Neste artigo, realizaremos uma comparação abrangente do DeepSeek-R1 e do o1 da OpenAI, com foco em suas principais diferenças e pontos fortes. Examinaremos seu desempenho em três áreas principais:
- Capacidades de raciocínio matemático e habilidades de resolução de problemas
- Proficiência em codificação e desempenho de desenvolvimento de software
- Raciocínio geral e recursos de gerenciamento de tarefas
Ajudaremos você a entender qual desses novos modelos de IA pode ser mais adequado para aplicativos e casos de uso específicos. Também exploraremos as implicações de custo e os fatores de segurança que podem influenciar sua escolha entre esses dois poderosos sistemas de IA.
O que é o DeepSeek-R1?
A DeepSeek, uma empresa chinesa de IA fundada em 2023, fez ondas na comunidade de IA com seu último lançamento: DeepSeek-R1. Este modelo representa um avanço significativo na tecnologia de IA de código aberto com uma abordagem única para treinamento e desenvolvimento de modelos.
O método de treinamento é o maior fator nas diferenças entre DeepSeek e OpenAI.
Enquanto os modelos o1 da OpenAI usam Ajuste Fino Supervisionado (SFT) em larga escala combinado com aprendizado por reforço, o DeepSeek iniciou o R1-Zero usando apenas aprendizado por reforço – o primeiro para modelos de código aberto.
Em termos simples, seu modelo primeiro aprende com exemplos cuidadosamente selecionados, depois aprende a raciocinar por tentativa e erro e, finalmente, refina suas habilidades por meio de treinamento extensivo – semelhante a como um aluno pode aprender por meio de exemplos, prática e feedback.
O processo de raciocínio do DeepSeek se destaca por seus sofisticados comportamentos de autocorreção e abordagem de cadeia de pensamento. O modelo pode pausar no meio do raciocínio para reavaliar sua lógica – muitas vezes sinalizada por frases como “Espere um minuto” ou “Espere, mas …”
Essa abordagem arquitetônica afeta drasticamente o preço do uso do DeepSeek vs OpenAI. O DeepSeek-R1 opera com cerca de 5% do custo em comparação com os modelos tradicionais, pois só precisa processar 37 bilhões de parâmetros por cálculo, em vez de todos os 671 bilhões. Essa redução significativa de custos o torna uma opção economicamente atraente para implantações de IA em larga escala.
O que é o o1 da OpenAI?
Em comparação, modelos tradicionais como o da OpenAI são treinados de maneira mais direta – eles aprendem estudando exemplos com respostas corretas, como um aluno que só aprende com livros didáticos e testes práticos.
O o1 da OpenAI representa a mais recente inovação de IA em sua série de modelos, com base no sucesso do ChatGPT e do GPT-4. A família o1 inclui três variantes: o1 (padrão), o1-mini e o1 pro mode, cada uma projetada para casos de uso específicos.
O o1 da OpenAI superou os modelos anteriores em tecnologia e capacidade de raciocínio. Ele se destaca na resolução de problemas complexos e na análise lógica, quebrando problemas de várias etapas, mantendo cadeias de raciocínio coerentes. Essas melhorias, combinadas com recursos de segurança aprimorados e detecção de viés, tornam o o1 especialmente valioso para aplicações comerciais e profissionais.
Enquanto o DeepSeek-R1 opera de forma eficiente usando apenas 37 bilhões de parâmetros por cálculo, o o1 requer significativamente mais recursos computacionais, tornando-o aproximadamente 20 vezes mais caro para ser executado em escala. Isso tem sido visto como uma das maiores vantagens do DeepSeek.
Podemos comparar DeepSeek vs o1 nos gráficos abaixo. Observe como ambos os modelos têm classificações de qualidade semelhantes (89% a 90%), mas a classificação de custo do DeepSeek é significativamente menor, de apenas US$ 4 por 1 milhão de tokens, em comparação com os US$ 26,3 da o1 (fonte: Artificial Analysis).
Mas o R1 do DeepSeek pode substituir totalmente o o1 – ou mesmo o ChatGPT – para todas as nossas necessidades atuais de IA?
Comparação de desempenho: DeepSeek vs o1
Fontes: Artigo DeepSeek-R1 e cartão do sistema OpenAI o1
Raciocínio Matemático
O primeiro fator em nossa comparação DeepSeek vs OpenAI é o raciocínio matemático.
O MATH-500 é um benchmark rigoroso que testa habilidades matemáticas avançadas de resolução de problemas, abrangendo tópicos de álgebra a cálculo. Uma pontuação alta indica capacidades excepcionais de raciocínio matemático.
Pontuação MATH-500:
- DeepSeek-R1: 97,3%
- OpenAI o1: 96,4%
Essas pontuações demonstram a capacidade excepcional de ambos os modelos em matemática avançada. Uma pontuação acima de 95% indica desempenho de nível quase humano de especialista na resolução de problemas matemáticos intrincados.
A estreita margem entre o DeepSeek-R1 (97,3%) e o o1 (96,4%) sugere que ambos os modelos são altamente competentes em raciocínio matemático, com o DeepSeek-R1 tendo uma ligeira vantagem.
Capacidades de codificação
As classificações do Codeforces medem o desempenho do concurso de programação, com classificações acima de 2000 indicando habilidades de resolução de problemas de nível mestre em programação competitiva.
Pontuação Codeforces:
- DeepSeek-R1: 2029
- OpenAI o1: 2061
Em benchmarks de desenvolvimento de software, o DeepSeek-R1 demonstra recursos impressionantes, principalmente em testes especializados como SWE Verified e LiveCodeBench. O que é notável é que ele alcança esses resultados operando a apenas 5% do custo dos modelos tradicionais.
O o1 da OpenAI, no entanto, mantém sua posição como o principal assistente de codificação, superando o desempenho na maioria dos principais benchmarks – estabelecendo um alto padrão para esses novos modelos de IA se esforçarem.
Raciocínio geral
Esses benchmarks avaliam a capacidade da IA de lidar com tarefas complexas de raciocínio. O benchmark GPQA Diamond testa as habilidades gerais de resolução de problemas, dando-nos uma ideia melhor de qual é a melhor IA.
Pontuação GPQA Diamond:
- DeepSeek-R1: 71,5%
- OpenAI o1: 75,7%
As pontuações próximas no GPQA Diamond sugerem que ambos os modelos demonstram fortes capacidades de raciocínio geral, com o1 tendo uma modesta vantagem de 4,2%.
Em outras palavras, o DeepSeek-R1 é competitivo em cenários de solução de problemas do mundo real. Mas vale a pena notar que esses resultados podem mudar à medida que o DeepSeek continua seu processo de treinamento.
AlpacaEval e ArenaHard são dois benchmarks adicionais que medem a qualidade da resposta e as habilidades de raciocínio. De acordo com o artigo de pesquisa da DeepSeek:
Resultados do AlpacaEval:
- DeepSeek-R1: 87,6%
- GPT-4 Turbo (para contexto): 55.0%
Resultados do ArenaHard:
- DeepSeek-R1: 92,3%
- GPT-4 Turbo (para contexto): 82.63%
*Nota: As tabelas de classificação ainda não foram atualizadas para incluir o1 e R1; essas pontuações para R1 foram listadas no artigo de pesquisa da DeepSeek.
A diferença significativa entre o DeepSeek-R1 e o GPT-4 Turbo no AlpacaEval (+32,6%) e no ArenaHard (+9,67%) sugere melhorias potencialmente impressionantes na qualidade da resposta e no raciocínio complexo. Esses resultados, no entanto, devem ser interpretados com cautela, pois são auto-relatados e não foram verificados de forma independente nas tabelas de classificação oficiais. A ausência de pontuações o1 nesses benchmarks também dificulta as comparações diretas entre DeepSeek e o1.
DeepSeek vs OpenAI: comparação de custos
| Modelo | Preço por 1 milhão de tokens (entrada em cache) | Preço por 1 milhão de tokens (entrada) | Preço por 1 milhão de tokens (saída) |
| Busca Profunda-R1 | $0.14 | $0.55 | $2.19 |
| OpenAI o1 | $7.50 | $15.00 | $60.00 |
Conforme mostrado na tabela de preços acima, o modelo da DeepSeek demonstra uma vantagem de custo significativa, com preços aproximadamente 20 vezes mais baixos do que o o1 da OpenAI em todos os tipos de tokens. Essa diferença dramática de preço torna o DeepSeek uma opção atraente para implementações de IA em larga escala, mantendo métricas de desempenho comparáveis.
DeepSeek-R1 vs o1: qual é mais seguro de usar?
Quando se trata de segurança e confiabilidade, ambos os modelos adotam abordagens diferentes com pontos fortes distintos. Aqui está uma comparação dos recursos de segurança do DeepSeek-R1 vs o1.
Recursos do OpenAI o1
- Protocolos de segurança abrangentes, incluindo exercícios externos de red-teaming e avaliações éticas
- Resistência avançada ao jailbreak
- Adesão impressionante à política de conteúdo com uma pontuação não insegura de 0,92 na Avaliação de Recusa Desafiadora
- Mitigação de viés aprimorada, alcançando 94% de precisão em testes de imparcialidade demográfica
- Apenas 0,17% das respostas sinalizadas como potencialmente enganosas em testes extensivos
- Acordos formais com institutos de segurança de IA dos EUA e do Reino Unido
Abordagem do DeepSeek-R1
- Incorpora o alinhamento da preferência humana por meio de um estágio secundário de RL focado na utilidade e inocuidade
- A natureza de código aberto promove a transparência e permite a verificação da comunidade
- Recursos de autoverificação desenvolvidos por meio de aprendizado por reforço
- Demonstra comportamentos sofisticados de autocorreção dentro de sua cadeia de raciocínio de pensamento
Restrições de conteúdo e privacidade
Embora a OpenAI seja uma empresa americana, esses novos modelos de IA são baseados na China.
O DeepSeek-R1 opera sob rígidas restrições de conteúdo alinhadas com os regulamentos chineses. O modelo inclui proteções integradas que limitam as respostas sobre certos tópicos políticos e sociais, às vezes alinhando-se com pontos de vista políticos específicos, em vez de fornecer perspectivas equilibradas.
No entanto, como o R1 é de código aberto e está disponível gratuitamente para download, os usuários podem hospedá-lo em seus próprios servidores ou por meio de empresas americanas, dando-lhes mais controle sobre seus dados e privacidade.
Conclusões
Enquanto o OpenAI o1 lidera em medidas formais de segurança e protocolos de teste rigorosos, principalmente na prevenção de tentativas de jailbreak, o DeepSeek oferece transparência por meio de seus modelos de código aberto.
O modelo da OpenAI parece mais adequado para aplicativos de alto risco que exigem estrita conformidade de segurança, enquanto a flexibilidade do DeepSeek-R1 na implantação permite maior controle de privacidade e personalização.
Escolhendo a melhor IA para diferentes tarefas
Agora que vimos como eles funcionam, vamos discutir quando você deve usar cada modelo.
Quando escolher o DeepSeek
- Projetos sensíveis ao custo: Oferece desempenho comparável a um custo significativamente menor
- Desenvolvimento de código aberto: Ideal para fins de personalização e pesquisa
- Aplicações matemáticas: Ligeiramente supera o1 em tarefas de raciocínio matemático
Quando escolher o OpenAI
- Aplicativos corporativos: melhores recursos de segurança e medidas de conformidade
- Projetos de codificação: desempenho superior em tarefas relacionadas à programação
- Uso geral: Mais versátil em diferentes aplicações
A corrida da IA: o que podemos esperar?
A competição entre DeepSeek vs OpenAI representa uma tendência mais ampla no desenvolvimento de IA: a convergência da inovação de IA de código aberto e excelência proprietária. Enquanto o DeepSeek-R1 desafia o domínio da OpenAI com métricas de desempenho impressionantes e eficiência de custos, a OpenAI mantém vantagens em recursos de segurança e recursos gerais.
Para cientistas de dados e profissionais de IA, essa competição impulsiona a inovação e a acessibilidade da IA. E a corrida continua – poucos dias após o avanço do DeepSeek, o Qwen 2.5 do Alibaba emergiu com recursos de raciocínio ainda melhores e custos mais baixos, embora com algumas limitações criativas. Essa rápida evolução sugere uma era sem precedentes de avanço da IA pela frente.