Aquí hay más detalles sobre mi publicación en #DeepSeek Ai
Creo que la mayoría de ustedes han oído hablar de DeepSeek R1 y sus capacidades en los últimos días, así que aquí hay un breve resumen para el mundo cripto:
🆚 Comparación breve de OpenAI o1 vs DeepSeek
OpenAI o1:
- Altas demandas de entrenamiento: requiere recursos computacionales masivos (por ejemplo, GPUs/TPUs), grandes conjuntos de datos y tiempo significativo.
- Altos costos operativos: necesita infraestructura potente (por ejemplo, clústeres de GPU/TPU) para inferencias en tiempo real.
- Optimizado para versatilidad, pero esto aumenta los requisitos de recursos.
- Adecuado para una amplia gama de tareas, pero a un costo más alto.
DeepSeek R1:
- Probablemente un modelo especializado y específico para tareas.
- Demandas de entrenamiento más bajas: se puede entrenar con conjuntos de datos más pequeños y menos recursos computacionales.
- Costos operativos más bajos: puede funcionar de manera eficiente en hardware menos potente o infraestructura optimizada.
- Enfocado en la eficiencia y casos de uso específicos, reduciendo las necesidades generales de recursos.
Más rentable para aplicaciones específicas en comparación con modelos de propósito general como O1.
- En resumen, OpenAI O1 es más intensivo en recursos debido a su naturaleza de propósito general, mientras que DeepSeek R1 es probablemente más eficiente y rentable para tareas especializadas.
¿Para quién es alcista y para quién bajista?
🐻 Bajista:
- NVDA y proveedores de potencia computacional (RNDR, AKT) al menos temporalmente
- Proyectos cripto que trabajan en su propio modelo LLM (que no pueden utilizar DeepSeek)
🐂 Alcista:
- Plataformas de lanzamiento de agentes de IA como $VIRTUAL, $BID, etc. - ¿por qué? Porque pueden implementar y utilizar DeepSeek para potenciar sus agentes.
Agentes de IA en sí
- Agregadores de modelos + $TAO (que ejecuta DeepSeek en https://t.co/sxVD3KHcev)
- Cualquier cosa que se pueda vincular a LLM personalizado
#ai16z ya ha agregado soporte para DeepSeekR1