DeepSeek R1:预算友好的LLM与GPT-4竞争和Claude
自新一年以来,中国AI Innovator DeepSeek一直在引起轰动,推出了DeepSeek V3车型(GPT-4竞争对手)及其随附的移动应用程序。 他们的最新产品DeepSeek R1是一种大型语言模型(LLM),以大幅降低的价格挑战行业领导者。这篇博客文章将DeepSeek R1与Openai的O1和Claude Sonnet 3.5进行了比较,并将其性能主张进行了测试。
deepseek r1:概述> DeepSeek R1是一个开源LLM,优先考虑高级推理功能。 其独特的培训方法利用了加强学习(RL),最大程度地减少对传统监督微调(SFT)的依赖。这种专注于逻辑,解决问题和解释性,使其非常适合STEM任务,编码和复杂的思想链(COT)推理。 它直接与Openai的O1和Claude的十四行诗3.5竞争。 重要的是,DeepSeek R1的API的成本明显低得多,比SONNET 3.5和93%便宜97%(用于Cache Hit Input)。
访问DeepSeek R1
DeepSeek R1可以通过DeepSeek Chat Interface(
https://www.php.cn/link/aaf9290b75757575756dd784f192425658d4 >> deepSeek r1 vs. Openai O1 vs. Claude Sonnet 3.5:详细的比较
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 |
> 任务1:逻辑推理:
> 任务2:科学推理:涉及激光和镜像的基于物理的问题。 DeepSeek R1提供了最佳的响应,并有助于可视化。
>>任务3:编码技能:创建一个带有更改背景颜色并添加五彩纸条的按钮的HTML页面。 DeepSeek R1提供了功能最强和集成的解决方案。
> 任务4:解决问题的技能:编写一个解决Sudoku难题的程序。十四行诗3.5提供了最优雅,结构良好的代码。
(每个任务输出的详细结果和屏幕截图都包含在原始文章中。)
最终结果和结论> DeepSeek R1表现出强大的推理能力,尤其是在科学推理和编码任务中,但这并不完美。 偶尔观察到语法误差和较慢的响应时间。 Openai O1提供了详细的解释,而十四行诗3.5提供了速度和简洁性。 这些模型之间的选择取决于个人需求和优先级。 DeepSeek R1的重大成本优势使其成为具有预算限制的用户的引人注目的选择。
(原始文章的结论部分(包括常见问题解答)也包括在原始响应中。)
以上是DeepSeek R1 vs Openai O1 vs SONNET 3.5:最好的LLMS战役的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!