DeepSeek-R1: убийца OpenAI или начало новой гонки LLM?

Разговоров о новых языковых моделях сейчас столько, что скоро их будут обсуждать даже бабушки у подъезда. В мире ИИ разгорается новая битва титанов, и, кажется, OpenAI впервые за долгое время начал нервно потирать ладошки.

Вот еще недавно все думали: «Ну кто вообще сможет догнать OpenAI? Они же впереди всей планеты!» А тут БАЦ 💥 — DeepSeek-R1 ворвался, как звезда на вечеринку, и заявил: «Привет, я почти такой же мощный, но в 20 раз дешевле!». Но давайте разберемся — чем DeepSeek-R1 отличается от OpenAI o1 на практике? Какие задачи он решает лучше, а где пока уступает?

Год назад казалось, что OpenAI недосягаем, но теперь картина совсем другая.

🔹 Claude 3 стал первым тревожным звонком для OpenAI.
🔹 Claude 3.5 и 3.6 уже превосходят GPT-4o во многих задачах.
🔹 Gemini 1.5 Pro догнал OpenAI, а Gemini 2.0 Flash оказался конкурентом по цене и скорости.
🔹 Теперь DeepSeek-R1 фактически на уровне OpenAI o1, но стоит в десятки раз дешевле.

Гонка между OpenAI, Google, Anthropic и DeepSeek только начинается. Следующие недели могут перевернуть рынок LLM!

Некоторые пользователи шутят, что DeepSeek просто делает то, что Китай делает лучше всего – берёт американскую идею, улучшает и удешевляет. Но дело не только в копировании. DeepSeek не просто повторил OpenAI, а добавил свои технологии.

Как говорится, факты важнее громких слов, так что вот сравнение этих двух гигантов:

📌 Глобальное отличие – полностью открытый исходный код (лицензия MIT). Это значит, что любой может скачать, запустить локально и даже адаптировать модель под свои нужды.
📌 В отличие от OpenAI, который тратит миллиарды на вычисления, DeepSeek сумел добиться топового качества, не имея доступа к лучшим NVIDIA-чипам из-за санкций.
📌 Некоторые предполагают, что финансирование DeepSeek идёт от хедж-фондов, и они даже могут шортить акции OpenAI перед каждым новым релизом (финансовая магия, лол).

💡 Вывод: DeepSeek-R1 уступает OpenAI o1 по максимальному числу выходных токенов, но просто уничтожает его по цене и, главное, имеет открытый код.

Проверим в реальных задачах, кто на что способен.

Обе модели умеют анализировать сложные вопросы, выстраивать аргументы и делать выводы. DeepSeek-R1 показывает почти такой же уровень, как OpenAI o1, но немного проигрывает в точности при разборе многослойных логических задач.

👉 Пример: Если попросить объяснить запутанную юридическую ситуацию, обе модели дадут логичный ответ, но OpenAI o1, как правило, использует больше контекста и дает чуть более развернутые пояснения.

Однако DeepSeek-R1 работает быстрее и часто предлагает альтернативные точки зрения, что может быть полезно в спорных темах.

Вот здесь разница заметнее. OpenAI o1 уверенно решает сложные уравнения и задачи с несколькими шагами, особенно в высшей математике.

DeepSeek-R1 тоже хорош, но иногда допускает небольшие ошибки в длинных расчетах. Однако он учится на своих промахах: если попросить его проверить ответ, он исправит себя.

👉 Пример: Если задать сложное дифференциальное уравнение, OpenAI o1, скорее всего, выдаст точный пошаговый разбор. DeepSeek-R1 может справиться не хуже, но иногда будет ошибаться в промежуточных вычислениях.

В бытовой математике (проценты, конверсии, статистика) обе модели работают на отлично.

Вот тут начинается самое интересное. Обе модели умеют писать код, объяснять ошибки и даже оптимизировать алгоритмы.

DeepSeek-R1 показал впечатляющие результаты, особенно в простых скриптах и обработке данных. Но если речь идет о более сложных задачах, таких как многопоточное программирование или работа с большими базами данных, OpenAI o1 пока чуть точнее.

👉 Пример: При написании сложного кода для веб-приложения OpenAI o1 может предложить более оптимизированный вариант сразу, тогда как DeepSeek-R1 иногда требует доработки.

Но есть интересный момент — DeepSeek-R1 менее ограничен в своих ответах. Он предлагает более креативные решения, которые могут работать быстрее или быть проще в поддержке.

DeepSeek-R1 неожиданно вырвался вперед в этой категории. Его тексты получаются живыми, естественными и даже эмоциональными.

👉 Пример: При написании рассказов, стихов или креативных рекламных текстов DeepSeek-R1 часто дает оригинальные идеи, тогда как OpenAI o1 может быть чуть более предсказуемым.

Но если важна структура и формальность (например, для бизнес-документов или технических отчетов), OpenAI o1 выигрывает — он формулирует мысли четче и лаконичнее.

Выбор модели зависит от конкретных задач — обе показывают отличные результаты в своей сфере.

Ну, судя по всему, да.

💡 OpenAI бросает в бой все, что может:

Google пока не паникует, но с Gemini 2.0 Flash они уже наступают на пятки OpenAI.

ИИ-индустрия становится похожа на гонки «Формулы-1», где каждая компания пытается выжать максимум из своих моделей.

📌 OpenAI, скорее всего, скоро выпустит обновлённый o3, но теперь у него реальный конкурент.
📌 Google тоже включается в игру, а Anthropic готовит новые версии Claude.
📌 А DeepSeek продолжает делать ставку на open-source, что может полностью изменить рынок.

🔥 Какую модель вы уже пробовали? Какие задачи она вам решила? Пишите в комментариях! 🚀