DeepSeek lanserer Open-Source Reasoning Model DeepSeek-R1 for å konkurrere med OpenAIs o1

DeepSeek introduserer DeepSeek-R1: A New Era for Open-Source AI

I et banebrytende fremskritt innen kunstig intelligens, har DeepSeek, et ledende AI-laboratorium basert i Kina, introdusert sine siste åpen kildekode-resonneringsmodeller: DeepSeek-R1 og DeepSeek-R1 Zero . Disse innovative modellene er designet for å demokratisere tilgangen til resonneringsevner på høyt nivå, samtidig som de gir konkurransedyktig ytelse som utfordrer eksisterende benchmarks i bransjen.

DeepSeek hevder at DeepSeek-R1 er lik OpenAIs o1 når det gjelder ytelse, som er en dristig påstand i det stadig mer konkurransedyktige AI-landskapet. Den er bygget på grunnlaget for den tidligere etablerte DeepSeek V3 , og viser en markant forbedring i ulike resonnement-scenarier.

Ytelsessammenligning: DeepSeek-R1 vs. OpenAIs o1

DeepSeek har utført omfattende benchmarking, og avslørte at R1 ikke bare presterer på nivå med o1, men utmerker seg på visse områder:

Oppnådde en imponerende 79,8 % poengsum på 2024 American Invitational Mathematics Examination (AIME), og overgikk o1s 79,2 % .
Oppnådde en bemerkelsesverdig suksessrate på 97,3 % på MATH-500, og oversteg o1s 96,4 % .
Oppnådde en 2029 Codeforces-vurdering , og satte den foran 96,3 % av menneskelige programmerere, med o1 som scoret litt høyere på 96,6 %.

I generelle kunnskapsvurderinger scoret R1 90,8 % på referanseindeksen Massive Multitask Language Understanding (MMLU), tett etter o1, som fikk 91,8 % . Disse imponerende resultatene viser R1s avanserte resonneringsevner som kan konkurrere godt mot etablerte proprietære modeller.

Åpen tilgang og brukervennlighet

Det som er spesielt bemerkelsesverdig er at DeepSeek-R1 er tilgjengelig på HuggingFace under en MIT-lisens, som tillater gratis bruk, selv for kommersielle applikasjoner. Videre kan R1 utføre selvfaktasjekking, og adressere en av de viktigste manglene i ikke-resonnerende AI-modeller, og til slutt forbedre påliteligheten i ulike applikasjoner.

DeepSeek-R1 er en tungvektsmodell som kan skilte med 671 milliarder parametere , en skala som betydelig forbedrer dens problemløsningsevne. For brukere med mindre krevende maskinvare har DeepSeek gitt ut «destillerte» versjoner av R1, tilgjengelig i størrelser fra 1,5 milliarder til 70 milliarder parametere , noe som gjør dem operative på standard bærbare datamaskiner. DeepSeek-R1 er også tilgjengelig gjennom DeepSeeks API, og tilbyr en prisfordel på 90% til 95% lavere enn OpenAIs o1, noe som gjør det til et attraktivt alternativ for utviklere.

Innovasjon gjennom forsterkende læring

En grunnleggende forskjell for DeepSeek-R1 ligger i dens anvendelse av forsterkende læring i kombinasjon med overvåket finjustering, og skiller den fra modeller som o1 som er avhengige av tankekjede. Denne innovasjonen fører ikke bare til kostnadseffektivitet, men forbedrer også modellens effektivitet.

Regulatoriske utfordringer og begrensninger

Ikke desto mindre står DeepSeek-R1 overfor noen regulatoriske hindringer, gitt at den er utviklet i Kina. Modellen følger regelverket som håndheves av Kinas internettmyndigheter, og sikrer overholdelse av «kjernesosialistiske verdier». Dette har implikasjoner på utvalget av temaer som dekkes, ettersom R1 bevisst unngår områder som Den himmelske freds plass og Taiwans autonomi i sine svar.

Å bygge bro over gapet mot AGI

Til tross for disse begrensningene, tar utgivelsen av DeepSeek-R1 fremskritt mot å lukke gapet mellom åpne og lukkede kildemodeller i jakten på kunstig generell intelligens (AGI). Det betyr mer enn bare en teknisk prestasjon; den viser det enorme potensialet til åpen kildekode AI på en arena som ofte domineres av proprietære systemer. Ved å kombinere høy ytelse med tilgjengelige distribusjonsalternativer, styrker DeepSeek utviklere og forskere globalt til å ta del i AI-evolusjonen.

Etter hvert som kappløpet om AGI intensiveres, fungerer DeepSeek-R1 som en kraftig påminnelse om at åpenhet og samarbeid vil være avgjørende for å forme fremtidens teknologi.

Ofte stilte spørsmål

1. Hva skiller DeepSeek-R1 fra OpenAIs o1?

DeepSeek-R1 bruker forsterkende læring kombinert med overvåket finjustering, i motsetning til OpenAIs o1, som er avhengig av tankekjede-prosesser. Dette fører til en reduksjon i driftskostnadene på 90-95 % samtidig som konkurransedyktig ytelse opprettholdes.

2. Er det noen restriksjoner på bruk av DeepSeek-R1 til kommersielle formål?

Nei, DeepSeek-R1 er tilgjengelig under en MIT-lisens, slik at brukere kan bruke modellen gratis, selv i kommersielle applikasjoner. Dette åpner for et bredt spekter av muligheter for både bedrifter og utviklere.

3. Hva er begrensningene til DeepSeek-R1-modellen?

Mens DeepSeek-R1 har imponerende muligheter, er den underlagt kinesiske internettforskrifter, som kan begrense svarene på sensitive emner, som Den himmelske freds plass eller Taiwans autonomi. Dette kan begrense dens anvendelighet i visse sammenhenger.