Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1: Mana yang lebih baik?

Landskap AI baru-baru ini telah disegarkan oleh pembebasan Openai's O3-Mini, yang berdiri sebagai persaingan yang sukar untuk DeepSeek-R1. Kedua -duanya adalah model bahasa canggih yang direka untuk meningkatkan keupayaan penalaran & pengekodan. Walau bagaimanapun, mereka berbeza dalam seni bina, prestasi, aplikasi, dan aksesibiliti. Dalam perbandingan Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1 ini, kami akan melihat parameter ini dan juga membandingkan model berdasarkan prestasi mereka dalam pelbagai aplikasi yang melibatkan penalaran logik, penyelesaian masalah STEM, dan pengekodan. Jadi mari kita mulakan dan semoga model terbaik menang!

Jadual Kandungan

Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1: Perbandingan Model

• Senibina dan Reka Bentuk
  DeepSeek-R1: Perbandingan Berasaskan Permohonan
  Tugas 1: Pengekodan
  Tugas 2: Penalaran Logik
Tugas 3: Penyelesaian Masalah STEM
• Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1: Perbandingan Model
  • Openai's O3-Mini adalah versi yang diselaraskan dari model O3, menekankan kecekapan dan kelajuan tanpa menjejaskan keupayaan penalaran maju. R1 Deepseek, sebaliknya, adalah model sumber terbuka yang mendapat perhatian untuk prestasi dan keberkesanan kosnya yang mengagumkan. Pembebasan O3-Mini dilihat sebagai tindak balas Openai terhadap persaingan yang semakin meningkat dari model sumber terbuka seperti DeepSeek-R1.
  Ketahui lebih lanjut: Openai O3-Mini: Prestasi, Cara Mengakses, dan Lagi
  • Senibina dan Reka Bentuk
Openai O3-Mini:
• Dibina di atas seni bina O3, O3-Mini dioptimumkan untuk masa tindak balas yang lebih cepat dan mengurangkan keperluan pengiraan. Ia mengekalkan kebolehan pemikiran utama pendahulunya, menjadikannya sesuai untuk tugas-tugas yang memerlukan penyelesaian masalah logik.
DeepSeek-R1:

Ia adalah model sumber terbuka yang dibangunkan oleh DeepSeek, permulaan AI Cina. Ia telah diiktiraf untuk keupayaan penalaran dan keberkesanan kosnya, menawarkan alternatif yang kompetitif kepada model proprietari.

Juga baca: Adakah Qwen2.5-max lebih baik daripada DeepSeek-R1 dan Kimi K1.5?

Ciri Perbandingan

Feature	OpenAI o3-mini	DeepSeek-R1
Accessibility	Available through OpenAI’s API services; requires API key for access.	Freely accessible; can be downloaded and integrated into various applications.
Transparency	Proprietary model; source code and training data are not publicly available.	Open-source model; source code and training data are publicly accessible.
Cost	.10 per million input tokens; .40 per million output tokens.	.14 per million input tokens (cache hit); .55 per million input tokens (cache miss); .19 per million output tokens.

Juga baca: DeepSeek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5: Battle of the Best LLMS

Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1: Penanda Aras Prestasi

• Tugas-tugas penalaran logik : Dalam penanda aras Google-Proof Q & A (GPQA), O3-Mini (Medium) dan O3-Mini (Tinggi) Outperform DeepSeek-R1. Ini menunjukkan prestasi unggulnya dalam tugas-tugas yang terperinci dan faktual.
  

  Penalaran matematik : Dalam penanda aras Peperiksaan Matematik Undangan Amerika (AIME), O3-Mini (Tinggi) Outperforms DeepSeek-R1 lebih dari 10%, mempamerkan dominasinya dalam penyelesaian masalah matematik.

Keupayaan pengekodan
• : dalam pengaturcaraan yang kompetitif, O3-Mini (tinggi) mencapai penarafan codeforces sebanyak 2,029, melepasi penarafan DeepSeek-R1 sebanyak 1,820. Ini menunjukkan prestasi unggul O3-mini dalam tugas pengekodan. Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1: Perbandingan Berasaskan Aplikasi
  

  Untuk perbandingan ini, kami akan menguji R1 Deepseek dan Openai's O3-Mini (High) yang kini merupakan model pengekodan dan pemikiran terbaik pemaju ini. Kami akan menguji model pada pengekodan, penalaran logik, dan penyelesaian masalah berasaskan STEM. Bagi setiap tugas ini, kami akan memberikan arahan yang sama kepada kedua -dua model, membandingkan jawapan mereka dan menjaringkan mereka. Matlamat di sini adalah untuk mengetahui model mana yang lebih baik untuk aplikasi apa.

  Nota: Oleh kerana O3-Mini dan DeepSeek-R1 adalah kedua-dua model penalaran, respons mereka sering panjang, menjelaskan keseluruhan proses pemikiran. Oleh itu, saya hanya akan menunjukkan coretan output dan menerangkan respons dalam analisis saya.
• Tugas 1: Coding Pertama, mari kita mulakan dengan membandingkan keupayaan pengekodan O3-Mini dan DeepSeek-R1, dengan meminta untuk menghasilkan kod JavaScript untuk animasi. Saya ingin mencipta perwakilan visual pencampuran warna, dengan menunjukkan bola berwarna utama, mencampurkan antara satu sama lain apabila perlanggaran. Mari kita lihat jika kod yang dihasilkan berjalan dengan betul dan kualiti output yang kita dapat.
  

  NOTA: Oleh kerana saya akan menguji kod di Google Colab, saya akan menambahnya kepada prompt.

prompt:

"Menjana kod JavaScript yang berjalan di dalam notebook Google Colab menggunakan paparan ipython. Animasi harus menunjukkan enam bola melantun dalam bekas dengan ciri -ciri berikut:

• Dua biru, dua merah, dan dua bola kuning bergerak secara rawak dan memantul dinding
• Pencampuran warna: Apabila dua bola bertembung, mereka bercampur berdasarkan pengadunan warna tambahan (mis., Kuning biru = hijau, biru merah = ungu, merah kuning = oren)
• Jika bola campuran bercampur lagi, ia terus bercampur lagi (mis., Green Red = Brown)
• gerakan berasaskan fizik dengan kemas kini lancar

Pastikan kod JavaScript tertanam dalam html & lt; skrip & gt; Tag dan dipaparkan di dalam sel html ipython di google colab. "

Response:

anda boleh mencari kod lengkap yang dihasilkan oleh model, di sini.

output kod:

Model	Video
OpenAI o3-mini (high)
DeepSeek-R1

Model video openai o3-mini (tinggi) DeepSeek-R1

Analisis perbandingan

DeepSeek-R1 mengambil 1m 45s untuk berfikir dan menghasilkan kod, manakala O3-Mini melakukannya dalam masa 27 saat!

Walaupun kedua-dua model mencipta kod berstruktur dengan baik, yang sama antara satu sama lain, animasi mereka agak berbeza. Output O3-Mini memaparkan bola yang lebih besar pada latar belakang putih yang menjadikannya kelihatan lebih jelas berbanding dengan DeepSeek-R1, yang berada di latar belakang hitam.

kod O3-Mini membiarkan warna bercampur, seperti yang dimaksudkan, sehingga semuanya menjadi coklat. Sebaliknya, animasi DeepSeek-R1 menunjukkan pencampuran warna dengan ketepatan yang lebih baik, membawa warna yang tidak disebutkan dalam prompt. Walau bagaimanapun, kod R1 menggabungkan bola apabila perlanggaran, yang bukan apa yang diminta. Oleh itu, untuk tugas ini, O3-Mini menang kerana ketepatan tindak balas dan kejelasan visual yang lebih baik.

skor: Openai O3-Mini: 1 | DeepSeek-R1: 0

tugas 2: penalaran logik

Dalam tugas ini, kami akan meminta model untuk menyelesaikan teka -teki berdasarkan beberapa petunjuk, menggunakan penalaran logik.

prompt: "Alex, Betty, Carol, Dan, Earl, Fay, George dan Harry adalah lapan pekerja organisasi. Mereka bekerja di tiga jabatan: kakitangan, pentadbiran dan pemasaran dengan tidak lebih dari tiga dari mereka di mana -mana jabatan.

Setiap satu daripada mereka mempunyai pilihan sukan yang berbeza dari bola sepak, kriket, bola tampar, badminton, tenis rumput, bola keranjang, hoki dan tenis meja tidak semestinya dalam urutan yang sama.

Dan bekerja dalam pentadbiran dan tidak suka sama ada bola sepak atau kriket. suka bola sepak. Orang yang suka bekerja bola tampar dalam kakitangan.

siapa pekerja yang bekerja di jabatan pentadbiran? "


Response:

Openai O3-Mini (High)

DeepSeek-R1

Analisis perbandingan

kedua -dua model berjaya memberikan jawapan yang betul secara logik, menjelaskan proses pemikiran mereka. Kedua -duanya mengambil hampir satu setengah minit untuk mendapatkan jawapan.

Openai's O3-Mini memulakan analisis berdasarkan petunjuk yang paling mudah dan paling langsung. Ia kemudiannya menyerahkan orang ke jabatan, menentukan sukan mereka, dan akhirnya memikirkan jawapannya. Dalam setiap langkah, model menyenaraikan petunjuk yang digunakan dan apa pandangan yang diperolehi. Semasa menerangkan proses pemikirannya, model itu terus mengkaji semula dan mengesahkan pandangannya yang disimpulkan, menjadikannya lebih dipercayai. Tanggapan terakhir, walaupun lebih lama, dijelaskan dengan baik untuk sesiapa sahaja untuk memahami dengan mudah. ​​

DeepSeek-R1 mengambil pendekatan yang berbeza dengan secara langsung menyerahkan orang (dan butiran mereka) ke jabatan yang berbeza berdasarkan petunjuk. Proses pemikiran dijelaskan dalam nada perbualan, tetapi sangat panjang. Walau bagaimanapun, tindak balas akhir, semasa berstruktur dan tepat, tidak mempunyai penjelasan berbanding dengan O3-Mini. Ia hanya menyebut petunjuk dan pandangan.

dengan penjelasan yang lebih baik dan proses pemikiran yang lebih dipercayai, O3-Mini memenangi pusingan ini.

skor: Openai O3-Mini: 2 | DeepSeek-R1: 0

tugas 3: penyelesaian masalah batang

Untuk menguji kemahiran model dalam sains, teknologi, kejuruteraan, dan matematik (STEM), kami akan meminta model untuk melakukan pengiraan litar elektrik.

prompt: "Dalam litar RLC siri dengan perintang (r) sebanyak 10 ohms, induktor (L) 0.5 jam, dan kapasitor (c) 100 μF, sumber voltan AC 50 V pada 60 Hz digunakan. Kirakan: a. Impedans litar

b. Semasa mengalir melalui litar

c. Sudut fasa antara voltan dan arus

Tunjukkan semua langkah dan formula yang digunakan dalam pengiraan anda. "

Response:

Openai O3-Mini (High)

DeepSeek-R1

Analisis perbandingan

Openai's O3-Mini menjawab soalan dalam kelajuan kilat 11 saat, sementara DeepSeek-R1 mengambil masa 80 saat untuk memberikan respons yang sama.

Walaupun kedua-dua model menunjukkan pengiraan yang sama, berikutan struktur yang sama, O3-Mini menjelaskan proses pemikirannya dalam 6 langkah pendek. Sementara itu, DeepSeek-R1 mengambil banyak masa untuk menerangkan proses dan pengiraan, menjadikannya agak membosankan atau lambat.

O3-MIINI bahkan cukup pintar untuk mengelilingi nilai semasa yang dikira, tanpa diberitahu secara eksplisit untuk berbuat demikian. Selain itu, tindak balas O3-Mini menunjukkan langkah-langkah secara terperinci, jadi saya dapat melangkau proses pemikiran dan mendapatkan hak untuk jawapannya. Oleh itu, O3-Mini mendapat undi saya untuk tugas ini juga.

skor: Openai O3-Mini: 3 | DeepSeek-R1: 0

Skor Akhir: Openai O3-Mini: 3 | DeepSeek-R1: 0

Ringkasan Perbandingan Prestasi Aplikasi

O3-mini (tinggi) melakukan lebih baik dan lebih cepat daripada DeepSeek-R1 dalam semua tugas-sama ada pengekodan, berkaitan dengan batang, atau penalaran logik-mewujudkan dirinya sebagai model unggul. Berikut adalah beberapa perbandingan dan pandangan berdasarkan prestasi praktikal mereka.

Parameter	OpenAI o3-mini (high)	DeepSeek-R1
Time taken to think	Exceptionally fast in STEM and coding-related tasks.	Takes longer to think and generate responses, with a long chain of thought.
Explanation of thought process	Step-by-step thought process explained in points. Also shows steps of verification.	Very detailed explanation of the thought process, following a conversational tone.
Accuracy of response	Crosschecks and verifies the response every step of the way.	Gives accurate responses, but doesn’t provide any assurance of accuracy. Tends to intuitively add info on its own.
Quality of response	More detailed responses with simple explanations for better understanding.	More concise responses, answering to the point, without much explanation.

parameter Openai O3-Mini (High) DeepSeek-R1 masa yang diambil untuk berfikir sangat cepat dalam tugas STEM dan pengekodan yang berkaitan. mengambil masa yang lebih lama untuk berfikir dan menjana respons, dengan rantaian pemikiran yang panjang. Penjelasan proses pemikiran Proses pemikiran langkah demi langkah dijelaskan dalam mata. Juga menunjukkan langkah -langkah pengesahan. Penjelasan yang sangat terperinci mengenai proses pemikiran, mengikuti nada perbualan. Ketepatan tindak balas Crosschecks dan mengesahkan respons setiap langkah jalan. memberikan respons yang tepat, tetapi tidak memberikan jaminan ketepatan. Cenderung secara intuitif menambah maklumat sendiri. Kualiti tindak balas Tanggapan yang lebih terperinci dengan penjelasan mudah untuk pemahaman yang lebih baik. Lebih banyak respons ringkas, menjawab ke titik, tanpa banyak penjelasan.

Kesimpulan

Kedua-dua Openai's O3-Mini dan DeepSeek's R1 menawarkan keupayaan penalaran dan pengekodan maju, masing-masing dengan kelebihan yang berbeza. O3-Mini adalah model yang lebih cepat yang nampaknya mempunyai pemahaman yang lebih baik mengenai arahan berbanding dengan R1. Juga, O3-Mini Re-Checks dan mengesahkan proses pemikirannya pada setiap langkah, menjadikannya lebih dipercayai dan tepat.

Walau bagaimanapun, O3-Mini datang pada harga manakala DeepSeek-R1 adalah model sumber terbuka, menjadikannya lebih mudah diakses oleh pengguna. Jadi untuk tugas-tugas sehari-hari yang mudah yang tidak memajukan pemikiran, DeepSeek-R1 adalah pilihan yang hebat. Tetapi untuk tugas yang lebih kompleks dan respons yang lebih cepat, anda ingin memilih O3-Mini. Oleh itu, pilihan antara kedua -dua model bergantung kepada keperluan aplikasi tertentu, termasuk keperluan prestasi, kekangan belanjawan, dan keperluan penyesuaian.

Mulakan perjalanan AI anda hari ini! Bermula dengan Openai O3-Mini dan meneroka ciri-cirinya yang kuat dengan mudah! "

Soalan Lazim

Q1. Apakah perbezaan utama antara Openai O3-Mini dan DeepSeek-R1? a. Openai's O3-Mini adalah model proprietari yang dioptimumkan untuk kelajuan dan kecekapan, sedangkan DeepSeek-R1 adalah model sumber terbuka yang dikenali dengan keberkesanan kos dan kebolehcapaiannya. Adakah O3-Mini lebih baik daripada DeepSeek-R1 untuk tugas pengekodan?

a. Openai's O3-mini mengalahkan DeepSeek-R1 dalam tugas pengekodan dengan menghasilkan respons yang lebih cepat dan lebih tepat, seperti yang ditunjukkan dalam ujian animasi JavaScript.

Q3. Bagaimanakah O3-Mini dibandingkan dengan DeepSeek-R1 dari segi keupayaan penalaran?

a. Openai's O3-Mini mempunyai pendekatan yang lebih berstruktur, mengesahkan langkahnya, sementara DeepSeek-R1 menawarkan penjelasan terperinci dalam nada perbualan. R1 lebih intuitif, dan cenderung untuk memperkenalkan unsur -unsur yang tidak hadir dalam prompt.

Q4. Adakah DeepSeek-R1 lebih murah daripada O3-Mini? a. DeepSeek-R1 jauh lebih murah kerana ia mengikuti model harga sumber terbuka, sedangkan caj OpenAI O3-mini per token melalui API OpenAI. Bolehkah DeepSeek-R1 disesuaikan untuk aplikasi tertentu?

a. Ya, sebagai sumber terbuka, DeepSeek-R1 membolehkan pemaju menyempurnakan dan mengubah suai untuk kes penggunaan tertentu. Sebaliknya, Openai's O3-Mini adalah model proprietari dengan pilihan penyesuaian terhad. Q6. Adakah O3-mini lebih cepat daripada DeepSeek-R1?

a. Openai's O3-mini terutamanya lebih cepat, sering bertindak balas dalam sebahagian kecil masa yang diambil oleh DeepSeek-R1, terutamanya dalam tugas STEM dan pengekodan.

Q7. Adakah DeepSeek-R1 boleh dipercayai untuk penyelesaian masalah yang kompleks? a. Walaupun DeepSeek-R1 berfungsi dengan baik dalam tugas penalaran dan pengekodan, ia tidak secara jelas mengesahkan langkah-langkahnya secara menyeluruh sebagai O3-mini. Ini menjadikannya kurang dipercayai untuk aplikasi ketepatan tinggi.

Atas ialah kandungan terperinci Openai O3-Mini Vs DeepSeek-R1: Mana yang lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!