O3-Mini可以替换DeepSeek-R1进行逻辑推理吗？

AI驱动的推理模型在2025年席卷世界！随着DeepSeek-R1和O3-Mini的推出，我们在AI聊天机器人中看到了前所未有的逻辑推理能力。在本文中，我们将通过其API访问这些模型，并评估其逻辑推理技能，以找出O3-Mini是否可以替换DeepSeek-R1。我们将比较它们在标准基准和现实世界中的性能，例如解决逻辑难题，甚至建立俄罗斯方块游戏！因此，搭扣并加入骑行。

目录的

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• deepseek-r1 vs o3-mini：逻辑推理基准
• >
• deepSeek-r1 vs o3-mini：api定价比较
• • 推理比较
  任务1：构建俄罗斯四角
• 任务2：分析关系不等式
• 任务3：数学

逻辑推理比较比较摘要

deepseek-r1 vs o3-mini：逻辑推理基准 DeepSeek-R1和O3-Mini为结构化思维和推论提供了独特的方法，使它们适合各种复杂的解决问题的任务。在我们谈论他们的基准性能之前，让我们首先偷偷窥视这些模型的架构。 O3米尼是Openai最先进的推理模型。它使用密集的变压器体系结构，使用所有模型参数处理每个令牌，以实现强大的性能，但资源很高。相比之下，DeepSeek最合乎逻辑的模型R1采用了Experts（MOE）框架的混合物，仅激活每个输入的参数子集，以提高效率。这使DeepSeek-R1在保持稳定的性能的同时更具可扩展性和计算优化。

了解更多：Openai的O3米尼比DeepSeek-R1更好？

现在，我们需要看到的是这些模型在逻辑推理任务中的表现如何。首先，让我们看一下他们在LiveBench基准测试中的表现。

>

来源：livebench.ai >基准结果表明，除了数学外，Openai的O3-Mini几乎在几乎所有方面都优于DeepSeek-R1。与DeepSeek的71.38相比，全球平均得分为73.94，O3-Mini的总体表现稍强。它在推理方面尤其出色，与DeepSeek的83.17相比，达到89.58，反映了出色的分析和解决问题的能力。

也阅读：Google Gemini 2.0 Pro vs DeepSeek-R1：编码更好？

deepSeek-r1 vs o3-mini：API定价比较

>由于我们正在通过其API测试这些模型，让我们看看这些模型的成本。>

Model	Context length	Input Price	Cached Input Price	Output Price
o3-mini	200k	.10/M tokens	.55/M tokens	.40/M tokens
deepseek-chat	64k	.27/M tokens	.07/M tokens	.10/M tokens
deepseek-reasoner	64k	.55/M tokens	.14/M tokens	.19/M tokens

在桌子上可以看出，Openai的O3-Mini在API成本方面几乎是DeepSeek R1的两倍。它收费为每百万个代币，输入为每百万个代币，产出$ 4.40，而DeepSeek R1的投入率更高的价格为每百万个代币的成本效益更高，输入为2.19美元，而产出的价格为2.19美元，使其成为大型应用程序的预算友好选择。

来源：DeepSeek-r1 | O3-Mini

如何通过API

访问DeepSeek-R1和O3-Mini

>在进行动手绩效比较之前，让我们学习如何使用API​​访问DeepSeek-R1和O3-Mini。

您为此所要做的就是导入必要的库和API键：>

from openai import OpenAI
from IPython.display import display, Markdown
import time

with open("path_of_api_key") as file:
   openai_api_key = file.read().strip()

> deepSeek-r1 vs o3-mini：逻辑推理比较

with open("path_of_api_key") as file:
   deepseek_api = file.read().strip()

>现在我们已经获得了API访问权限，让我们根据其逻辑推理能力比较DeepSeek-R1和O3-Mini。为此，我们将在模型中给出相同的提示，并根据这些指标评估它们的响应：

模型花费的时间生成响应的时间

生成的响应的质量，

1. 产生响应的成本。
>
2. 然后，我们将根据其性能为每个任务的模型0或1分为0或1。因此，让我们尝试一下任务，看看谁在DeepSeek-R1与O3-Mini推理之战中成为赢家！
任务1：构建俄罗斯方块游戏
此任务要求模型使用Python实现功能齐全的Tetris游戏，有效地管理游戏逻辑，零件移动，碰撞检测和渲染，而无需依赖外部游戏引擎。

提示：

>

“为此问题编写Python代码：为Tetris Game生成Python代码”

>输入到DeepSeek-R1 API

> DeepSeek-R1

>

INPUT_COST_CACHE_HIT = 0.14 / 1_000_000  # <pre class="brush:php;toolbar:false">task1_start_time = time.time()


client = OpenAI(api_key=api_key)

messages = messages=[
       {
       "role": "system",
       "content": """You are a professional Programmer with a large experience ."""


   },
{
       "role": "user",
       "content": """write a python code for this problem: generate a python code for Tetris game.
"""


   }
   ]


# Use a compatible encoding (cl100k_base is the best option for new OpenAI models)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")


# Calculate token counts
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg["content"])) for msg in messages)


completion = client.chat.completions.create(
   model="o3-mini-2025-01-31",
   messages=messages
)


output_tokens = len(encoding.encode(completion.choices[0].message.content))


task1_end_time = time.time()




input_cost_per_1k = 0.0011  # Example: <pre class="brush:php;toolbar:false">INPUT_COST_CACHE_HIT = 0.14 / 1_000_000  # <pre class="brush:php;toolbar:false">task2_start_time = time.time()

client = OpenAI(api_key=api_key)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """You are an expert in solving Reasoning Problems. Please solve the given problem"""
    },
    {
        "role": "user",
        "content": """In the following question, assuming the given statements to be true, find which of the conclusions among given conclusions is/are definitely true and then give your answers accordingly.
        Statements: H > F ≤ O ≤ L; F ≥ V  D
        The options are:
        A. Only I is true 
        B. Only II is true
        C. Both I and II are true
        D. Either I or II is true
        E. Neither I nor II is true
        """
    }
]

# Use a compatible encoding (cl100k_base is the best option for new OpenAI models)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")

# Calculate token counts
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg["content"])) for msg in messages)

completion = client.chat.completions.create(
    model="o3-mini-2025-01-31",
    messages=messages
)

output_tokens = len(encoding.encode(completion.choices[0].message.content))

task2_end_time = time.time()


input_cost_per_1k = 0.0011  # Example: <pre class="brush:php;toolbar:false">INPUT_COST_CACHE_HIT = 0.14 / 1_000_000  # <pre class="brush:php;toolbar:false">task3_start_time = time.time()
client = OpenAI(api_key=api_key)
messages = [
        {
		"role": "system",
		"content": """You are a Expert in solving Reasoning Problems. Please solve the given problem"""

	},
 {
		"role": "user",
		"content": """ 
Study the given matrix carefully and select the number from among the given options that can replace the question mark (?) in it.
    __________________
	|  7  | 13	| 174| 
	|  9  | 25	| 104|
	|  11 | 30	| ?  |
    |_____|_____|____|
    The options are: 
   A 335
   B 129
   C 431 
   D 100
   Please mention your approch that you have taken at each step
 """

	}
    ]

# Use a compatible encoding (cl100k_base is the best option for new OpenAI models)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")

# Calculate token counts
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg["content"])) for msg in messages)

completion = client.chat.completions.create(
    model="o3-mini-2025-01-31",
    messages=messages
)

output_tokens = len(encoding.encode(completion.choices[0].message.content))

task3_end_time = time.time()


input_cost_per_1k = 0.0011  # Example: .005 per 1,000 input tokens
output_cost_per_1k = 0.0044  # Example: .015 per 1,000 output tokens

# Calculate cost
input_cost = (input_tokens / 1000) * input_cost_per_1k
output_cost = (output_tokens / 1000) * output_cost_per_1k
total_cost = input_cost + output_cost

# Print results
print(completion.choices[0].message)
print("----------------=Total Time Taken for task 3:----------------- ", task3_end_time - task3_start_time)
print(f"Input Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Cost: ${total_cost:.6f}")

# Display result
from IPython.display import Markdown
display(Markdown(completion.choices[0].message.content))

.14 per 1M tokens INPUT_COST_CACHE_MISS = 0.55 / 1_000_000 # .55 per 1M tokens OUTPUT_COST = 2.19 / 1_000_000 # .19 per 1M tokens # Start timing task3_start_time = time.time() # Initialize OpenAI client for DeepSeek API client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com") messages = [ { "role": "system", "content": """You are a Expert in solving Reasoning Problems. Please solve the given problem""" }, { "role": "user", "content": """ Study the given matrix carefully and select the number from among the given options that can replace the question mark (?) in it. __________________ | 7 | 13 | 174| | 9 | 25 | 104| | 11 | 30 | ? | |_____|_____|____| The options are: A 335 B 129 C 431 D 100 Please mention your approch that you have taken at each step """ } ] # Get token count using tiktoken (adjust model name if necessary) encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Use a compatible tokenizer input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg["content"])) for msg in messages) # Call DeepSeek API response = client.chat.completions.create( model="deepseek-reasoner", messages=messages, stream=False ) # Get output token count output_tokens = len(encoding.encode(response.choices[0].message.content)) task3_end_time = time.time() total_time_taken = task3_end_time - task3_start_time # Assume cache miss for worst-case pricing (adjust if cache info is available) input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * INPUT_COST_CACHE_MISS output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * OUTPUT_COST total_cost = input_cost + output_cost # Print results print("Response:", response.choices[0].message.content) print("------------------ Total Time Taken for Task 3: ------------------", total_time_taken) print(f"Input Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}") print(f"Estimated Cost: ${total_cost:.6f}") # Display result from IPython.display import Markdown display(Markdown(response.choices[0].message.content)).005 per 1,000 input tokens output_cost_per_1k = 0.0044 # Example: .015 per 1,000 output tokens # Calculate cost input_cost = (input_tokens / 1000) * input_cost_per_1k output_cost = (output_tokens / 1000) * output_cost_per_1k total_cost = input_cost + output_cost # Print results print(completion.choices[0].message) print("----------------=Total Time Taken for task 2:----------------- ", task2_end_time - task2_start_time) print(f"Input Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}") print(f"Estimated Cost: ${total_cost:.6f}") # Display result from IPython.display import Markdown display(Markdown(completion.choices[0].message.content)).14 per 1M tokens INPUT_COST_CACHE_MISS = 0.55 / 1_000_000 # .55 per 1M tokens OUTPUT_COST = 2.19 / 1_000_000 # .19 per 1M tokens # Start timing task2_start_time = time.time() # Initialize OpenAI client for DeepSeek API client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com") messages = [ {"role": "system", "content": "You are an expert in solving Reasoning Problems. Please solve the given problem."}, {"role": "user", "content": """ In the following question, assuming the given statements to be true, find which of the conclusions among given conclusions is/are definitely true and then give your answers accordingly. Statements: H > F ≤ O ≤ L; F ≥ V D The options are: A. Only I is true B. Only II is true C. Both I and II are true D. Either I or II is true E. Neither I nor II is true """} ] # Get token count using tiktoken (adjust model name if necessary) encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Use a compatible tokenizer input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg["content"])) for msg in messages) # Call DeepSeek API response = client.chat.completions.create( model="deepseek-reasoner", messages=messages, stream=False ) # Get output token count output_tokens = len(encoding.encode(response.choices[0].message.content)) task2_end_time = time.time() total_time_taken = task2_end_time - task2_start_time # Assume cache miss for worst-case pricing (adjust if cache info is available) input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * INPUT_COST_CACHE_MISS output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * OUTPUT_COST total_cost = input_cost + output_cost # Print results print("Response:", response.choices[0].message.content) print("------------------ Total Time Taken for Task 2: ------------------", total_time_taken) print(f"Input Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}") print(f"Estimated Cost: ${total_cost:.6f}") # Display result from IPython.display import Markdown display(Markdown(response.choices[0].message.content)).005 per 1,000 input tokens output_cost_per_1k = 0.0044 # Example: .015 per 1,000 output tokens # Calculate cost input_cost = (input_tokens / 1000) * input_cost_per_1k output_cost = (output_tokens / 1000) * output_cost_per_1k total_cost = input_cost + output_cost print(completion.choices[0].message) print("----------------=Total Time Taken for task 1:----------------- ", task1_end_time - task1_start_time) print(f"Input Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}") print(f"Estimated Cost: ${total_cost:.6f}") # Display result from IPython.display import Markdown display(Markdown(completion.choices[0].message.content)).14 per 1M tokens INPUT_COST_CACHE_MISS = 0.55 / 1_000_000 # .55 per 1M tokens OUTPUT_COST = 2.19 / 1_000_000 # .19 per 1M tokens # Start timing task1_start_time = time.time() # Initialize OpenAI client for DeepSeek API client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com") messages = [ { "role": "system", "content": """You are a professional Programmer with a large experience.""" }, { "role": "user", "content": """write a python code for this problem: generate a python code for Tetris game.""" } ] # Get token count using tiktoken (adjust model name if necessary) encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Use a compatible tokenizer input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg["content"])) for msg in messages) # Call DeepSeek API response = client.chat.completions.create( model="deepseek-reasoner", messages=messages, stream=False ) # Get output token count output_tokens = len(encoding.encode(response.choices[0].message.content)) task1_end_time = time.time() total_time_taken = task1_end_time - task1_start_time # Assume cache miss for worst-case pricing (adjust if cache info is available) input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * INPUT_COST_CACHE_MISS output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * OUTPUT_COST total_cost = input_cost + output_cost # Print results print("Response:", response.choices[0].message.content) print("------------------ Total Time Taken for Task 1: ------------------", total_time_taken) print(f"Input Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}") print(f"Estimated Cost: ${total_cost:.6f}") # Display result from IPython.display import Markdown display(Markdown(response.choices[0].message.content))>您可以在这里找到DeepSeek-R1的完整响应。

> >输出令牌成本：

>输入令牌：28 |输出令牌：3323 |估计成本：$ 0.0073

>代码输出

>输入到O3-Mini API

> O3-Mini >

>您可以在这里找到O3-Mini的完整响应。

>

>输出令牌成本： >输入令牌：28 |输出令牌：3235 |估计成本：$ 0.014265

>代码输出

比较分析

在此任务中，需要模型来生成允许实际游戏玩法的功能性俄罗斯代码。如代码输出视频所示，DeepSeek-R1成功地产生了完全有效的实现。相比之下，尽管O3-Mini的代码看起来良好，但在执行过程中遇到了错误。结果，在这种情况下，DeepSeek-R1在这种情况下优于O3 Mini，提供了更可靠和可播放的解决方案。

>

>得分：

deepSeek-r1：1 | O3-Mini：0

任务2：分析关系不平等

此任务要求模型有效地分析关系不平等而不是依靠基本的分类方法。

>提示：“”在以下问题中，假设给定的陈述为真，在给定的结论中找到了哪个结论是/肯定是正确的，然后相应地给出您的答案。

>>

语句：

h＆gt; f≤o≤l; f≥V＆lt; D

结论：I。L≥VII。 o＆gt; D

选项是：

a。只有我是true

b。只有i是true

> c。 i和ii都是true

> d。我或ii是true

> e。我和ii都不是真实的。

>输入到DeepSeek-R1 API>

from openai import OpenAI
from IPython.display import display, Markdown
import time

>输出令牌成本： >输入令牌：136 |输出令牌：352 |估计成本：$ 0.000004

DeepSeek-R1

>

>输入到O3-Mini API

>

with open("path_of_api_key") as file:
   openai_api_key = file.read().strip()

>输出令牌成本：

>输入令牌：135 |输出令牌：423 |估计成本：$ 0.002010 O3-Mini >

比较分析

O3米尼提供了最有效的解决方案，提供了明显而准确的响应，在大得多的时间内提供了响应。它在确保逻辑健全的同时保持清晰度，使其非常适合快速推理任务。 DeepSeek-r1虽然同样正确，但要慢得多且详细。它详细的逻辑关系分解增强了解释性，但对于直接评估可能会感到过分。尽管这两种模型得出了同样的结论，但O3-Mini的速度和直接方法使其成为实际使用的更好选择。

分数： deepseek-r1：0 | O3-Mini：1

>任务3：数学中的逻辑推理

此任务挑战模型识别数值模式，这可能涉及算术操作，乘法或数学规则的组合。该模型必须采用结构化的方法来有效地推断出隐藏的逻辑。

提示：>“>仔细研究给定的矩阵，然后从给定选项中选择可以替换问号（？）的数字。

>

____________

| 7 | 13 | 174 |

| 9 | 25 | 104 |

| 11 | 30 | ？ |

| _____ | ____ | ___ |

选项是：

a 335

b 129

c 431

d 100

请提及您在每个步骤中采取的方法。

>输入到DeepSeek-R1 API>

>输出令牌成本：

>输入令牌：134 |输出令牌：274 |估计成本：$ 0.000003

from openai import OpenAI
from IPython.display import display, Markdown
import time

DeepSeek-R1

>

>输入到O3-Mini API

>

>输出令牌成本： >输入令牌：134 |输出令牌：736 |估计成本：$ 0.003386

O3-Mini with open("path_of_api_key") as file: openai_api_key = file.read().strip()

输出>>>

比较分析

在这里，每一行遵循的模式为：

（第一个数字）^3-（第二个数字）^2 = 3rd number

应用此模式：

第1：7^3 - 13^2 = 343 - 169 = 174

第2行2：9^3 - 25^2 = 729 - 625 = 104

>

第3行：11^3 - 30^2 = 1331 - 900 = 431

因此，正确的答案是431。

> DeepSeek-R1正确识别并应用了此模式，从而导致正确的答案。它的结构化方法可确保准确性，尽管计算结果需要大大时间。另一方面，O3-Mini无法建立一致的模式。它尝试了多个操作，例如乘法，加法和指示，但没有得出确定的答案。这会导致不清楚的响应。总体而言，DeepSeek-R1在逻辑推理和准确性方面优于O3-Mini，而O3米尼由于其不一致和无效的方法而挣扎。

• 得分：
deepseek-r1：1 | O3-Mini：0

• 最终分数：DeepSeek-r1：2 | O3-Mini：1

  逻辑推理比较摘要

  Task No.	Task Type	Model	Performance	Time Taken (seconds)	Cost
  1	Code Generation	DeepSeek-R1	✅ Working Code	606.45	.0073
  		o3-mini	❌ Non-working Code	99.73	.014265
  2	Alphabetical Reasoning	DeepSeek-R1	✅ Correct	74.28	.000004
  		o3-mini	✅ Correct	8.08	.002010
  3	Mathematical Reasoning	DeepSeek-R1	✅ Correct	450.53	.000003
  		o3-mini	❌ Wrong Answer	12.37	.003386

  结论

  正如我们在此比较中看到的那样，DeepSeek-R1和O3-Mini都表现出满足不同需求的独特优势。 DeepSeek-R1在精确驱动的任务中擅长，尤其是在数学推理和复杂的代码生成中，使其成为需要逻辑深度和正确性的应用程序的有力候选者。但是，一个重要的缺点是其响应时间较慢，部分原因是持续的服务器维护问题影响了其可访问性。另一方面，O3-Mini提供的响应时间明显更快，但是其产生不正确结果的趋势限制了其对高风险推理任务的可靠性。

  该分析强调了语言模型中速度和准确性之间的权衡。虽然O3-Mini可能对快速，低风险的应用程序有用，但DeepSeek-R1是解决推理密集型任务的优越选择，只要解决了其潜伏期问题。随着AI模型的不断发展，在性能效率和正确性之间达到平衡将是优化各个领域的AI驱动工作流程的关键。

  也请阅读：Openai的O3-Mini可以在编码中击败Claude Sonnet 3.5？

  常见问题

  > Q1。 DeepSeek-R1和O3-Mini之间的主要区别是什么？ DeepSeek-R1在数学推理和复杂的代码生成方面表现出色，非常适合需要逻辑深度和准确性的应用。另一方面，O3-Mini的速度明显更快，但通常会牺牲准确性，导致偶尔出现不正确的输出。对于编码任务，DeepSeek-R1比O3-Mini好吗？ DeepSeek-r1是编码和推理密集型任务的更好选择，因为它具有出色的精度和处理复杂逻辑的能力。虽然O3-Mini提供了更快的响应，但它可能会产生错误，从而使其对高风险编程任务的可靠性降低。

  Q3。 O3-Mini是否适用于现实世界应用？ O3-Mini最适合低风险，速度依赖的应用程序，例如聊天机器人，休闲文本生成和交互式AI体验。但是，对于需要高精度的任务，DeepSeek-R1是首选的选项。哪种模型更适合推理和解决问题 - DeepSeek-R1或O3-Mini？ DeepSeek-R1具有出色的逻辑推理和解决问题的能力，使其成为数学计算，编程援助和科学查询的强大选择。 O3-Mini在复杂的解决问题的方案中提供了快速但有时不一致的响应。

  >

以上是O3-Mini可以替换DeepSeek-R1进行逻辑推理吗？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！