DeepSeek R1 vs OpenAI-o1: Vilken resonemangsmodell är bättre?

Ett AI-verktygs kapacitet och användningsmångfald är nära kopplade till den LLM (Large Language Model) som AI-verktyget använder. Om AI-verktygets LLM presterar bra i uppgifter som kodning, naturligt språk och resonemang kan du slutföra komplexa uppgifter på ett mer koncist sätt med det AI-verktyget. När det gäller de mest avancerade LLM:erna är OpenAI-o1 ett populärt alternativ med hög prestanda som accepteras av alla. DeepSeek R1 som introducerades 2025/01/20 och har en prestanda som konkurrerar med OpenAI-o1-modellen, började dock sticka ut genom att erbjuda liknande prestanda till ett lägre pris. Om du är nyfiken på DeepSeek R1-modellen och vill lära dig dess likheter och skillnader med OpenAI-o1, har vi täckt dig!

I den här artikeln kommer vi att undersöka modellerna OpenAI-o1 och DeepSeek R1 och jämföra de två modellerna.

Är ni redo? Låt oss dyka in!

TL; DR

• DeepSeek R1 är en stor språkmodell som släpptes den 20 januari 2025 och har en liknande prestanda som OpenAI-o1.
• DeepSeek R1 har två versioner 70b och 32b för att möta användarnas specifika behov.
• Du kan använda DeepSeek AI-chatbotgränssnittet för att komma åt DeepSeek R1-modellen, använda den som API eller integrera den direkt i ditt arbetsflöde via TextCortex.
• DeepSeek R1- och OpenAI o1-modellerna är två olika stora språkmodeller som erbjuder hög prestanda.
• Även om både DeepSeek R1 och OpenAI-o1 har liknande prestanda i riktmärken, är DeepSeek R1-modellen budgetvänlig.
• Om du letar efter en metod där du kan använda DeepSeek- och OpenAI-o1-modeller samtidigt och integrera båda i din organisations arbetsflöde är TextCortex rätt väg att gå.

Vad är DeepSeek R1?

DeepSeek R1 är en LLM som släpptes den 20 januari 2025 och som sticker ut med sin höga prestanda i benchmarks. DeepSeek R1 erbjuder sina användare samma prestanda som OpenAI-o1-modellen till mycket billigare priser. DeepSeek R1 utnyttjar en unik flerstegs träningsprocess för att uppnå avancerad resonemangsförmåga. Den använder en Mixture of Experts (MoE)-design med 671 miljarder parametrar, som aktiverar 37 miljarder per passering. Denna arkitektur utmärker sig för sin skalbarhet och effektivitet.

DeepSeek R1 Funktioner

DeepSeek R1 erbjuder sina användare ett LLM-gränssnitt med 671 miljarder parametrar och ett 128K kontextfönster. DeepSeek R1-modellen har släppts i två versioner, 70b och 32b, för att tillgodose användarnas specifika behov. Om du behöver hög processorkraft för mer komplexa uppgifter kan det vara bra att använda DeepSeek R1 70b-versionen och 32b-versionen för uppgifter som kräver mindre processorkraft.

DeepSeek R1 kan utföra alla de uppgifter för generering av textutdata och analys av indata som en stor språkmodell kan. Med andra ord kan du använda DeepSeek R1 för att generera innehåll från grunden eller för att redigera ditt befintliga innehåll. Även om DeepSeek R1 kan utföra naturliga språkuppgifter med hög prestanda, är de funktioner som gör att den sticker ut avancerade resonemang, matematik och kodning. DeepSeek R1 kan framgångsrikt hantera komplexa resonemangsuppgifter tack vare MoE- och Multi-Head Latent Attention (MLA)-teknikerna.

DeepSeek R1 Prissättning

Om du bara vill uppleva DeepSeek R1-modellen som en AI-chatbot kan du prova den gratis på DeepSeeks officiella webbplats. Men om du vill använda DeepSeek R1 som ett API måste du betala följande prissättning. 

• Input Cache Hit: 0,14 USD per miljon tokens  
• Input Cache Miss: 0,55 USD per miljon tokens  
• Utgångspris: 2,19 USD per miljon tokens  

Hur får jag tillgång till DeepSeek R1?

För att komma åt DeepSeek R1-modellen endast som ett AI-chatbotgränssnitt kan du besöka DeepSeeks officiella webbplats. Om du vill installera DeepSeek R1-modellen som ett API kan du hämta den från GitHub eller DeepSeek.

Om du vill integrera DeepSeek R1-modellen direkt i ditt arbetsflöde kan du få tillgång till den på TextCortex.

TextCortex erbjuder flera LLM:er, inklusive DeepSeek R1-modellen, för att hjälpa användare att automatisera komplexa arbetsflöden, lätta på arbetsbördan och spara tid. Du kan utnyttja DeepSeek R1-modellen för dina kunskapshanteringsuppgifter, dokumentationsskapande, webbdrivna forskningsuppgifter, dataanalysuppgifter samt kodnings- och matematikbehov via TextCortex.

DeepSeek R1 vs. OpenAI-o1

DeepSeek R1-modellen får liknande resultat som OpenAI:s mest avancerade modell o1 i benchmarks som är utformade för att mäta LLM:ers prestanda. Båda de stora språkmodellerna erbjuder fördelar och nackdelar jämfört med varandra. Om du undrar över skillnaderna och likheterna mellan DeepSeek R1- och OpenAI-o1-modellerna och inte är säker på vilken modell du ska använda, så hjälper vi dig!

Prestanda och riktmärken

DeepSeek R1-modellen har liknande poäng som OpenAI-o1 i benchmarks som är utformade för att mäta prestanda och kapacitet hos stora språkmodeller. När det gäller de två LLM:ernas prestanda för bearbetning av naturligt språk har OpenAI-o1 något bättre resultat. I benchmarks för matematik och kodning lyckades DeepSeek R1-modellen dock överträffa OpenAI-o1 något. Eftersom det finns små skillnader i benchmarkprestanda mellan de två stora språkmodellerna, kan båda hjälpa dig att slutföra komplexa uppgifter.

OpenAI-o1 jämfört med DeepSeek R1: Prissättning

Både OpenAI-o1 och DeepSeek R1-modellerna kan göra användarna förvirrade över vilket de ska välja, med liknande prestanda i benchmarks. Prissättningen för in- och utdata som erbjuds av de två stora språkmodellerna kan dock göra ditt val lite enklare. OpenAI-o1-modellen tar mellan 7,50 och 15 dollar för varje miljon inmatade tokens och 60 dollar för varje miljon utmatade tokens.

Å andra sidan kostar DeepSeek R1-modellen mellan 0,14 och 0,55 USD per 1 miljon inmatade tokens och 2,19 USD per 1 miljon utmatade tokens. Med tanke på den enorma prisskillnaden mellan de två stora språkmodellerna och deras nästan lika prestanda är DeepSeek R1-modellen ett mer budgetvänligt alternativ.

Användningsfall

Sedan den utvecklades har OpenAI-o1-modellen använts i uppgifter som rör naturligt språk, kodning, resonemang, dataanalys och matematik för att driva olika AI-verktyg. Du kan välja OpenAI-o1-modellen för att utföra alla uppgifter i din organisation utan att tänka.

Å andra sidan är DeepSeek R1-modellen utformad för att ge högre prestanda i avancerade resonemangs- och kodningsuppgifter tack vare sin MoE-teknik och 671 miljarder parametrar. Även om OpenAI-o1-modellen också har hög prestanda i kodnings- och resonemangsuppgifter, framstår DeepSeek R1-modellen som ett mer kostnadseffektivt alternativ.

Ett bättre alternativ: TextCortex

Om du har områden i ditt företag och din organisation där du kan använda både OpenAI-o1- och DeepSeek R1-modeller och du inte är säker på vilken du ska välja, kan du integrera båda i ditt affärsarbetsflöde genom TextCortex. TextCortex är en AI-assistent som är utformad för att automatisera komplexa uppgifter genom att integreras i användarnas arbetsflöde. Det erbjuder flera LLM: er som OpenAI-o1, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek R1, flera AI-bildgeneratorer, webbsökning, kunskapsbaser, kraftfull RAG (Retrieval-augmented generation) och 30 000+ webbplats- och integrations.

TextCortex är ett perfekt val inte bara för att automatisera komplexa uppgifter i din organisation utan också för att öka dina medarbetares individuella prestationer. Med hjälp av TextCortex kan dina medarbetare snabbt komma åt det de letar efter i dina interna data och slutföra det utan att tappa fokus på den aktuella uppgiften. Kolla in resultaten från en av våra fallstudier:

• TextCortex genomfördes för Kemény Boehme Consultants som en lösning för att ta itu med dessa utmaningar och idag rapporterar medarbetarna ökad effektivitet och produktivitet (igenomsnitt sparas 3 arbetsdagar per månad och medarbetare).
• AICX, en ekosystempartner till TextCortex, var en viktig del av onboardingen och bidrog till att teamet aktiverades till 70% under de första veckorna.
• Medarbetarnas förtroende för att använda och arbeta med AI ökade med 60%.‍
• Implementeringen resulterade i en 28-faldig avkastning på investeringen (ROI).

Vanliga frågor och svar

Är DeepSeek ett kinesiskt företag?

DeepSeek grundades 2023 av Liang Wenfeng i Hangzhou, Kina. DeepSeek-modellen utvecklades med hjälp av Nvidias A100-chips. Även efter Nvidias förbud mot A100-chip fortsatte DeepSeek att utvecklas, och den 20 januari 2025 tillkännagavs DeepSeek R1-modellen, som konkurrerar med prestandan hos OpenAI-o1-modellen.

Vad gör DeepSeek R1?

DeepSeek R1 kan utföra grundläggande uppgifter som en stor språkmodell kan göra, till exempel kodgenerering, problemlösning, innehållsgenerering, översättning, parafrasering och dataanalys. Uppgifter som DeepSeek R1 briljerar i inkluderar kodning och resonemang. DeepSeek R1 kan generera mer exakta resultat genom att bryta ner komplexa resonemangsuppgifter i mindre steg med MoE- och MLA-teknik (Multi-Head Latent Attention).

Vad är det som är så speciellt med DeepSeek?

DeepSeek R1-modellen erbjuder avancerade resonemang, matematik och problemlösningsförmåga till sina användare. Det som gör den så speciell är att den erbjuder prestanda som är lika med OpenAI-o1-modellen till en mycket lägre kostnad. Att generera 1 miljon tokens utdata med DeepSeek R1-modellen kostar 2,19 USD.