DeepSeek R1 مقابل OpenAI o1: التثبيت والميزات والتسعير
DeepSeek R1 هو نموذج تفكير مبتكر مفتوح المصدر طورته شركة DeepSeek، وهي شركة صينية متخصصة في الذكاء الاصطناعي، وهو نموذج مبتكر ومفتوح المصدر، يُحدث طفرة في عالم الذكاء الاصطناعي. على عكس النماذج اللغوية التقليدية التي تركز في المقام الأول على توليد النصوص وفهمها، يتخصص DeepSeek R1 في الاستدلال المنطقي وحل المشكلات الرياضية واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. هذا التركيز الفريد يميزه عن غيره في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يقدم قدرات تفسير واستدلال محسّنة. ما يميز DeepSeek R1 حقًا هو طبيعته المفتوحة المصدر، مما يسمح للمطورين والباحثين باستكشاف النموذج وتعديله ونشره ضمن قيود تقنية معينة. هذا الانفتاح يعزز الابتكار والتعاون في مجتمع الذكاء الاصطناعي. وعلاوةً على ذلك، يتميز DeepSeek R1 بقدرته على تحمل التكاليف، حيث أن تكاليفه التشغيلية أقل بكثير من منافسيه. في الواقع، تُقدَّر تكلفته بـ 2٪ فقط مما قد ينفقه المستخدمون على نموذج O1 من OpenAI، مما يجعل التفكير المتقدم للذكاء الاصطناعي في متناول جمهور أوسع.
فهم نموذج DeepSeek R1
صُمم DeepSeek R1 في جوهره ليتفوق في مجالات تميزه عن النماذج اللغوية التقليدية. وكما لاحظ الخبراء، “على عكس النماذج اللغوية التقليدية، تتخصص نماذج التفكير مثل DeepSeek-R1 في الاستدلال المنطقي، وحل المشكلات الرياضية، واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي”. يتيح هذا التركيز المتخصص لـ DeepSeek R1 معالجة المشاكل المعقدة بمستوى من التفكير يحاكي العمليات الإدراكية البشرية. لم تكن رحلة إنشاء DeepSeek R1 خالية من التحديات. فقد تطورت DeepSeek-R1 من سابقتها DeepSeek-R1-Zero، التي اعتمدت في البداية على التعلّم المعزز البحت، مما أدى إلى صعوبات في القراءة والاستجابات اللغوية المختلطة. وللتغلب على هذه المشاكل، قام المطورون بتطبيق نهج هجين يجمع بين التعلّم المعزز والضبط الدقيق تحت الإشراف. عززت هذه الطريقة المبتكرة بشكل كبير من تماسك النموذج وسهولة استخدامه، مما أدى إلى ظهور نموذج DeepSeek R1 القوي والمتعدد الاستخدامات الذي نراه اليوم.
تشغيل DeepSeek R1 محلياً
على الرغم من أن قدرات DeepSeek R1 مثيرة للإعجاب، إلا أنك قد تتساءل عن كيفية تسخير قوته على جهازك الخاص. هنا يأتي دور أولاما. Ollama هي أداة متعددة الاستخدامات مصممة لتشغيل وإدارة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل DeepSeek R1 على أجهزة الكمبيوتر الشخصية. ما يجعل Ollama جذابة بشكل خاص هو توافقها مع أنظمة التشغيل الرئيسية بما في ذلك macOS و Linux و Windows، مما يجعلها في متناول مجموعة واسعة من المستخدمين. تتمثل إحدى ميزات أولاما البارزة في دعمه لاستخدام واجهة برمجة التطبيقات، بما في ذلك التوافق مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI. هذا يعني أنه يمكنك دمج DeepSeek R1 بسلاسة في مشاريعك أو تطبيقاتك الحالية التي تم إعدادها بالفعل للعمل مع نماذج OpenAI. للبدء في تشغيل DeepSeek R1 محليًا باستخدام Ollama، اتبع تعليمات التثبيت هذه لنظام التشغيل الخاص بك:
- لنظام التشغيل macOS:
- قم بتنزيل برنامج التثبيت من موقع أولاما الإلكتروني
- تثبيت التطبيق وتشغيله
- لنظام التشغيل Linux:
- استخدم أمر كيرل للتثبيت السريع: كيرل https://ollama.ai/install.sh | sh
- بدلاً من ذلك، يمكنك التثبيت يدويًا باستخدام حزمة .tgz
- للويندوز:
- قم بتنزيل برنامج التثبيت وتشغيله من موقع أولاما الإلكتروني
بمجرد التثبيت، يمكنك البدء باستخدام DeepSeek R1 باستخدام أوامر بسيطة. تحقق من إصدار أولاما الخاص بك باستخدام ollama -v، وقم بتنزيل نموذج DeepSeek R1 باستخدام ollama pull deepseek-r1، وقم بتشغيله باستخدام ollama run deepseek-r1. بهذه الخطوات، ستتمكن من الاستفادة من قوة DeepSeek R1 مباشرةً على حاسوبك الشخصي، مما يفتح لك عالماً من الإمكانيات للاستدلال وحل المشكلات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
نماذج DeepSeek R1 المقطرة
ولتعزيز الكفاءة مع الحفاظ على قدرات استدلالية قوية، طوّرت DeepSeek مجموعة من النماذج المقطرة بناءً على بنية R1. تأتي هذه النماذج بأحجام مختلفة، لتلبية الاحتياجات الحاسوبية وتكوينات الأجهزة المختلفة. تسمح عملية التقطير بنماذج أكثر إحكاماً تحتفظ بالكثير من قوة النموذج الأصلي، مما يجعل الاستدلال المتقدم للذكاء الاصطناعي في متناول مجموعة أكبر من المستخدمين والأجهزة.
النماذج المستندة إلى Qwen
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B: يحقق دقة مذهلة بنسبة 83.9% في معيار MATH-500، على الرغم من أنه يُظهر أداءً أقل في مهام الترميز.
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: يُظهر قوة في التفكير الرياضي والأسئلة الواقعية، مع قدرات ترميز معتدلة.
- ديبسيك-ر1-ديستل-كوين-14ب: يتفوق في المسائل الرياضية المعقدة ولكنه يحتاج إلى تحسين في مهام الترميز.
- برنامج DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B: يُظهر أداءً فائقًا في التفكير الرياضي متعدد الخطوات وتعدد الاستخدامات في مختلف المهام، على الرغم من أنه أقل تحسينًا للبرمجة على وجه التحديد.
النماذج القائمة على اللاما
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B: يؤدي أداءً جيدًا في المهام الرياضية ولكن لديه قيود في تطبيقات الترميز.
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B: يحقق أداءً من الدرجة الأولى في الرياضيات ويظهر مهارات ترميز كفؤة، يمكن مقارنتها بنموذج o1-mini من OpenAI
إحدى المزايا الرئيسية لهذه النماذج المقطرة هي تعدد استخداماتها من حيث توافق الأجهزة. فهي مصممة للتشغيل بكفاءة على مجموعة متنوعة من الإعدادات، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بوحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات أو Apple Silicon. تسمح هذه المرونة للمستخدمين باختيار حجم النموذج الذي يناسب مواردهم الحاسوبية المتاحة ومتطلبات حالة الاستخدام المحددة، سواء كان ذلك لحل المشكلات الرياضية أو المساعدة في الترميز أو مهام التفكير العام.
DeepSeek R1 مقابل OpenAI O1
بينما نتعمق أكثر في قدرات DeepSeek R1، من المهم أن نفهم كيف يتراكم مقابل أحد النماذج الرائدة في الصناعة، OpenAI O1. لا تسلط هذه المقارنة الضوء على نقاط قوة DeepSeek R1 فحسب، بل تسلط الضوء أيضًا على المجالات التي قد تحتاج إلى تحسين.
أحد أكثر الاختلافات اللافتة للنظر بين هذه النماذج هو تكلفتها. يقدم DeepSeek R1 خياراً أقل تكلفة بشكل ملحوظ، حيث يكلف 2٪ فقط مما ينفقه المستخدمون على OpenAI O1. وتصبح هذه الفعالية من حيث التكلفة أكثر وضوحاً عندما ننظر إلى الأسعار المحددة:
| النموذج | تكلفة المدخلات (لكل مليون توكن) | تكلفة المخرجات (لكل مليون توكن) |
|---|---|---|
| ديبسيك R1 | $0.55 | $2.19 |
| OpenAI O1 | $15.00 | $60.00 |
من حيث الوظيفة، تم اختبار كلا النموذجين باستخدام البيانات المالية التاريخية لاستثمارات SPY. عندما يتعلق الأمر بتوليد استعلام SQL لتحليل البيانات، أظهر كل من DeepSeek R1 و OpenAI O1 دقة عالية. ومع ذلك، أظهر R1 تفوقًا في كفاءة التكلفة، حيث قدم في بعض الأحيان إجابات أكثر دقة، مثل تضمين النسب لإجراء مقارنات أفضل. تفوق كلا النموذجين في توليد استراتيجيات تداول خوارزمية. والجدير بالذكر أن استراتيجيات DeepSeek R1 أظهرت نتائج واعدة، حيث تفوقت على مؤشر S&P 500 وحافظت على نسب شارب وسورتينو متفوقة مقارنة بالسوق. وهذا يوضح إمكانات R1 كأداة قوية للتحليل المالي وتطوير الاستراتيجيات. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن DeepSeek R1 لا يخلو من التحديات. فقد كان النموذج يولد أحيانًا استعلامات SQL غير صالحة ويعاني من مهلات. غالبًا ما تم التخفيف من هذه المشكلات من خلال منطق التصحيح الذاتي في R1، لكنها تسلط الضوء على المجالات التي يمكن فيها تحسين النموذج ليضاهي اتساق المنافسين الأكثر رسوخًا مثل OpenAI O1.
ما التالي؟
برزت أداة DeepSeek R1 باعتبارها طفرة في مجال التحليل المالي ونمذجة الذكاء الاصطناعي. تقدم أداة DeepSeek R1 أداة تحليل مالي ثورية مفتوحة المصدر وبأسعار معقولة، مما يجعلها متاحة لجمهور واسع، بما في ذلك المستخدمين الذين لا يدفعون أجراً. إن سهولة الوصول هذه، بالإضافة إلى أدائها المثير للإعجاب في مجالات مثل التداول الخوارزمي والاستدلال المعقد، يضع DeepSeek R1 في مكانة مرموقة في مجال الذكاء الاصطناعي.
س: كيف يمكن أن يتطور DeepSeek R1 في المستقبل؟
ج: كنموذج مفتوح المصدر، يتمتع DeepSeek R1 بإمكانية التحسين المستمر من خلال مساهمات المجتمع. قد نشهد أداءً محسّنًا وقدرات موسّعة وحتى إصدارات أكثر تخصصًا مصممة خصيصًا لصناعات أو مهام محددة.
س: ما هي الفرص التي يوفرها DeepSeek R1 للمطورين؟
ج: يتمتع المطورون بفرصة فريدة لاستكشاف نموذج DeepSeek R1 وتعديله والبناء عليه. ويسمح هذا الانفتاح بالابتكار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى تحقيق اختراقات في مجالات تتراوح بين التمويل والبحث العلمي. في الختام، نحن نشجع كلاً من ممارسي الذكاء الاصطناعي المتمرسين والقادمين الجدد على استكشاف نماذج DeepSeek والمساهمة في تطويرها مفتوحة المصدر. إن إضفاء الطابع الديمقراطي على أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل DeepSeek R1 يفتح إمكانيات مثيرة للابتكار والتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي.
