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Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levitt原創
2025-03-06 10:19:08149瀏覽

Openai的O3-Mini發行,AI景觀最近引起了AI景觀,這是與DeepSeek-R1的激烈競爭。他們倆都是旨在增強推理和編碼功能的高級語言模型。但是,它們在體系結構,性能,應用程序和可訪問性方面有所不同。在此OpenAI O3-Mini與DeepSeek-R1比較中,我們將研究這些參數,並根據模型在涉及邏輯推理,STEM解決問題和編碼的各種應用程序中的性能進行比較。因此,讓我們開始,願最佳模特贏!

> 目錄的內容表

    openai o3-Mini vs deepSeek-r1:模型比較
    • 架構和設計
    • >
  • >任務1:編碼
  • >任務2:邏輯推理
  • 任務3:詞干問題解決

應用程序性能比較摘要概述

openai o3-mini vs deepseek-r1:模型比較 OpenAI的O3-Mini是O3模型的簡化版本,強調效率和速度而不會損害高級推理能力。另一方面,DeepSeek的R1是一種開源模型,它因其令人印象深刻的性能和成本效益而引起了人們的關注。 O3-Mini的發布被視為Openai對諸如DeepSeek-R1等開源模型不斷增長的競爭的反應。 。

了解更多:OpenAi O3-Mini:性能,如何訪問以及更多

架構和設計

OpenAi O3-Mini:

構建的O3體系結構,O3-Mini已優化,以用於更快的響應時間和減少計算要求。它保持其前任的核心推理能力,使其適合需要解決問題的任務。

deepSeek-r1:>這是一個由中國人工智能創業公司DeepSeek開發的開源模型。它因其高級推理能力和成本效益而被認可,為專有模型提供了競爭性替代品。 >也請閱讀:qwen2.5-max比deepseek-r1和kimi k1.5?

特徵比較

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.

也請閱讀:DeepSeek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5:最好的LLMS戰役 openai o3-mini vs deepseek-r1:性能基準

    邏輯推理任務
  • :在研究生級的Google-Profforn-Prove Q&A(GPQA)基準測試中,O3-Mini(中)和O3-Mini(高)優於DeepSeek-R1。這證明了其在詳細的和事實提問的任務中的出色表現。 數學推理
    :在美國邀請賽數學考試(AIME)基準中,O3-Mini(高)在10%以上以上的deepSeek-r1超過10%,表明其在數學問題解決方案中的優勢。

    Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?編碼功能

    :在競爭性編程中,O3-Mini(高)以2,029的代碼孔額定值,超過DeepSeek-R1的評級為1,820。這表明O3-Mini在編碼任務中的出色性能。

  • Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?

    openai o3-mini vs deepSeek-r1:基於應用程序的比較
  • 在此比較中,我們將測試DeepSeek的R1和OpenAI的O3-Mini(高),這些O3-Mini(高)目前是這些開發人員的最佳編碼和推理模型。我們將在編碼,邏輯推理和基於STEM的問題解決方案上測試模型。對於這些任務中的每一個,我們都會為兩個模型提供相同的提示,比較它們的響應並評分它們。這裡的目的是找出哪種模型更適合於哪種應用。
  • > 注意:由於O3-Mini和DeepSeek-R1都是推理模型,因此它們的響應通常很長,可以解釋整個思維過程。因此,我只會向您展示輸出的片段並在我的分析中解釋響應。 任務1:編碼

    首先,讓我們首先比較O3-Mini和DeepSeek-R1的編碼功能,要求它生成動畫的JavaScript代碼。我想通過顯示主彩色球,在碰撞時相互混合來創建顏色混合的視覺表示。讓我們看看生成的代碼是否正確運行以及我們獲得的輸出質量。 Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?>

    注意:由於我將在Google Colab上測試代碼,因此我將其添加到提示中。
提示:

>

>“生成使用ipython顯示器在Google Colab筆記本中運行的JavaScript代碼。動畫應在一個具有以下功能的容器中顯示六個彈跳球:

  • >兩個藍色,兩個紅色和兩個黃色的球隨機移動並從牆壁上彈跳
  • >顏色混合:當兩個球碰撞時,它們會根據添加色混合(例如,黃色藍色=綠色,紅藍色=紫色,紅色=橙色=橙色) >
  • 如果混合色球再次發生碰撞,它繼續進一步混合(例如綠色=棕色) 基於物理的運動,具有流暢的更新
  • >>>確保將JavaScript代碼嵌入到HTML< script>標記並顯示在Google Colab中的Ipython HTML單元格中。
  • 響應:
  • >您可以在此處找到模型生成的完整代碼。
  • > 代碼的輸出

模型

視頻

openai o3-mini(高) 您的瀏覽器不支持視頻標籤。

deepSeek-r1

您的瀏覽器不支持視頻標籤。

比較分析

> deepSeek-r1花了1m 45s來思考和生成代碼,而O3-Mini僅在27秒內完成了代碼!

>兩個模型都創建了結構良好的代碼,這些代碼彼此相似,但它們的動畫卻大不相同。 O3-Mini的輸出在白色背景上具有較大的球,與DeepSeek-R1相比,它看起來更清晰。 O3米尼的代碼

>,按照提示使顏色混合在一起,直到它們都變成棕色。另一方面,DeepSeek-R1的動畫以更好的精度表明了顏色的混合,從而引起了提示中未提及的顏色。但是,R1的代碼在碰撞時將球融合在一起,這不是要求的。因此,為此,由於響應的準確性和視覺效果更好的清晰度,O3米尼贏得了勝利。

分數: OpenAi O3-Mini:1 | DeepSeek-r1:0 任務2:邏輯推理

在此任務中,我們將使用邏輯推理要求模型根據某些線索來解決拼圖。

提示:

>“ Alex,Betty,Carol,Dan,Earl,Fay,George和Harry是組織的八名員工。他們在三個部門工作:人員,行政和營銷與任何部門的三個部門不超過三個。

>他們每個人都有不同的運動選擇與足球,板球,排球,羽毛球,草坪網球,籃球,曲棍球和乒乓球不一定以相同的順序。 > dan從事行政工作,不喜歡足球或板球。喜歡足球。 喜歡排球在人員內部工作的人。

>在行政部門工作的人都不喜歡羽毛球或草坪網球。 哈利不喜歡板球。

>在行政部門工作的員工是誰?
響應:






> OpenAi O3-Mini(High)

deepSeek-r1

Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?


Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?

比較分析

>兩個模型都設法以邏輯上給出了正確的答案,從而解釋了他們的思維過程。他們倆都花了幾乎一分鐘半的時間才能得到答案。

Openai的O3-Mini

基於最簡單,最直接的線索開始了分析。然後,它繼續將人們分配到部門,確定他們的運動,然後最終找出答案。在每個步驟中,模型都列出了所使用的線索以及獲得了哪些見解。在解釋其思維過程的同時,該模型不斷進行重新檢查並確認其推論的見解,從而更加可靠。最終的回應雖然更長,但對任何人都可以輕鬆理解的解釋得到很好的解釋。 DeepSeek-R1通過根據線索將人員(及其詳細信息)直接分配給不同部門,採取了不同的方法。思考過程以一種對話的語氣進行了解釋,但非常漫長。但是,與O3-Mini相比,最終的反應雖然結構良好且準確,但缺乏任何解釋。它只提到了線索和見解。

> O3米尼以更好的解釋和更可靠的思考過程,贏得了這一回合。

>

分數:

OpenAi O3-Mini:2 | DeepSeek-r1:0

任務3:解決問題

>測試模型在科學,技術,工程和數學方面的技能(STEM),我們將要求模型進行電路計算。 在電阻器(R)為10歐姆的串聯RLC電路中,

>

提示:

“在60 Hz時,電阻器(r)為10歐姆,電感器(L)為0.5 h,AC電壓源為100μF。計算: a。電路的阻抗

b。電流流過電路> c。電壓與電流

之間的相角

顯示計算中使用的所有步驟和公式。

響應:

> OpenAi O3-Mini(High) deepSeek-r1

Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?


Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?


Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?

Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1:哪個更好?


比較分析

> OpenAi的O3-Mini以11秒的閃電速度回答了這個問題,而DeepSeek-R1則花了80秒來給出相同的回答。

>儘管兩個模型都遵循相似的結構,但O3-Mini在6個短步驟中解釋了其思維過程。同時,DeepSeek-R1花了很多時間來解釋過程和計算,這使其有點無聊或緩慢。

> O3-Miini甚至足夠聰明,可以弄清計算的當前價值,而沒有明確地被告知這樣做。此外,O3-Mini的回應顯示了詳細的步驟,因此我可以跳過思考過程並正確地找到答案。因此,O3-Mini也對此任務進行了投票。

>

分數: OpenAi O3-Mini:3 | DeepSeek-r1:0

最終分數:OpenAi O3-Mini:3 | DeepSeek-r1:0

應用程序性能比較摘要

在所有任務中,無論是編碼,與STEM相關的還是邏輯推理,

O3-Mini(高)比DeepSeek-R1的性能要比DeepSeek-R1更快,更快。以下是一些基於其實際表現的比較和見解。

參數

openai o3-mini(高)
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.
deepSeek-r1 花費的時間 在STEM和與編碼相關的任務中非常快。 需要更長的思考和產生反應,並具有長長的思想鏈。 >思維過程的解釋 分步思維過程中解釋了點。還顯示了驗證的步驟。 按照對話語調,對思維過程的非常詳細的解釋。 響應的準確性 交叉檢查並驗證響應的每個步驟。 > 提供準確的響應,但不能提供任何準確性的保證。傾向於直觀地添加信息。 > 響應質量 更詳細的響應,簡單地說明,以更好地理解。 > 更簡潔的回答,回答了這一點,沒有太多解釋。 >

結論

> Openai的O3-Mini和DeepSeek的R1都提供了高級推理和編碼功能,每個功能都具有明顯的優勢。 O3-Mini是一個更快的模型,與R1相比,似乎對提示有更好的了解。另外,O3米尼在每個步驟中重新檢查並驗證其思維過程,使其更可靠和準確。 但是,O3-Mini的價格是一定的,而DeepSeek-R1是一種開源型號,使用戶更容易訪問它。因此,對於不推進推理的簡單日常任務,DeepSeek-R1是一個不錯的選擇。但是,對於更複雜的任務和更快的響應,您需要選擇O3-Mini。因此,兩個模型之間的選擇取決於特定的應用程序要求,包括績效需求,預算限制以及自定義的必要性。

>立即開始您的AI旅程!開始使用Openai O3-Mini,並毫不費力地探索其強大功能!

常見問題 > Q1。 Openai O3-Mini和DeepSeek-R1? a之間的主要區別是什麼? OpenAI的O3-Mini是針對速度和效率優化的專有模型,而DeepSeek-R1是一種以其成本效益和可訪問性而聞名的開源模型。對於編碼任務,O3-Mini比DeepSeek-R1更好嗎? Openai的O3-Mini通過在JavaScript Animation Test中所示,在編碼任務中的DeepSeek-R1在編碼任務中均優於DeepSeek-R1。在推理能力方面,O3-Mini與DeepSeek-R1相比如何? Openai的O3-Mini採用更結構化的方法,驗證其步驟,而DeepSeek-R1則以對話語調提供了詳細的解釋。 R1更直觀,並且傾向於在提示中引入不存在的元素。

Q4。 DeepSeek-R1比O3-Mini更便宜嗎? DeepSeek-R1遵循開源定價型號,而DeepSeek-r1非常便宜,而OpenAi O3米尼通過Openai的API進行了每個令牌使用費。可以針對特定應用程序定制DeepSeek-R1嗎?是的,作為開源,DeepSeek-R1允許開發人員對特定用例進行微調和修改。另一方面,OpenAI的O3-Mini是一個專有模型,具有有限的自定義選項。 O3-mini比DeepSeek-r1更快? Openai的O3米尼速度明顯更快,通常在DeepSeek-R1所花費的一小部分中做出響應,尤其是在STEM和編碼任務中。 DeepSeek-r1可靠地解決問題嗎?雖然DeepSeek-R1在推理和編碼任務方面表現良好,但它並未像O3-Mini那樣徹底驗證其步驟。這使得它對高精度應用程序的可靠性降低。

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