Deepseek R1 vs Openai O1: Mana yang lebih baik?

DeepSeek R1 telah tiba, dan bukan hanya satu lagi model AI-ia adalah lonjakan yang ketara dalam keupayaan AI, dilatih atas varian DeepSeek-V3-asas yang telah dikeluarkan sebelumnya. Dengan pelepasan DeepSeek R1 yang penuh, kini kini setanding dengan Openai O1 dalam kedua-dua prestasi dan fleksibiliti. Apa yang menjadikannya lebih menarik ialah berat badan terbuka dan pelesenan MIT, menjadikannya secara komersil dan meletakkannya sebagai pilihan yang kuat untuk pemaju dan perusahaan.

Tetapi apa yang benar -benar menetapkan Deepseek R1 selain bagaimana ia mencabar gergasi industri seperti Openai, mencapai hasil yang luar biasa dengan sebahagian kecil daripada sumber. Hanya dalam masa dua bulan, DeepSeek telah melakukan apa yang kelihatan mustahil-melancarkan model AI sumber terbuka yang menyaingi sistem proprietari, semuanya beroperasi di bawah batasan yang ketat. Dalam artikel ini, kami akan membandingkan - DeepSeek R1 vs Openai O1.

Jadual Kandungan

DeepSeek R1: Perjanjian kepada kepintaran dan kecekapan
Apa yang membuat deepseek r1 sebagai changer permainan? O1: Perbandingan Harga
DeepSeek R1 vs OpenAI O1: Perbandingan penanda aras yang berbeza
bagaimana untuk mengakses deepseek r1 menggunakan ollama?
• DeepSeek R1: Perjanjian Kepintaran dan Kecekapan
• Dengan anggaran hanya
$ 6 juta
• , DeepSeek telah mencapai apa yang syarikat-syarikat dengan pelaburan bilion dolar telah berjuang untuk dilakukan. Begini cara mereka melakukannya:
• Kecekapan belanjawan:
dibina R1 untuk hanya
• $ 5.58 juta
, berbanding dengan anggaran OpenAI
• $ 6 bilion pelaburan. Pengoptimuman Sumber Sumber:
yang dicapai dengan

2.78 juta jam GPU

, jauh lebih rendah daripada META's

30.8 juta jam GPU

untuk model skala yang sama. Penyelesaian inovatif:

Dilatih menggunakan

GPU Cina yang terhad
• , mempamerkan kepintaran di bawah kekangan teknologi dan geopolitik. Kecemerlangan penanda aras: R1 sepadan dengan OpenAI O1 dalam tugas -tugas utama, dengan beberapa bidang yang jelas.
Walaupun DeepSeek R1 membina kerja kolektif penyelidikan sumber terbuka, kecekapan dan prestasinya menunjukkan bagaimana
• kreativiti dan peruntukan sumber strategik dapat menyaingi belanja besar teknologi besar. Apa yang menjadikan DeepSeek R1 sebagai penukar permainan? Di luar keupayaan teknikalnya yang mengagumkan, DeepSeek R1 menawarkan ciri -ciri utama yang menjadikannya pilihan utama untuk perniagaan dan pemaju:
  • Lesen Berat & MIT Terbuka: Terbuka sepenuhnya dan boleh digunakan secara komersial, memberikan perniagaan fleksibiliti untuk membina tanpa kekangan pelesenan.
  • Model sulingan: versi yang lebih kecil dan halus (sama dengan Qwen dan Llama), memberikan prestasi yang luar biasa sambil mengekalkan kecekapan untuk pelbagai aplikasi.
  Akses API
  • : mudah diakses melalui API atau secara langsung di platform mereka- secara percuma!
  • keberkesanan kos: pecahan kos berbanding dengan model AI terkemuka yang lain, menjadikan AI maju lebih mudah diakses dari sebelumnya.

  DeepSeek R1 menimbulkan persoalan yang menarik-adakah kita menyaksikan fajar era AI baru di mana pasukan kecil dengan idea-idea besar boleh mengganggu industri dan mengungguli raksasa bilion dolar? Apabila landskap AI berkembang, kejayaan DeepSeek menyoroti bahawa inovasi, kecekapan, dan kebolehsuaian boleh sama kuatnya dengan kekuatan kewangan. Gambaran Keseluruhan DeepSeek R1

  Model DeepSeek R1 menawarkan arsitektur

  671 bilion

  dan telah dilatih pada model

  DeepSeek V3 Base . Tumpuannya pada rantaian pemikiran (COT) Rantaian (COT) menjadikannya pesaing yang kuat untuk tugas -tugas yang memerlukan pemahaman dan penalaran lanjutan. Menariknya, walaupun kiraan parameternya yang besar, hanya 37 bilion parameter diaktifkan semasa kebanyakan operasi, sama dengan Deepseek v3. DeepSeek R1 bukan sekadar model monolitik; Ekosistem termasuk enam model sulingan disesuaikan dengan data sintetik yang diperolehi dari DeepSeek R1 sendiri. Model -model yang lebih kecil ini bervariasi dalam saiz dan menargetkan kes -kes penggunaan khusus, menawarkan penyelesaian untuk pemaju yang memerlukan model yang lebih ringan dan lebih cepat sambil mengekalkan prestasi yang mengagumkan.

  barisan model sulingan

  Model	Base Model	Download
  DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	Qwen2.5-Math-1.5B	? HuggingFace
  DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	Qwen2.5-Math-7B	? HuggingFace
  DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	Llama-3.1-8B	? HuggingFace
  DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	Qwen2.5-14B	? HuggingFace
  DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	Qwen2.5-32B	? HuggingFace
  DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	Llama-3.3-70B-Instruct	? HuggingFace

  Model -model sulingan ini membolehkan fleksibiliti, memenuhi penggunaan tempatan dan penggunaan API. Terutama, model llama 33.7b mengatasi mini O1 dalam beberapa tanda aras, yang menggariskan kekuatan varian sulingan.

  Model	#Total Params	#Activated Params	Context Length	Download
  DeepSeek-R1-Zero	671B	37B	128K	? HuggingFace
  DeepSeek-R1	671B	37B	128K	? HuggingFace

  Model #total params #Activated params Panjang konteks Muat turun DeepSeek-R1-Zero 671b 37b 128k ? Huggingface DeepSeek-R1 671b 37b 128k ? Huggingface

  Anda boleh mencari semua tentang Openai O1 di sini.

  sejauh mana deepseek R1 memberikan prestasi yang tiada tandingan dengan kos yang minimum?

  Prestasi yang mengagumkan DeepSeek R1 pada kos minimum boleh dikaitkan dengan beberapa strategi dan inovasi utama dalam proses latihan dan pengoptimumannya. Inilah bagaimana mereka mencapainya :

  1. Pembelajaran pengukuhan dan bukannya penalaan halus yang diawasi berat

  LLM yang paling tradisional (seperti GPT, Llama, dan lain-lain) sangat bergantung pada penalaan yang diselia, yang memerlukan dataset berlabel yang luas yang dikendalikan oleh annotator manusia. DeepSeek R1 mengambil pendekatan yang berbeza :

  • DeepSeek-R1-Zero:
    bukannya pembelajaran yang diawasi, ia digunakan
    • Pembelajaran Penguatkuasaan Pure (RL) .
    Model ini dilatih melalui
    • evolusi diri , yang membolehkannya meningkatkan keupayaan penalaran tanpa intervensi manusia.
    RL membantu dalam mengoptimumkan dasar-dasar berdasarkan percubaan dan kesilapan, menjadikan model lebih
    • kos efektif berbanding dengan latihan yang diawasi, yang memerlukan dataset berlabel manusia yang luas.
  • DeepSeek-R1 (Strategi Permulaan Dingin):
    Untuk mengelakkan isu-isu biasa dalam model RL sahaja (seperti respons yang tidak sepatutnya), mereka memperkenalkan dataset
    • yang berkualiti tinggi dan berkualiti tinggi untuk "permulaan sejuk." Ini membolehkan model untuk bootstrap lebih baik dari awal, memastikan seperti kelancaran manusia dan kebolehbacaan
    sambil mengekalkan keupayaan penalaran yang kuat.
  Impak:

  Latihan RL dengan ketara mengurangkan kos anotasi data.

  evolusi diri membenarkan model untuk menemui strategi penyelesaian masalah secara autonomi.
  • 2. Penyulingan untuk kecekapan dan penskalaan
  Satu lagi pendekatan perubahan permainan yang digunakan oleh DeepSeek adalah penyulingan
  keupayaan penalaran dari model R1 yang lebih besar ke dalam model yang lebih kecil, seperti:
  qwen, llama, dan lain -lain
  • Dengan pengetahuan penyulingan, mereka dapat mencipta model yang lebih kecil (mis., 14b) yang mengungguli walaupun beberapa model canggih (SOTA) seperti QWQ-32B.
    Proses ini pada dasarnya memindahkan keupayaan penalaran peringkat tinggi kepada seni bina yang lebih kecil, menjadikannya sangat cekap tanpa mengorbankan ketepatan yang banyak.
  Manfaat Penyulingan Utama:
  • Kos pengiraan yang lebih rendah: Model yang lebih kecil memerlukan masa dan memori yang kurang.
  • skalabilitas: Menggunakan model sulingan pada peranti tepi atau persekitaran awan sensitif kos lebih mudah. ​​
  • Mengekalkan prestasi yang kuat: Versi suling R1 masih berpangkat secara kompetitif dalam tanda aras.

  3. Fokus Prestasi & Pengoptimuman Benchmark

  DeepSeek R1 telah memfokuskan pengoptimumannya ke arah penanda aras berimpak tinggi seperti:

  • aime 2024: mencapai prestasi sota berhampiran pada 79.8%
  • Math-500: Meningkatkan penalaran dengan ketepatan 97.3%
  • codeforces (pengaturcaraan kompetitif): kedudukan dalam 3.7%
  teratas
  • mmlu (pengetahuan umum):
  kompetitif pada 90.8%, sedikit di belakang beberapa model, tetapi masih mengagumkan.

  Daripada menjadi chatbot tujuan umum, DeepSeek R1 memberi tumpuan lebih lanjut mengenai tugas-tugas matematik dan logik , memastikan peruntukan sumber dan kecekapan model yang lebih baik.

  4. Teknik Seni Bina dan Latihan yang cekap

  DeepSeek mungkin mendapat manfaat daripada beberapa pengoptimuman seni bina dan latihan:

  • Mekanisme perhatian jarang:
    • membolehkan pemprosesan konteks yang lebih panjang dengan kos pengiraan yang lebih rendah.
  • Campuran Pakar (MOE):
    • mungkin digunakan untuk mengaktifkan hanya bahagian model secara dinamik, yang membawa kepada kesimpulan yang cekap.
  • saluran paip latihan yang cekap:
    • Latihan pada dataset khusus domain yang dikendalikan dengan baik tanpa bunyi yang berlebihan.
    • Penggunaan data sintetik untuk fasa pembelajaran tetulang.

  5. Pilihan Reka Bentuk Model Strategik

  Pendekatan DeepSeek sangat strategik dalam mengimbangi kos dan prestasi dengan:

  1. kepakaran domain yang difokuskan (matematik, kod, penalaran) daripada tugas NLP tujuan umum.
  2. Penggunaan sumber yang dioptimumkan untuk mengutamakan tugas penalaran ke atas keupayaan NLP yang kurang kritikal.
  3. Perdagangan Pintar seperti menggunakan RL di mana ia berfungsi dengan baik dan minimal penalaan halus di mana perlu.

  mengapa kos efektif?

  • Kurangkan keperluan untuk dataset yang diawasi mahal kerana pembelajaran tetulang.
  • penyulingan yang cekap memastikan prestasi penalaran peringkat atas dalam model yang lebih kecil.
  • Fokus latihan yang disasarkan pada penanda aras penalaran dan bukannya tugas NLP umum.
  • Pengoptimuman seni bina untuk kecekapan pengiraan yang lebih baik.

  Dengan menggabungkan pembelajaran tetulang, penalaan halus selektif, dan penyulingan strategik , DeepSeek R1 menyampaikan prestasi peringkat atas sambil mengekalkan kos yang lebih rendah berbanding dengan model SOTA yang lain. DeepSeek R1 vs Openai O1: Perbandingan Harga

  Skor DeepSeek R1 berbanding dengan OpenAI O1 dalam kebanyakan penilaian dan bahkan melampauinya dalam kes -kes tertentu. Tahap prestasi yang tinggi ini dilengkapi dengan aksesibiliti; DeepSeek R1 adalah percuma untuk menggunakan

  pada platform sembang DeepSeek dan menawarkan harga API yang berpatutan. Berikut adalah perbandingan kos:
  DeepSeek R1 API
  : 55 sen untuk input, $ 2.19 untuk output (1 juta token)
  • Openai O1 API
  : $ 15 untuk input, $ 60 untuk output (1 juta token)
  • API
  API adalah 96.4% lebih murah daripada chatgpt.

  Kos DeepSeek R1 yang lebih rendah dan akses platform sembang percuma menjadikannya pilihan yang menarik untuk pemaju dan perusahaan yang sedar bajet yang mencari penyelesaian AI berskala.

  penandaarasan dan kebolehpercayaan
  Model DeepSeek telah secara konsisten menunjukkan penandaarasan yang boleh dipercayai, dan model R1 menegakkan reputasi ini. DeepSeek R1 adalah kedudukan yang baik sebagai saingan untuk Openai O1 dan model terkemuka lain dengan metrik prestasi yang terbukti dan penjajaran yang kuat dengan keutamaan sembang. Model sulingan, seperti

  qwen 32b

  dan

  llama 33.7b , juga menyampaikan tanda aras yang mengagumkan, melebihi pesaing dalam kategori bersaiz serupa. penggunaan praktikal dan kebolehcapaian

  DeepSeek R1 dan varian sulingannya tersedia melalui pelbagai platform:

  1. platform sembang deepSeek : akses percuma ke model utama.
  2. API ACCESS : Harga yang berpatutan untuk penyebaran berskala besar.
  3. Penyebaran tempatan : Model yang lebih kecil seperti QWEN 8B atau QWEN 32B boleh digunakan secara tempatan melalui persediaan VM.

  Walaupun beberapa model, seperti varian Llama, belum muncul di AMA, mereka dijangka akan tersedia tidak lama lagi, terus berkembang pilihan penempatan.

  DeepSeek R1 vs Openai O1: Perbandingan tanda aras yang berbeza

  

  1. AIME 2024 (lulus@1)

  • DeepSeek-R1: 79.8% Ketepatan
  • Openai O1-1217: ketepatan 79.2%
  Penjelasan:
  • Penanda aras ini menilai prestasi pada Peperiksaan Matematik Undangan Amerika (AIME), pertandingan matematik yang mencabar.
    DeepSeek-R1 Sedikit mengatasi OpenAI-O1-1217 dengan 0.6%,
    • yang bermaksud sedikit lebih baik untuk menyelesaikan masalah matematik ini.
    2. Codeforces (persentil)
  DeepSeek-R1:
  96.3%
  • OpenAI O1-1217:
  96.6%
  • Penjelasan:
  • CodeForces adalah platform pengaturcaraan yang kompetitif yang popular, dan kedudukan persentil menunjukkan seberapa baik model dilakukan berbanding dengan yang lain.
    • OpenAI-O1-1217 sedikit lebih baik (dengan 0.3%),
    bermaksud ia mungkin mempunyai sedikit kelebihan dalam mengendalikan cabaran algoritma dan pengekodan.
    3. GPQA Diamond (lulus@1)

  DeepSeek-R1:

  71.5%
  • OpenAI O1-1217: 75.7%
  • Penjelasan:
  • GPQA Diamond menilai keupayaan model untuk menjawab soalan tujuan umum yang kompleks.
    OpenAI-O1-1217 melakukan lebih baik sebanyak 4.2%,
    • menunjukkan keupayaan soal jawab umum yang lebih kuat dalam kategori ini.
    4. Math-500 (lulus@1)

  DeepSeek-R1:

  97.3%
  • OpenAI O1-1217: 96.4%
  • Penjelasan:
  • Penanda aras ini mengukur kemahiran menyelesaikan masalah matematik dalam pelbagai topik. Skor DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 lebih tinggi sebanyak 0.9%, menunjukkan ia mungkin mempunyai ketepatan dan penalaran yang lebih baik untuk masalah matematik lanjutan.
    • 5. Mmlu (lulus@1)
  DeepSeek-R1:
  90.8%
  OpenAI O1-1217:
  • 91.8%
  Penjelasan:
  • MMLU (pemahaman bahasa multitask besar -besaran) menguji pengetahuan umum model merentasi subjek seperti sejarah, sains, dan kajian sosial.
  • OpenAI-O1-1217 adalah 1% lebih baik, bermaksud ia mungkin mempunyai pemahaman yang lebih luas atau lebih mendalam tentang topik yang pelbagai.
    • 6. SWE-Bench disahkan (diselesaikan)
  DeepSeek-R1:
  49.2%
  OpenAI O1-1217:
  • 48.9%
  Penjelasan:
  • Penanda aras ini menilai prestasi model dalam menyelesaikan tugas kejuruteraan perisian.
  • DeepSeek-R1 mempunyai kelebihan 0.3% sedikit, yang menunjukkan tahap pengekodan yang sama dengan petunjuk kecil.

    Benchmark	DeepSeek-R1 (%)	OpenAI o1-1217 (%)	Verdict
    AIME 2024 (Pass@1)	79.8	79.2	DeepSeek-R1 wins (better math problem-solving)
    Codeforces (Percentile)	96.3	96.6	OpenAI-o1-1217 wins (better competitive coding)
    GPQA Diamond (Pass@1)	71.5	75.7	OpenAI-o1-1217 wins (better general QA performance)
    MATH-500 (Pass@1)	97.3	96.4	DeepSeek-R1 wins (stronger math reasoning)
    MMLU (Pass@1)	90.8	91.8	OpenAI-o1-1217 wins (better general knowledge understanding)
    SWE-bench Verified (Resolved)	49.2	48.9	DeepSeek-R1 wins (better software engineering task handling)

    keputusan keseluruhan:

    Kekuatan DeepSeek-R1 DeepSeek-R1:
    • Penanda aras yang berkaitan dengan matematik (AIME 2024, MATH-500) dan tugas kejuruteraan perisian (SWE-Bench disahkan).
    OpenAI O1-1217 Kekuatan:
    • Pengaturcaraan Kompetitif (CodeForces), Q & A tujuan umum (GPQA Diamond), dan Tugas Pengetahuan Umum (MMLU). Kedua-dua model melakukan secara keseluruhannya secara keseluruhan, dengan
    DeepSeek-R1 yang terkemuka dalam tugas matematik dan perisian, sementara Openai O1-1217 cemerlang dalam pengetahuan umum dan penyelesaian masalah.
    Jika fokus anda adalah pada

    penalaran matematik dan kejuruteraan perisian, DeepSeek-R1 mungkin menjadi pilihan yang lebih baik , sedangkan, untuk tugas umum dan pertandingan pengaturcaraan, OpenAI O1-1217

    bagaimana untuk mengakses DeepSeek R1 menggunakan ollama? Pertama, pasang Ollama

    Lawati laman web

    ollama

    untuk memuat turun alat tersebut. Untuk pengguna Linux:
    Jalankan arahan berikut di terminal anda:
    • kemudian jalankan model.
    • inilah ollama seperti DeepSeek R1: Ollama Run DeepSeek-R1

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

    Salin arahan: Ollama Run DeepSeek-R1

    Saya menjalankan Ollama Run DeepSeek-R1: 1.5b di Tempatan dan ia akan mengambil beberapa minit untuk memuat turun model.

    

    prompt: Beri saya kod untuk siri Fibonacci nth

    

    output

    Kualiti output dari DeepSeek-R1: 1.5b kelihatan cukup pepejal , dengan beberapa aspek positif dan kawasan untuk penambahbaikan yang berpotensi:

    Aspek positif

    1. Proses pemikiran logik
       • Model ini mempamerkan proses penalaran langkah demi langkah yang jelas , memandangkan pendekatan rekursif dan berulang.
       Ia menangkap perangkap biasa (mis., Ketidaksamaan rekursi) dan membenarkan pilihan kaedah berulang.
    2. ketepatan kod
       penyelesaian iteratif akhir adalah betul dan mengendalikan kes asas dengan betul.
       kes ujian FIB (5) menghasilkan output yang betul.
    3. kedalaman penjelasan
       pecahan kod yang disediakan adalah
       • terperinci dan mesra-mesra , meliputi:
         Kes asas
         tingkah laku gelung
         Pemboleh ubah pembolehubah
         Analisis kerumitan
    4. Pertimbangan kecekapan
       Penjelasan menyoroti kerumitan masa ($ o (n) $) dan membezakannya dengan rekursi, menunjukkan pemahaman yang baik tentang kecekapan algoritma.
    Bagaimana menggunakan DeepSeek R1 di Google Colab?
    Menggunakan Transformer

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

    Perintah ini memasang tiga perpustakaan python:
    Transformers: sebuah perpustakaan dengan memeluk muka untuk bekerja dengan model bahasa yang terlatih.
    Mempercepatkan: Perpustakaan untuk mengoptimumkan dan mempercepat latihan dan kesimpulan untuk model pytorch.
    Torch: Perpustakaan Pytorch, yang merupakan kerangka pembelajaran mendalam.

    !pip install transformers accelerate torch

    Ini mengimport fungsi saluran paip dari Perpustakaan Transformers. Fungsi saluran paip adalah API peringkat tinggi yang memudahkan proses menggunakan model pra-terlatih untuk tugas seperti penjanaan teks, klasifikasi, dan lain-lain

    from transformers import pipeline

    Ini mentakrifkan senarai mesej, di mana setiap mesej adalah kamus dengan peranan (mis., "Pengguna") dan Kandungan (teks sebenar mesej). Format ini sering digunakan dalam model perbualan.

    messages = [
    {"role": "user", "content": "Give me code for the Fibonacci nth series"},
    ]

    Ini mewujudkan saluran paip generasi teks menggunakan model DeepSeek-AI/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Fungsi saluran paip secara automatik mengendalikan memuatkan model dan tokenizer.
    Ini melewati senarai mesej ke saluran paip, yang menghasilkan respons berdasarkan input.

    output

    pipe = pipeline("text-generation", model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B")
    pipe(messages)

    pelaksanaan kod OpenAI O1

    Okay, the user is asking for a Fibonacci sequence calculator. I remember<br><br>that the Fibonacci sequence starts with 0 and 1, and each subsequent<br><br>number is the sum of the previous two.<br><br>I should write a function called fib(n) where n is the term number we want<br><br>to find. If n is 0 or 1, it returns 0 since those are the starting points.<br><br>For other values, I'll use recursion because each term depends on the two<br><br>before it, which seems straightforward.<br><br>Wait, but recursion can be inefficient for large n because it recalculates<br><br>many terms repeatedly. Maybe the user wants an iterative approach instead<br><br>to make it faster and more efficient. That way, even if n is big, it<br><br>doesn't take too long.<br><br>I'll structure my function with a loop that starts from 2 up to n. I'll<br><br>keep track of the two previous numbers, prev1 and prev2. Then for each<br><br>step beyond 2, calculate current as the sum of prev1 and prev2. Update<br><br>prev2 to be prev1, and update prev1 to current.<br><br>Wait again, what if n is 0? The function should return 0, same with n=1.<br><br>So I'll add a condition at the beginning of the loop where if it's the<br><br>first term, we handle it correctly.<br><br>Let me test some examples. For fib(5), it should be 5. Let's see: prev1<br><br>starts as 0, prev2 as 1. Then for i=3 to 5:<br><br>i=3: current = 1 (0+1)<br><br>i=4: current = 2 (1+1)<br><br>i=5: current = 3 (1+2) Wait, that's not right. Oh no, I think I messed up the calculation steps.<br><br>Wait, for fib(5), let me recount:<br><br>n=0: 0<br><br>n=1: 1<br><br>n=2: 1<br><br>n=3: 2<br><br>n=4: 3<br><br>n=5: 5. So my previous step-by-step was wrong. I need to make sure each iteration is correct.<br><br>I think in the loop, when i reaches n-2, which for fib(5) is index 5 (since starting at 0), but wait, let me adjust the code correctly.<br><br>Let me write down:<br><br>def fib(n):<br><br>if n == 0:<br><br>return 0<br><br>elif n == 1:<br><br>return 1<br><br>prev1 = 0<br><br>prev2 = 1<br><br>for i in range(2, n+1):<br><br>current = prev1 + prev2<br><br>prev1 = prev2<br><br>prev2 = current<br><br>return prev2<br><br>Testing fib(5) would give:<br><br>i=2: current 1; prev1=1, prev2=1<br><br>i=3: current 2; prev1=1, prev2=2<br><br>i=4: current 3; prev1=2, prev2=3<br><br>i=5: current 5; return 5. Correct.<br><br>Yes, that should work.<br><br></think><br><br>Here’s a simple iterative implementation of the Fibonacci sequence:<br><br>```python<br><br>def fib(n):<br><br>if n == 0:<br><br>return 0<br><br>elif n == 1:<br><br>return 1<br><br>else:<br><br>prev1 = 0<br><br>prev2 = 1<br><br>for i in range(2, n+1):<br><br>current = prev1 + prev2<br><br>prev1 = prev2<br><br>prev2 = current<br><br>return prev2<br><br># Test the function<br><br>print(fib(5)) # Output: 5<br><br>```<br><br>### Explanation:<br><br>- The function `fib(n)` calculates the nth Fibonacci number using an iterative approach.<br><br>- **Base Cases**: If `n` is 0, it returns 0; if `n` is 1, it returns 1.<br><br>- **Iteration**: For values of `n` greater than 1, we initialize two variables (`prev1` and `prev2`) to represent the first two Fibonacci numbers (0 and 1).<br><br>- **Loop**: We loop from 2 up to `n`, updating the values of `prev1` and `prev2` in each iteration. After completing the loop, `prev2` contains the nth Fibonacci number.<br><br>- **Efficiency**: This method is efficient with a time complexity of O(n) since it only iterates once through the sequence.<br><br>### Example<br><br>If you want to calculate the 5th Fibonacci number:<br><br>- The function returns 5 when called as `fib(5)`.<br><br>This implementation avoids the inefficiencies of recursion and is more straightforward for educational purposes.

    output

    keputusan akhir

    DeepSeek R1 menyediakan

    penyelesaian yang lebih cekap dan serba boleh

    , menjadikannya pilihan yang lebih baik secara keseluruhan. Ia betul mengendalikan kes kelebihan, menawarkan fungsi yang mengembalikan nilai untuk kegunaan selanjutnya, dan termasuk penjelasan terperinci. Ini menjadikannya sesuai untuk kedua -dua aplikasi praktikal dan tujuan pendidikan.

    Openai O1, sementara lebih mudah dan lebih mesra pemula, terhad dalam fungsi kerana ia hanya mencetak urutan tanpa nilai yang kembali, menjadikannya kurang berguna untuk tugas-tugas lanjutan.

    Cadangan: Pergi dengan Pendekatan DeepSeek R1 Jika anda memerlukan penyelesaian yang cekap dan boleh diguna semula. Gunakan Pendekatan Openai O1's Jika anda hanya ingin memahami urutan Fibonacci dengan cara yang mudah. ​​

    Memilih model AI yang ideal untuk keperluan anda

    memilih model AI yang tepat untuk projek anda melibatkan menilai pelbagai faktor, seperti spesifikasi teknikal, batasan belanjawan, dan tuntutan operasi. Di bawah, kami meneroka kekuatan model yang berbeza dan kes penggunaan ideal mereka untuk membantu anda membuat keputusan yang tepat.

    DeepSeek-R1: Fleksibiliti dan kecekapan kos yang tidak dapat ditandingi

    DeepSeek-R1 menonjol sebagai pesaing utama untuk aplikasi tertentu, terutamanya bagi mereka yang mengutamakan kemampuan dan kebolehsuaian. Inilah sebabnya ia mungkin sesuai untuk projek anda:

    1. Penyelesaian mesra bajet
       • Dengan kos operasi serendah 5% berbanding dengan model tradisional, DeepSeek-R1 sangat sesuai untuk permulaan, penyelidikan akademik, dan projek dengan sumber kewangan yang terhad.
    2. penyesuaian dan kelebihan sumber terbuka
       • Rangka kerja sumber terbuka membolehkan pasukan menyesuaikan model dengan keperluan unik mereka, mengintegrasikannya dengan lancar dengan sistem yang sedia ada, atau mengoptimumkannya untuk domain khusus. Fleksibiliti ini amat bermanfaat untuk organisasi dengan keperluan teknikal khusus.
    3. Keupayaan matematik unggul
       • Mempunyai ketepatan 97.3% pada penanda aras Math-500, DeepSeek-R1 cemerlang dalam aplikasi yang memerlukan pengiraan kompleks, analisis statistik, atau pemodelan matematik. Ini menjadikannya pilihan yang kuat untuk bidang seperti kewangan, kejuruteraan, dan penyelidikan saintifik.

    Openai's O1: Kebolehpercayaan dan Prestasi Lanjutan

    Siri Openai's O1 direka untuk aplikasi peringkat perusahaan di mana kebolehpercayaan, keselamatan, dan penalaran lanjutan adalah yang paling utama. Di sinilah ia bersinar:

    1. Keselamatan dan Pematuhan Gred Enterprise
       • Dengan protokol keselamatan yang mantap dan langkah pematuhan, O1 sangat sesuai untuk industri yang mengendalikan data sensitif atau beroperasi di bawah kerangka pengawalseliaan yang ketat.
    2. kemahiran pengaturcaraan dan pemikiran yang luar biasa
       • Prestasi yang mengagumkan model pada CodeForces (2061 rating) dan GPQA Diamond (75.7%) menjadikannya pilihan untuk pasukan pembangunan perisian menangani aplikasi kompleks atau tugas penalaran lanjutan.
    3. rekod prestasi terbukti untuk aplikasi kritikal misi
       • proses ujian dan pengesahan yang ketat memastikan bahawa O1 menyampaikan prestasi yang konsisten dan boleh dipercayai, menjadikannya sesuai untuk operasi misi-kritikal di mana kegagalan bukan pilihan.

    Kesimpulan

    Pelancaran DeepSeek R1 menandakan peralihan utama dalam landskap AI, yang menawarkan alternatif terbuka, MIT-berlesen untuk OpenAI O1 . Dengan penanda aras yang mengagumkan dan varian sulingan, ia menyediakan pemaju dan penyelidik dengan penyelesaian yang serba boleh, berprestasi tinggi.

    DeepSeek R1 cemerlang dalam tugas pemikiran, rantaian pemikiran (COT), dan pemahaman AI , menyampaikan prestasi kos efektif yang menyaingi OpenAI O1. Kemampuan dan kecekapannya menjadikannya sesuai untuk pelbagai aplikasi, dari chatbots ke projek penyelidikan. Dalam ujian, kualiti tindak balasnya dipadankan dengan Openai O1, membuktikannya sebagai pesaing yang serius.

    DeepSeek R1 vs OpenAI O1 Showdown menyoroti kemampuan dan kebolehcapaian. Tidak seperti model proprietari, DeepSeek R1 mendemokrasikan AI dengan pendekatan berskala dan mesra bajet, menjadikannya pilihan utama bagi mereka yang mencari penyelesaian AI yang kuat dan kos yang kuat.

    Bermula dengan DeepSeek hari ini! Ketahui cara memanfaatkan keupayaan DeepSeek untuk AI dan pembelajaran mesin dalam kursus "Bermula dengan DeepSeek" kami. Mendaftar sekarang dan ambil kemahiran anda ke peringkat seterusnya!

Atas ialah kandungan terperinci Deepseek R1 vs Openai O1: Mana yang lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!