Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5 : Best of Best LLMS

Deepseek R1 : 예산 친화적 인 LLM과 GPT-4와 Claude 중국 AI 혁신가 Deepseek은 새해부터 파도를 만들어 내고 DeepSeek V3 모델 (GPT-4 경쟁자)과 그에 따른 모바일 앱을 시작했습니다. 그들의 최신 제품인 DeepSeek R1은 대규모 언어 모델 (LLM)로 업계 리더들에게 상당히 저렴한 가격으로 도전하고 있습니다. 이 블로그 게시물은 OpenAI의 O1 및 Claude Sonnet 3.5와 DeepSeek R1을 비교하여 성능 주장을 테스트합니다.

Deepseek R1 : 개요

Deepseek R1은 고급 추론 기능을 우선시하는 오픈 소스 LLM입니다. 독특한 훈련 방법론은 RL (Rensforcement Learning)을 활용하여 전통적인 감독 된 미세 조정 (SFT)에 대한 의존도를 최소화합니다. 이 논리, 문제 해결 및 해석 가능성에 중점을두면 STEM 작업, 코딩 및 복잡한 사슬 (COT) 추론에 적합합니다. OpenAi의 O1 및 Claude의 Sonnet 3.5와 직접 경쟁합니다. 중요한 것은 DeepSeek R1의 API가 Sonnet 3.5보다 97% 저렴하고 O1보다 93% 저렴한 비용을 자랑합니다 (캐시 적중 입력의 경우).

DeepSeek 액세스 DeepSeek R1은 DeepSeek 채팅 인터페이스 (

https://www.php.cn/link/9f3ad7a14cd3d1cf5d73e8ec725e7f1 )를 통해 액세스 할 수 있습니다. ( https://www.php.cn/link/23264092bdaf8349c3cec606151be6bd ). 채팅 인터페이스에는 계정 생성 또는 로그인이 필요하고 "DeepThink"를 선택해야합니다. API 액세스를 위해서는 개발자 포털에서 API 키를 얻고 개발 환경을 구성해야합니다. API BASE URL은 다음과 같습니다. https://www.php.cn/link/aaf9290b7570c56dd784f192425658d4

Deepseek R1 vs. Openai O1 vs. Claude Sonnet 3.5 : 자세한 비교

Feature	DeepSeek R1	OpenAI o1 Series	Claude Sonnet 3.5
Training Approach	Reinforcement learning (RL), minimal SFT	Supervised fine-tuning (SFT) RLHF	Supervised fine-tuning RLHF
Special Methods	Cold-start data, rejection sampling, pure RL	Combines SFT and RL for general versatility	Focused on alignment and safety
Core Focus	Reasoning-intensive tasks (math, coding, CoT)	General-purpose LLM	Ethical and safe AI, balanced reasoning
Input Token Cost (per million)	.14 (cache hit), .55 (cache miss)	.50–	.45–.60
Output Token Cost (per million)	.19		–
Affordability	Extremely cost-effective	High cost	Moderately priced
Accessibility	Fully open-source (free for hosting/customization)	Proprietary, pay-per-use API	Proprietary, pay-per-use API

성능 벤치 마크 : 작업 기반 평가 다음 작업은 DeepSeek R1, Openai O1 및 Sonnet 3.5를 평가하는 데 사용되었으며 각 응답을 1-5 (5 최고)에서 점수를 매겼습니다.

작업 1 : 논리적 추론 :

바닥의 다리 수를 계산하는 단어 문제. 모델 중 어느 것도 완전히 정답을 제공하지 않았습니다.

• 작업 2 : 과학적 추론 : 레이저와 거울과 관련된 물리 기반 문제. DeepSeek R1은 유용한 시각화로 최고의 응답을 제공했습니다.

작업 3 : 코딩 기술 :
• 배경색을 변경하고 색종이를 추가하는 버튼이있는 HTML 페이지 생성. DeepSeek R1은 가장 기능적이고 통합 된 솔루션을 제공했습니다

  작업 4 : 문제 해결 기술 : 스도쿠 퍼즐을 해결하기위한 프로그램 작성. Sonnet 3.5는 가장 우아하고 잘 구조화 된 코드를 제공했습니다

(각 작업의 출력의 세부 결과 및 스크린 샷은 원본 기사에 포함되어 있습니다.) 최종 결과 및 결론

• Deepseek R1은 특히 과학적 추론 및 코딩 작업에서 강력한 추론 능력을 보여 주었지만 완벽하지는 않았습니다. 때때로 구문 오류와 느린 응답 시간이 관찰되었습니다. Openai O1은 자세한 설명을 제공했으며 Sonnet 3.5는 속도와 간결함을 제공했습니다. 이러한 모델 간의 선택은 개별 요구와 우선 순위에 따라 다릅니다. DeepSeek R1의 중요한 비용 이점은 예산 제약 조건을 가진 사용자에게 강력한 옵션입니다. (FAQ를 포함한 원래 기사의 결론 섹션도 원래 응답에 포함되어 있습니다.)

위 내용은 Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5 : Best of Best LLMS의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!