DeepSeek-R1 и ChatGPT имеют свои особенности и отличия. 17

Архитектура. 1 DeepSeek-R1 использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) с 671 миллиардом параметров, при этом 37 миллиардов активируются за один проход. 1 Это позволяет модели эффективно управлять большими окнами контекста, динамически выбирать релевантные подмножества параметров, оптимизировать вычислительные ресурсы и поддерживать производительность. 1 В то время как ChatGPT использует архитектуру на основе трансформеров с фиксированным набором параметров, активируемых во время каждого прохода, что может приводить к высоким вычислительным затратам, особенно при обработке больших окон контекста. 1

Эффективность обучения. 1 DeepSeek-R1 отличается эффективностью обучения: модель была обучена с использованием около 2000 чипов Nvidia H800 за 55 дней, при этом стоимость обучения составила около 5,6 млн долларов. 1 В то время как обучение ChatGPT, хотя и привело к высокоспособной модели, потребовало значительно больших вычислительных ресурсов и связанных затрат. 1

Решение задач рассуждения и кодирования. 1 В задачах, связанных с рассуждениями и кодированием, у ChatGPT есть преимущество. 1 Он выдаёт более точные и надёжные результаты, что делает его предпочтительным выбором для решения сложных задач и помощи в программировании. 1 DeepSeek-R1, хотя и компетентен, ещё догоняет в этих областях, но показывает быстрые улучшения. 1

Творческое письмо. 1 DeepSeek-R1 демонстрирует сильные стороны в творческих задачах. 1 Пользователи сообщают, что она может генерировать полные истории с связными повествованиями, хотя глубина и сложность могут варьироваться. 1 ChatGPT также хорошо справляется с творческим письмом, но склонен выдавать более структурированный и ориентированный на идеи контент. 1

Выбор между DeepSeek-R1 и ChatGPT зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.