSeek R1 model is uitgebracht in twee versies, 70b en 32b, om aan de specifieke behoeften van gebruikers te voldoen. Als je veel rekenkracht nodig hebt voor complexere taken, is het handig om de DeepSeek R1 70b versie te gebruiken en de 32b versie voor taken die minder rekenkracht vereisen.

DeepSeek R1 kan alle tekstuele uitvoer genereren en invoeranalysetaken uitvoeren die een groot taalmodel kan uitvoeren. Met andere woorden, je kunt DeepSeek R1 gebruiken om inhoud vanaf nul te genereren of om je bestaande inhoud te bewerken. Hoewel DeepSeek R1 natuurlijke taaltaken met hoge prestaties kan uitvoeren, zijn de eigenschappen die het onderscheiden geavanceerde redenering, wiskunde en codering. DeepSeek R1 kan complexe redeneertaken met succes aan dankzij MoE en Multi-Head Latent Attention (MLA) technologieën.

DeepSeek R1 Prijzen

Als je het DeepSeek R1-model alleen als AI-chatbot wilt ervaren, kun je het gratis uitproberen op de officiële website van DeepSeek. Als je DeepSeek R1 echter als API wilt gebruiken, moet je de volgende prijs betalen. 

• Input Cache Hit: $0,14 per miljoen tokens  
• Input Cache Miss: $0,55 per miljoen tokens  
• Uitvoerprijs: $2,19 per miljoen tokens  

Hoe krijg ik toegang tot DeepSeek R1?

Om alleen toegang te krijgen tot het DeepSeek R1 model als AI chatbot interface, kun je de officiële website van DeepSeek bezoeken. Als je het DeepSeek R1 model als API wilt installeren, kun je het van GitHub of DeepSeek halen.

Als je het DeepSeek R1 model direct in je workflow wilt integreren, kun je het op TextCortex openen.

TextCortex biedt meerdere LLM's, waaronder het DeepSeek R1 model, om gebruikers te helpen complexe workflows te automatiseren, hun werklast te verlichten en tijd te besparen. Via TextCortex kun je het DeepSeek R1 model gebruiken voor je kennisbeheertaken, het maken van documentatie, webgedreven onderzoekstaken, gegevensanalysetaken en codeer- en rekenbehoeften.

DeepSeek R1 vs. OpenAI-o1

Het DeepSeek R1 model scoort vergelijkbaar met OpenAI's meest geavanceerde model o1 in benchmarks die zijn ontworpen om de prestaties van LLM's te meten. Beide grote taalmodellen bieden voor- en nadelen ten opzichte van elkaar. Als je je afvraagt wat de verschillen en overeenkomsten zijn tussen de DeepSeek R1 en OpenAI-o1 modellen en je niet zeker weet welk model je moet gebruiken, dan kunnen we je helpen!

Prestaties en benchmarks

Het DeepSeek R1 model heeft vergelijkbare scores als OpenAI-o1 in benchmarks die zijn ontworpen om de prestaties en mogelijkheden van grote taalmodellen te meten. Als het gaat om de natuurlijke taalverwerkingsprestaties van de twee LLM's, heeft OpenAI-o1 iets betere resultaten. In de benchmarks voor wiskunde en codering slaagde het DeepSeek R1 model er echter in om iets beter te presteren dan OpenAI-o1. Omdat er kleine verschillen zijn in de benchmarkprestaties tussen de twee grote taalmodellen, kunnen beide je helpen bij het voltooien van complexe taken.

OpenAI-o1 vs. DeepSeek R1: Prijzen

Zowel OpenAI-o1 als DeepSeek R1 modellen kunnen gebruikers in verwarring brengen over welke te kiezen, met vergelijkbare prestaties in benchmarks. De invoer- en uitvoerprijzen van de twee grote taalmodellen kunnen de keuze echter iets gemakkelijker maken. Het OpenAI-o1 model rekent tussen $7,50 en $15 voor elke 1 miljoen invoertokens, en $60 voor elke 1 miljoen uitvoertokens.

Aan de andere kant kost het DeepSeek R1-model tussen de $0,14 en $0,55 per 1 miljoen invoertokens en $2,19 per 1 miljoen uitvoertokens. Gezien het enorme prijsverschil tussen de twee grote taalmodellen en hun bijna gelijke prestaties, is het DeepSeek R1 model een meer budgetvriendelijke optie.

Gebruikscases

Sinds de ontwikkeling is het OpenAI-o1 model gebruikt in natuurlijke taal, codering, redeneren, gegevensanalyse en wiskundige taken om verschillende AI tools aan te drijven. Je kunt het OpenAI-o1 model kiezen om elke taak in je organisatie zonder nadenken uit te voeren.

Aan de andere kant is het DeepSeek R1 model ontworpen om hogere prestaties te leveren in geavanceerde redeneer- en codeertaken dankzij zijn MoE technologie en 671 miljard parameters. Hoewel het OpenAI-o1 model ook hoge prestaties levert in codeer- en redeneertaken, springt het DeepSeek R1 model eruit als een kosteneffectiever alternatief.

Een beter alternatief: TextCortex

Als je gebieden in je bedrijf en organisatie hebt waar je zowel OpenAI-o1 als DeepSeek R1 modellen kunt gebruiken en je weet niet zeker welke je moet kiezen, dan kun je beide integreren in je bedrijfsworkflow via TextCortex. TextCortex is een AI-assistent die is ontworpen om complexe taken te automatiseren door deze te integreren in de workflow van zijn gebruikers. Het biedt meerdere LLM's zoals OpenAI-o1, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek R1, meerdere AI-afbeeldingsgeneratoren, zoeken op het web, kennisbanken, krachtige RAG (Retrieval-augmented generation) en 30.000+ website- en integrations.

TextCortex is niet alleen een ideale keuze voor het automatiseren van complexe taken van je organisatie, maar ook voor het verhogen van de individuele prestaties van je medewerkers. Met TextCortex hebben je medewerkers snel toegang tot wat ze zoeken in je interne gegevens en kunnen ze dit voltooien zonder hun aandacht te verliezen voor de taak die ze moeten uitvoeren. Bekijk de resultaten van een van onze casestudies:

• TextCortex werd uitgevoerd voor Kemény Boehme Consultants als oplossing om deze uitdagingen aan te pakken en vandaag de dag melden de medewerkers een verhoogde efficiëntie en productiviteit(gemiddeld 3 werkdagen per maand per medewerker bespaard).
• AICX, een ecosysteempartner van TextCortex, was een integraal onderdeel van de onboarding en hielp bij het bereiken van een activeringspercentage van 70% van het team binnen de eerste weken.
• Het vertrouwen van werknemers in het gebruik van en werken met AI is met 60% toegenomen.‍
• De implementatie resulteert in een rendement op investering (ROI) van 28x.

Veelgestelde vragen

Is DeepSeek een Chinees bedrijf?

DeepSeek werd in 2023 opgericht door Liang Wenfeng in Hangzhou, China. Het DeepSeek-model werd ontwikkeld met behulp van de A100-chips van Nvidia. Zelfs na het verbod op de A100-chip van Nvidia bleef DeepSeek doorontwikkelen en op 20 januari 2025 werd het DeepSeek R1-model aangekondigd, dat concurreert met de prestaties van het OpenAI-o1-model.

Wat doet DeepSeek R1?

DeepSeek R1 kan basistaken uitvoeren die een groot taalmodel kan doen, zoals code genereren, problemen oplossen, inhoud genereren, vertalen, parafraseren en gegevens analyseren. Taken waarin DeepSeek R1 uitblinkt zijn coderen en redeneren. DeepSeek R1 kan nauwkeurigere resultaten genereren door complexe redeneertaken op te splitsen in kleinere stappen met MoE en Multi-Head Latent Attention (MLA) technologieën.

Wat is er zo speciaal aan DeepSeek?

Het DeepSeek R1 model biedt geavanceerde redeneer-, reken- en probleemoplossende mogelijkheden aan zijn gebruikers. Wat het zo speciaal maakt is dat het prestaties biedt die gelijk zijn aan die van het OpenAI-o1 model tegen veel lagere kosten. Het genereren van 1 miljoen tokens aan uitvoer met het DeepSeek R1 model kost $2,19.