DeepSeek R1 frente a o3-mini: ¿cuál es el modelo de inferencia más rentable para 2025?

OpenAI o3-mini junto con DeepSeek R1: Una comparación en profundidad de los modelos avanzados de inferencia de IA para comprender las diferencias clave entre los dos principales modelos de inferencia.

En el siempre cambiante campo de la tecnología de inteligencia artificial (IA), los modelos de inferencia se han convertido en el centro de la innovación tecnológica. o3-mini de openAI es el primero de su clase en el mundo que se utiliza en este campo. DeepSeek R1 del mismo modo que esta tendencia Han surgido dos modelos destacados. Ambos se dedican a resolver problemas complejos, retos de programación y tareas científicas, pero difieren significativamente en su filosofía de diseño, rendimiento, estructura de costes y camino hacia la realización.

Este artículo pretende ofrecer un análisis en profundidad de las principales diferencias entre OpenAI o3-mini y DeepSeek R1 en términos profesionales y concisos. El artículo comparaciones El diseño arquitectónico, las referencias de rendimiento, las estrategias de precios y los escenarios de aplicación típicos de los dos modelos pretenden proporcionar a los lectores la objetivo análisis, ayudando así a los lectores a tomar decisiones en función de sus necesidades. óptimo Selecciona.

OpenAI o3-mini con DeepSeek R1

Visión general de OpenAI o3-mini

El lanzamiento de o3-mini a principios de 2025 es una parte importante de la estrategia de OpenAI para seguir perfeccionando sus modelos de inferencia eficientes y precisos. o3-mini se lanzará a principios de 2025 a través de la iniciativa ChatGPT La comunidad ofrece acceso a o3-mini a los usuarios, incluidos los usuarios gratuitos con acceso limitado, así como a los suscriptores Plus, Team y Pro de mayor prioridad. Comentario: Describir las iteraciones tecnológicas en las empresas tecnológicas como un "esfuerzo continuo" es un poco vacío, pero en realidad son actualizaciones periódicas impulsadas por la competencia en el mercado. El punto fuerte de o3-mini es su capacidad para gestionar una amplia gama de tareas de forma rápida y precisa, con especial experiencia en razonamiento lógico, generación de código y resolución de problemas en materias STEM.

Características principales del o3-mini

• Habilidades avanzadas de razonamiento. o3-mini está diseñado para simular el proceso cognitivo del "pensamiento paso a paso", lo que le permite descomponer problemas complejos en subproblemas más manejables, mejorando así la eficacia y precisión de la resolución de problemas. Comentario: aunque el "pensamiento paso a paso" es una descripción antropomórfica, en realidad se trata de una técnica algorítmica, y no debe sobreinterpretarse en el sentido de que la IA tiene un pensamiento similar al humano.
• Tiempo de respuesta rápido. Las pruebas de rendimiento demuestran que o3-mini es capaz de responder en cuestión de segundos a tareas de codificación y acertijos matemáticos, con tiempos de respuesta excelentes.
• Arquitectura de transformadores densos. o3-mini utiliza intensivamente Transformador arquitectura, cada entrada Ficha son manejados por el conjunto completo de parámetros del modelo, asegurando que el modelo se mantiene en una variedad de tareas asentado Rendimiento.
• Excelencia en codificación y STEM. o3-mini ha demostrado ser excelente en la generación de código, la resolución de rompecabezas lógicos y el procesamiento de consultas relacionadas con la ciencia, y ha mostrado un gran potencial para su uso en aplicaciones STEM en particular.
• Profundamente integrado en ChatGPT. El modelo o3-mini es el motor principal de la API ChatGPT y de las funciones avanzadas de la interfaz web, proporcionando un sólido soporte técnico para la aplicación inteligente de ChatGPT.

Precios de o3-mini

El precio del o3-mini es aproximadamente el siguiente, basado en los últimos datos comparativos del mercado:

• 1,10 USD por millón de fichas de entrada
• 4,40 USD por millón de fichas producidas

El precio de o3-mini, expresado en tokens, se compara favorablemente con algunos de los concurso Un poco más alto, pero con su excelente velocidad y precisión, el muchos casos llegar a (una decisión, conclusión, etc.) pruebe La razonabilidad de este coste. Comentario: La frase "suele justificar el coste" es ligeramente subjetiva, y el factor precio sigue siendo fundamental para los usuarios sensibles al presupuesto.

Visión general de DeepSeek R1

Objetivos editoriales y de diseño

DeepSeek R1 está desarrollado por la startup china de IA DeepSeek, fundada por Wenfeng Liang.DeepSeek R1 se lanza oficialmente en enero de 2025, con el ahora mismo Destaca por su capacidad para lograr un control de costes competitivo al tiempo que garantiza unas capacidades de razonamiento avanzadas. Además, DeepSeek R1 ha optado por un modelo de código abierto, lo que significa que los desarrolladores pueden acceder libremente a su código fuente y modificarlo para varios tipos Necesidades individualizadas. Comentario: El argumento de venta de "muy bajo coste" del DeepSeek R1 puede sugerir que se han hecho algunas concesiones en términos de rendimiento, y que la regla de "lo barato no es suficiente" también es cierta en el mundo de la tecnología.

Principales características de DeepSeek R1

• Funciones de código abierto. El diseño de código abierto de DeepSeek R1 permite que cualquiera pueda descargar e integrar su código. Partidarios del concepto de código abierto es sin duda de gran atractivo para los desarrolladores del
• Excelente relación coste-eficacia. DeepSeek R1 en diseño priorizar reflexionar Eficiencia. Gracias a la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE), DeepSeek R1 consume menos recursos informáticos en tiempo de ejecución, lo que reduce significativamente los costes operativos.
• Visualización de la cadena de pensamiento. A diferencia del proceso de inferencia implícita de o3-mini, DeepSeek R1 suele en detalle Presentación de los pasos del razonamiento. A algunos usuarios esta "cadena de pensamiento visible" les ayudó a comprender mejor la lógica interna de las conclusiones del modelo. Comentario: La "cadena de pensamiento visible" puede parecer un punto fuerte de DeepSeek R1, pero un proceso de razonamiento demasiado detallado puede llevar a la redundancia e incluso a la confusión de los usuarios.
• Arquitectura mixta de expertos. DeepSeek R1 adopta la arquitectura MoE, en la que el modelo activa sólo algunos de los parámetros (es decir, los "expertos") para cada token. Esta estrategia de diseño hace que DeepSeek R1 sea más eficiente a la hora de gestionar tareas a gran escala.
• Centrarse en la eficiencia. Arquitectura de DeepSeek R1 fundamentalmente Centrado en reducir el coste de la formación y el razonamiento a un presupuesto finito Las ventajas son evidentes en los escenarios de aplicación.

Precios del DeepSeek R1

En comparación con OpenAI o3-mini, DeepSeek R1 en términos de costes de fichas estadísticamente significativo Más bajo:

• Aproximadamente 0,14 dólares por millón de fichas de entrada (acierto de la caché), con un ligero aumento del precio cuando no se acierta con la caché.
• Aproximadamente 2,19 dólares por millón de Tokens producidos.

Comparación de arquitecturas técnicas

Diseño arquitectónico de modelos de IA directo afecta a su rendimiento, coste y eficacia operativa. El cuadro siguiente bien Las características arquitectónicas clave de OpenAI o3-mini se comparan con DeepSeek R1.

Comparación de arquitectura y precios

Pruebas de rendimiento en el mundo real

para objetivamente Para evaluar el rendimiento en el mundo real de los dos modelos, los investigadores llevaron a cabo una serie de tareas típicas como la codificación, el razonamiento lógico y la resolución de problemas STEM completo Pruebas. A continuación se resumen y analizan los principales indicadores de resultados.

tarea de codificación

En las revisiones comparativas de esta sección, los investigadores presentaron el OpenAI o3-mini con el modelo DeepSeek R1 al mismo tiempo que el preferencias Se realizó la misma tarea de codificación con el objetivo de examinar la diferencia de rendimiento entre los dos modelos en términos de generación de código. La evaluación se centra en el tiempo de generación de código, así como en la precisión del mismo.

• OpenAI o3-mini.
  • La generación de código es extremadamente rápida (por ejemplo, una tarea de animación en JavaScript sólo tarda unos 27 segundos en completarse).
  • El código generado está bien estructurado, bien organizado y responde con precisión a los requisitos de la tarea.
• DeepSeek R1.
  • La generación de código lleva relativamente mucho tiempo (alrededor de 1 minuto y 45 segundos para la misma tarea de animación JavaScript).
  • Aunque DeepSeek R1 es capaz de proporcionar explicaciones exhaustivas del código, las respuestas que genera a veces contienen detalles o características adicionales no solicitadas explícitamente por el usuario, que pueden parecer redundantes en algunos escenarios. Comentarios: DeepSeek R1 es lento en tareas de codificación y puede producir información redundante, lo que sugiere que puede no ser tan práctico como o3-mini para la generación de código.

inferencia lógica

• OpenAI o3-mini.
  • Ser capaz de proporcionar un proceso de razonamiento paso a paso y una validación efectiva de las conclusiones que deriven.
  • Las respuestas son de gran calidad y las explicaciones sucintas.
• DeepSeek R1.
  • Presentar un proceso de razonamiento de "cadena de pensamiento visible" detallado y más conversacional.
  • Mientras que DeepSeek R1 obtiene buenos resultados en términos de precisión en el razonamiento lógico OK pero su explicación detallada conducen a Mayor tiempo de respuesta. Comentario: la "visibilidad detallada y conversacional de la cadena de pensamiento" puede ir en detrimento de la velocidad, y su valor debe sopesarse en función de escenarios de aplicación específicos.

Resolución de problemas STEM

• OpenAI o3-mini.
  • Resuelve problemas STEM en muy poco tiempo (por ejemplo, un problema de cálculo de un circuito RLC sólo le llevó 11 segundos).
  • Demostrar pasos claros y estructurados para los cálculos y, en caso necesario distinto Redondeo.
• DeepSeek R1.
  • El manejo de tareas STEM similares puede requerir más largo hasta 80 segundos.
  • DeepSeek R1 es igualmente capaz de proporcionar una explicación exhaustiva, pero este nivel de detalle se consigue a costa de la velocidad de cálculo. COMENTARIO: El DeepSeek R1 está significativamente por detrás del o3-mini en la resolución de problemas STEM, lo que es una prueba más de su falta de rendimiento.

Resumen comparativo del rendimiento en tiempo real

Análisis del mecanismo de trabajo de la cadena de pensamiento

Cadena de pensamiento Consejos Tecnología admisible La modelización aborda problemas complejos se descomponen como Una serie de pasos más pequeños y manejables. En o3-mini, cuando el modelo recibe un problema complejo, genera internamente una serie de pasos de razonamiento (aunque sean invisibles para el usuario final) y, en última instancia, renderiza el eventual Respuestas. Este mecanismo ayuda a obtener respuestas más precisas y exactas a consultas complejas con elabore Respuesta.

Casos prácticos y escenarios de aplicación

Tanto el modelo OpenAI o3-mini como el DeepSeek R1 capaz de cumplir (condiciones o requisitos) Muy utilizado en varios tipos del escenario de la misión habilidades . A continuación se enumeran los casos de uso típicos de cada uno de ellos:

Casos de uso de OpenAI o3-mini

• Codificación y desarrollo de software.
  • Genere rápidamente fragmentos de código compatibles con la sintaxis.
  • Perfecta integración en IDE y diversas ayudas a la programación para mejorar la eficacia del desarrollo.
• Resolución de problemas STEM.
  • Resuelve rompecabezas matemáticos y cálculos de física con eficacia.
  • Realización de consultas complejas en el ámbito científico incremental Explicación.
• Tareas de razonamiento lógico.
  • Utilice pasos claros y concisos para descomponer eficazmente problemas difíciles y lógicos.
• Aplicaciones empresariales.
  • Ayudamos a las grandes empresas a automatizar el proceso de extracción y análisis de datos.
• Escaneo de seguridad.
  • Detecte rápidamente posibles vulnerabilidades en su código y proporcione recomendaciones específicas para solucionarlas.

Casos prácticos de DeepSeek R1

• Proyecto de código abierto.
  • Un ajuste profundo para los desarrolladores que prefieren soluciones de código abierto personalizables.
• Visualización detallada del proceso de razonamiento.
  • La función de visualización de la "cadena de pensamiento" de DeepSeek R1 es ventajosa en escenarios de aplicación en los que se requiere transparencia del proceso de razonamiento, como la depuración o la educación.
• Entornos sensibles a los costes.
  • Aplicable a los costes de las fichas Extremadamente sensible y con cierta tolerancia a la latencia de respuesta.
• Tratamiento de datos a gran escala.
  • Competente para proyectos que necesitan gestionar solicitudes de consulta masivas, pero tienen un control estricto del coste de una sola solicitud.
• Investigación y experimentación.
  • Ideal para la investigación académica o proyectos experimentales que requieran una profunda personalización del modelo. terraza.

Limitaciones y retos

Aunque OpenAI o3-mini y DeepSeek R1 han demostrado un excelente rendimiento en varias áreas, cada uno tiene sus limitaciones.

Limitaciones de OpenAI o3-mini

• Mayor coste por ficha.
  • Aunque el o3-mini tiene una velocidad posesión pero su mayor coste por ficha a largo plazo Puede dar altos rendimiento La aplicación aporta destacado carga económica.
• Arquitectura propia.
  • Dado que o3-mini está en modo de código cerrado, su flexibilidad para los desarrolladores que deseen modificar o afinar sus modelos está limitada por la gran restricción.
• Consumo intensivo de recursos.
  • El diseño denso de la arquitectura Transformer significa que o3-mini consume más recursos computacionales en el procesamiento de cada Token.

Limitaciones de DeepSeek R1

• Tiempo de respuesta relativamente lento: - El tiempo de respuesta del
  • Tiempo que tarda DeepSeek R1 en generar respuestas en múltiples benchmarks más largo Esto puede plantear un problema en escenarios de aplicación en los que los requisitos de tiempo real son elevados. Factores indeseables.
• Potencial de visibilidad de la "cadena de pensamiento". ineficacia :
  • Aunque la transparencia del proceso de razonamiento puede ser una ventaja en algunos casos, una visualización prolongada del mismo puede reducir la eficacia global.
• Posibles contrapartidas del modelo de código abierto.
  • ampliar los propios recursos financieros no siempre La fiabilidad estable del modelo puede garantizarse plenamente; propósito particular Cambios en el código probabilidad conducen a actuaciones incompatible .
• Puede producir un exceso de elabore Explicación.
  • Aunque las explicaciones exhaustivas en muchos casos Es valioso, pero a veces las explicaciones proporcionadas por DeepSeek R1 pueden incluir Para la respuesta final con respecto a (frase precedente) discreto Información. Comentarios: En comparación con el o3-mini, el DeepSeek R1 parece presentar más limitaciones, especialmente en cuanto a rendimiento y capacidad de respuesta, lo que puede mermar aún más su competitividad en el mercado.

llegar a un veredicto

aprobación de esta directo Comparando las reseñas, vemos claramente los puntos fuertes únicos de OpenAI o3-mini y DeepSeek R1. openAI o3-mini se ha convertido en la opción más popular por tiempo y fiabilidad debido a su velocidad superior, precisión y mayor seguridad. gravedad de los escenarios de misión solicitados quedar primero en los exámenes imperiales DeepSeek R1 es una solución de código abierto rentable y transparente para entusiastas de la tecnología de código abierto y proyectos con presupuestos limitados. Alternativas atractivas . Comentario: La conclusión del artículo puede estar intencionadamente equilibrada entre los dos modelos, pero la revisión general parece implicar que OpenAI o3-mini tiene una ventaja más significativa, y que la "rentabilidad" de DeepSeek R1 puede ser su principal ventaja. sex appeal. Selección del modelo final en gran parte dependen de especial escenario de aplicación definitivo Requisitos. Si su escenario de aplicación priorizar reflexionar Para respuestas rápidas y de alta calidad a problemas de codificación, razonamiento lógico o STEM, y si su presupuesto le permite un mayor coste de tokens, OpenAI o3-mini es la mejor opción. Comentario: La recomendación "si el presupuesto lo permite, opte por el o3-mini" implica que la principal ventaja del DeepSeek R1 puede ser únicamente el precio, lo que puede ser significativo en aplicaciones de IA en las que se busque un rendimiento superior. desventajoso.

¿Cuáles son las principales diferencias arquitectónicas entre o3-mini y DeepSeek R1?

OpenAI o3-mini utiliza un modelo Transformer denso que procesa cada Token con un conjunto completo de parámetros, en comparación con DeepSeek R1, que utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts que activa sólo algunos de los parámetros por Token. Esto hace que o3-mini tenga un rendimiento mucho mejor. estabilizar y más rápida, mientras que la R1 es más rentable.

¿Qué modelo es más rápido para tareas como la codificación y la resolución de problemas STEM?

Los datos comparativos muestran que o3-mini en términos de capacidad de respuesta persistente Por ejemplo, en una tarea de codificación, o3-mini genera código en unos 27 segundos, frente a 1 minuto y 45 segundos de DeepSeek R1, y en una tarea de STEM, el tiempo de respuesta de o3-mini puede ser tan corto como 11 segundos, frente a los 80 segundos de DeepSeek R1.

¿Cuál es la diferencia significativa entre los costes en fichas de estos dos modelos?

El coste de OpenAI o3-mini es de aproximadamente 1,10 dólares por millón de tokens de entrada y 4,40 dólares por millón de tokens de salida, mientras que el coste de DeepSeek R1 es de aproximadamente 4,40 dólares por millón de tokens de salida. estadísticamente significativo Esto supone unos 0,14 dólares por millón de tokens de entrada (en el caso de los accesos a la caché) y 2,19 dólares por millón de tokens de salida, lo que hace que DeepSeek R1 sea más competitivo en términos de costes de tokens.

¿Es DeepSeek R1 un modelo de código abierto?

Sí, DeepSeek R1 es un modelo de código totalmente abierto, y los desarrolladores pueden acceder libremente a su código fuente y modificarlo. Esta transparencia ha atraído a muchos Partidarios del concepto de código abierto desarrolladores, sino que también puede presentar posibles controles de coherencia y seguridad del rendimiento en términos de inexactitud .

¿Qué modelo ofrece mejores resultados en términos de seguridad y adecuación a los valores humanos?

En comparación con DeepSeek R1 (tasa de respuesta insegura de unos 11,981 TP3T), OpenAI o3-mini tiene una tasa de respuesta insegura menor (unos 1,191 TP3T). Proceso de inferencia de o3-mini cerrado Esto reduce el riesgo de exponer pasos intermedios inseguros, lo que da a o3-mini una ventaja en escenarios de aplicación donde la seguridad es más importante.

¿Para qué casos de uso típicos es más adecuado o3-mini?

El o3-mini destaca en escenarios de aplicación en los que la velocidad y la precisión son fundamentales, como la salida codificada rápida y precisa, el razonamiento lógico en tiempo real y la resolución de problemas STEM. Es especialmente adecuado para aplicaciones empresariales y entornos de aplicaciones interactivas en los que la velocidad y la seguridad son fundamentales.

¿Cuáles son las principales limitaciones de DeepSeek R1?

DeepSeek R1 Aunque rentable y transparente en términos de posesión Su función de "cadena de pensamiento visible" puede alargar el tiempo de respuesta global, y el tiempo de respuesta global es relativamente lento, especialmente en tareas exigentes en tiempo real. Su función de "cadena de pensamiento visible" puede alargar el tiempo de respuesta global, y el tiempo de respuesta global es relativamente lento, especialmente en tareas exigentes en tiempo real. en determinadas circunstancias Las respuestas proporcionadas pueden incluir con respecto a estar de cara (a nosotros) mandatos discreto Información detallada.