DeepSeek R1 vs o3-mini : quel est le modèle d'inférence le plus rentable pour 2025 ?

OpenAI o3-mini avec DeepSeek R1 : Comparaison approfondie des modèles d'inférence de l'IA avancée afin de comprendre les principales différences entre les deux principaux modèles d'inférence.

Dans le domaine en constante évolution de l'intelligence artificielle (IA), les modèles d'inférence sont devenus le point central de l'innovation technologique. Le modèle o3-mini d'openAI est le premier de ce type au monde à être utilisé dans ce domaine. DeepSeek R1 de la même manière que cette tendance Deux modèles exceptionnels ont vu le jour. Ils sont tous deux destinés à résoudre des problèmes complexes, des défis de programmation et des tâches scientifiques, mais diffèrent considérablement dans leur philosophie de conception, leurs performances, leur structure de coûts et leur chemin vers la réalisation.

Cet article vise à fournir une analyse approfondie des principales différences entre l'OpenAI o3-mini et le DeepSeek R1 en termes professionnels et concis. L'article sera soigneusement comparaisons La conception architecturale, les critères de performance, les stratégies de tarification et les scénarios d'application typiques des deux modèles visent à fournir aux lecteurs les informations suivantes objectif des analyses, aidant ainsi les lecteurs à prendre des décisions en fonction de leurs besoins optimale Sélectionner.

OpenAI o3-mini avec DeepSeek R1

Aperçu de l'OpenAI o3-mini

La publication d'o3-mini au début de 2025 est une partie importante de la stratégie d'OpenAI pour continuer à affiner ses modèles d'inférence efficaces et précis. o3-mini sera publié au début de 2025 par l'intermédiaire de l'équipe de recherche d'OpenAI. ChatGPT La communauté offre l'accès à o3-mini aux utilisateurs, y compris les utilisateurs gratuits avec un accès limité, ainsi qu'aux abonnés Plus, Team et Pro, qui bénéficient d'une priorité plus élevée. Commentaire : Décrire les itérations technologiques dans les entreprises technologiques comme un "effort continu" est un peu creux, mais il s'agit en fait de mises à jour régulières motivées par la concurrence sur le marché. L'atout principal d'o3-mini est sa capacité à traiter un large éventail de tâches rapidement et avec précision, avec une expertise particulière en matière de raisonnement logique, de génération de code et de résolution de problèmes dans les domaines des sciences, de la technologie et de l'ingénierie.

Principales caractéristiques de l'o3-mini

• Compétences avancées en matière de raisonnement. o3-mini est conçu pour simuler le processus cognitif de la "pensée par étapes", ce qui lui permet de décomposer les problèmes complexes en sous-problèmes plus faciles à gérer, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la résolution des problèmes. Commentaire : Bien que la "pensée par étapes" soit une description anthropomorphique, il s'agit en fait d'une technique algorithmique et il ne faut pas en déduire que l'IA a une pensée semblable à celle de l'homme.
• Temps de réponse rapide. Les analyses comparatives montrent que l'o3-mini est capable de fournir des réponses à des tâches telles que le codage et les énigmes mathématiques en quelques secondes, ce qui démontre d'excellents temps de réponse.
• Architecture de transformateur dense. o3-mini utilise intensivement Transformateur architecture, chaque entrée Jeton sont traités par un ensemble complet de paramètres du modèle, ce qui garantit que le modèle reste utilisable dans une variété de tâches. réglée Performance.
• L'excellence dans le codage et les STIM. o3-mini s'est avéré excellent dans la génération de codes, la résolution d'énigmes logiques et le traitement de requêtes scientifiques, et a montré un fort potentiel d'utilisation dans les applications STEM en particulier.
• Profondément intégré dans ChatGPT. Le modèle o3-mini est le moteur principal de l'API ChatGPT et des fonctions avancées de l'interface web, fournissant un support technique solide pour l'application intelligente de ChatGPT.

Prix de o3-mini

Le prix de l'o3-mini est approximativement le suivant, sur la base des dernières données comparatives du marché :

• 1,10 USD par million de jetons d'entrée
• 4,40 USD par million de jetons

Le prix de o3-mini, fixé en tokens, se compare favorablement à celui de certains des autres produits de l'Union européenne. concurrence Légèrement plus élevé, mais avec une vitesse et une précision excellentes, le de nombreux cas parvenir à (une décision, une conclusion, etc.) prouver Le caractère raisonnable de ce coût. Commentaire : l'expression "justifie généralement le coût" est légèrement subjective, et le facteur prix reste essentiel pour les utilisateurs sensibles au budget.

Aperçu de DeepSeek R1

Objectifs de l'édition et de la conception

DeepSeek R1 est développé par la startup chinoise DeepSeek, fondée par Wenfeng Liang. DeepSeek R1 est officiellement lancé en janvier 2025, et l'entreprise travaille depuis plus de dix ans au développement d'une nouvelle technologie d'IA qui lui permettra d'être utilisée à l'avenir. dès maintenant Il se distingue par sa capacité à maîtriser les coûts de manière compétitive tout en garantissant des capacités de raisonnement avancées. De plus, DeepSeek R1 a opté pour un modèle open source, ce qui signifie que les développeurs sont libres d'accéder à son code source et de le modifier pour des raisons de sécurité. différents types Besoins individuels. Commentaire : L'argument de vente "très bon marché" du DeepSeek R1 peut suggérer qu'il a fait des compromis en termes de performances, et que la règle "le bon marché n'est pas suffisant" est également vraie dans le monde de la technologie.

Principales caractéristiques de DeepSeek R1

• Fonctionnalités open source. La conception open source de DeepSeek R1 permet à tout un chacun de télécharger et d'intégrer son code, et ce niveau élevé de transparence est important pour le développement de la technologie. Les partisans du concept de source ouverte est certainement d'un grand intérêt pour les développeurs de la
• Excellent rapport coût-efficacité. DeepSeek R1 en cours de conception établir des priorités réfléchir Efficacité. Grâce à l'architecture MoE (Mixture-of-Experts), DeepSeek R1 consomme moins de ressources informatiques au moment de l'exécution, ce qui réduit considérablement les coûts opérationnels.
• Visualisation de la chaîne de pensée. Contrairement au processus d'inférence implicite de o3-mini, DeepSeek R1 est habituellement en détail Présentation des étapes du raisonnement. Certains utilisateurs ont trouvé que cette "chaîne de pensée visible" les aidait à mieux comprendre la logique interne des conclusions du modèle. Commentaire : "Visible Chain-of-Thought" peut sembler être un point fort de DeepSeek R1, mais un processus de raisonnement trop détaillé peut conduire à la redondance et même à la confusion pour les utilisateurs.
• Architecture de mélange d'experts. DeepSeek R1 adopte l'architecture MoE, dans laquelle le modèle n'active que certains paramètres (c'est-à-dire les "experts") pour chaque jeton. Cette stratégie de conception rend DeepSeek R1 plus efficace dans le traitement des tâches à grande échelle.
• Mettre l'accent sur l'efficacité. Architecture de DeepSeek R1 fondamentalement L'accent est mis sur la réduction du coût de la formation et du raisonnement à un niveau budgétisé. fini Les avantages sont évidents dans les scénarios d'application.

Prix pour le DeepSeek R1

Comparé à OpenAI o3-mini, DeepSeek R1 en termes de coût des jetons statistiquement significatif Plus bas :

• Environ 0,14 $ par million de jetons d'entrée (cache hit), avec une légère augmentation du prix lorsque le cache n'est pas atteint.
• Environ 2,19 dollars par million de tokens produits.

Comparaison de l'architecture technique

Conception architecturale des modèles d'IA direct affecte sa performance, son coût et son efficacité opérationnelle. Le tableau suivant bien Les principales caractéristiques architecturales de l'OpenAI o3-mini sont comparées à celles de DeepSeek R1.

Comparaison de l'architecture et des prix

Critères d'évaluation des performances dans le monde réel

afin de objectivement Pour évaluer les performances des deux modèles dans le monde réel, les chercheurs ont effectué un certain nombre de tâches typiques telles que le codage, le raisonnement logique et la résolution de problèmes STEM. complet Tests. Voici un résumé et une analyse des principaux indicateurs de performance.

tâche de codage

Dans les études comparatives de cette section, les chercheurs ont présenté l'OpenAI o3-mini avec le modèle DeepSeek R1 en même temps que l'OpenAI o3-mini avec le modèle DeepSeek R1. préférences La même tâche de codage a été effectuée dans le but d'examiner la différence de performance entre les deux modèles en termes de génération de code. L'évaluation se concentre sur le temps nécessaire à la génération du code ainsi que sur la précision du code.

• OpenAI o3-mini.
  • La génération de code est extrêmement rapide (par exemple, une tâche d'animation JavaScript ne prend qu'environ 27 secondes).
  • Le code généré est bien structuré, bien organisé et répond avec précision aux exigences de la tâche.
• DeepSeek R1.
  • La génération de code est relativement longue (environ 1 minute 45 secondes pour la même tâche d'animation JavaScript).
  • Bien que DeepSeek R1 soit en mesure de fournir des explications complètes sur le code, les réponses qu'il génère contiennent parfois des détails supplémentaires ou des fonctionnalités qui n'ont pas été explicitement demandées par l'utilisateur, ce qui peut sembler redondant dans certains scénarios. COMMENTAIRE : DeepSeek R1 est lent dans les tâches de codage et peut produire des informations redondantes, ce qui suggère qu'il n'est peut-être pas aussi pratique que o3-mini pour la génération de codes.

déduction logique

• OpenAI o3-mini.
  • Être en mesure de fournir un processus de raisonnement étape par étape et une validation efficace des conclusions qu'ils tirent.
  • Les réponses sont de grande qualité et les explications sont succinctes.
• DeepSeek R1.
  • Présentation d'un processus de raisonnement détaillé et plus conversationnel de la "chaîne de pensée visible".
  • Alors que DeepSeek R1 obtient de bons résultats en termes de précision dans le raisonnement logique OK mais son explication détaillée conduisent à Temps de réponse plus long. Commentaire : La "visibilité détaillée et conversationnelle de la chaîne de pensée" peut se faire au détriment de la rapidité, et sa valeur doit être évaluée en fonction de scénarios d'application spécifiques.

Résolution de problèmes STEM

• OpenAI o3-mini.
  • Résoudre les problèmes STEM en très peu de temps (par exemple, un problème de calcul de circuit RLC n'a pris que 11 secondes).
  • Démontrer des étapes de calcul claires et structurées et, le cas échéant, effectuer distincts L'arrondi.
• DeepSeek R1.
  • L'exécution de tâches STEM similaires peut nécessiter plus long jusqu'à 80 secondes.
  • DeepSeek R1 est également capable de fournir une explication exhaustive. niveau de détail est obtenue au détriment de la vitesse de calcul. COMMENTAIRE : Le DeepSeek R1 est nettement moins performant que l'o3-mini dans la résolution de problèmes STEM, ce qui est une preuve supplémentaire de son manque de performance.

Résumé de la comparaison des performances en temps réel

Analyse du mécanisme de fonctionnement de la chaîne de pensée

Chaîne de pensée Conseils Technologie admissible La modélisation prend en compte les problèmes complexes se décomposent en Une série d'étapes plus petites et gérables. Dans o3-mini, lorsque le modèle reçoit un problème complexe, il génère en interne une série d'étapes de raisonnement (même si elles sont invisibles pour l'utilisateur final), et rend finalement le éventuel Réponses. Ce mécanisme permet d'obtenir des réponses plus précises et plus exactes à des requêtes complexes. élaborer Réponse.

Cas d'utilisation et scénarios d'application

Les modèles OpenAI o3-mini et DeepSeek R1 capable de remplir (des conditions ou des exigences) Largement utilisé dans différents types du scénario de la mission capacités . Des cas d'utilisation typiques pour chacun d'entre eux sont énumérés ci-dessous :

Cas d'utilisation de l'OpenAI o3-mini

• Codage et développement de logiciels.
  • Générer rapidement des extraits de code conformes à la syntaxe.
  • Intégration transparente dans les IDE et diverses aides à la programmation pour améliorer l'efficacité du développement.
• Résolution de problèmes STEM.
  • Résoudre efficacement des énigmes mathématiques et des calculs physiques.
  • Fournir des requêtes complexes dans le domaine scientifique incrémentale Explication.
• Tâches de raisonnement logique.
  • Utiliser des étapes claires et concises pour décomposer efficacement des problèmes difficiles et logiques.
• Applications d'entreprise.
  • Aider les grandes entreprises à automatiser le processus d'extraction et d'analyse des données.
• Analyse de sécurité.
  • Détecter rapidement les vulnérabilités potentielles de votre code et fournir des recommandations ciblées pour les corriger.

Cas d'utilisation de DeepSeek R1

• Projet Open Source.
  • Une solution idéale pour les développeurs qui préfèrent les solutions open source personnalisables.
• Raisonnement détaillé Visualisation du processus.
  • La fonction de visualisation de la "chaîne de pensée" de DeepSeek R1 est avantageuse dans les scénarios d'application où la transparence du processus de raisonnement est nécessaire, comme le débogage ou l'éducation.
• Environnements sensibles aux coûts.
  • Applicable aux coûts des jetons Extrêmement sensible et avec une certaine tolérance pour le temps de réponse.
• Traitement de données à grande échelle.
  • Compétent pour les projets qui doivent traiter des requêtes massives, mais qui ont un contrôle étroit sur le coût d'une requête unique.
• Recherche et expérimentation.
  • Idéal pour la recherche universitaire ou les projets expérimentaux nécessitant une personnalisation poussée du modèle bâtiment à toit plat.

Limites et défis

Si OpenAI o3-mini et DeepSeek R1 ont démontré d'excellentes performances dans un certain nombre de domaines, ils présentent tous deux des limites.

Limites de l'OpenAI o3-mini

• Coût plus élevé par jeton.
  • Bien que l'o3-mini ait une vitesse possession mais son coût plus élevé par token à long terme Il peut donner des débit L'application apporte important charge économique.
• Architecture propriétaire.
  • Comme o3-mini est en mode fermé, sa flexibilité pour les développeurs qui souhaitent modifier ou affiner leurs modèles est limitée par les règles de l'Union européenne. grand contrainte.
• Exigeant en ressources.
  • La conception de l'architecture dense du transformateur signifie que o3-mini consomme plus de ressources informatiques pour traiter chaque jeton.

Limites de DeepSeek R1

• Temps de réponse relativement lent : - Le temps de réponse de la
  • Temps nécessaire à DeepSeek R1 pour générer des réponses dans plusieurs benchmarks plus long Cela peut poser un problème dans les scénarios d'application où les exigences en matière de temps réel sont élevées. Facteurs indésirables.
• Possibilité de visibilité de la "chaîne de pensée inefficacité :
  • Si la transparence du processus de raisonnement peut être un avantage dans certains cas, une longue visualisation du processus de raisonnement peut réduire l'efficacité globale.
• Les compromis potentiels du modèle open source.
  • accroître ses ressources financières pas toujours La fiabilité stable du modèle peut être entièrement garantie ; but particulier Modifications du code vraisemblance conduisent à représentations incompatible .
• Peut produire un nombre excessif de élaborer Explication.
  • Bien que des explications exhaustives dans de nombreux cas Elle est précieuse, mais les explications fournies par DeepSeek R1 peuvent parfois inclure les éléments suivants Pour la réponse finale en ce qui concerne (phrase précédente) discret Informations. Commentaires : par rapport à l'o3-mini, le DeepSeek R1 semble présenter des limites plus marquées, notamment en termes de performances et de réactivité, ce qui risque de nuire à sa compétitivité sur le marché.

rendre un verdict

l'approbation de la présente direct En comparant les avis, nous voyons clairement les forces uniques d'OpenAI o3-mini et de DeepSeek R1. openAI o3-mini est devenu le choix le plus populaire pour le temps et la fiabilité en raison de sa vitesse supérieure, de sa précision et de sa sécurité accrue. sévérité des scénarios de mission demandés être premier aux examens impériaux DeepSeek R1 est une solution open source transparente et rentable pour les passionnés de technologies open source et les projets aux budgets limités. Des alternatives attrayantes . Commentaire : La conclusion de l'article peut être intentionnellement équilibrée entre les deux modèles, mais l'examen global semble impliquer que l'OpenAI o3-mini a un avantage plus significatif, et que le "rapport coût-efficacité" de DeepSeek R1 peut être son principal avantage. sex-appeal. Sélection finale du modèle en grande partie dépendent de spécial scénario d'application définitif Exigences. Si votre scénario de demande établir des priorités réfléchir Pour des réponses rapides et de haute qualité à des problèmes de codage, de raisonnement logique ou de STIM, et si votre budget permet des coûts de jetons plus élevés, OpenAI o3-mini est le meilleur choix. Commentaire : La recommandation " si le budget le permet, optez pour l'o3-mini " suggère que l'avantage principal du DeepSeek R1 peut être le prix seul, ce qui peut être important dans les applications d'IA où des performances supérieures sont recherchées. désavantageux.

Quelles sont les principales différences architecturales entre o3-mini et DeepSeek R1 ?

OpenAI o3-mini utilise un modèle Transformer dense qui traite chaque token avec un ensemble complet de paramètres, par rapport à DeepSeek R1, qui utilise une architecture Mixture-of-Experts qui n'active que certains des paramètres par token. o3-mini est donc beaucoup plus performant. stabiliser et plus rapide, tandis que R1 est plus rentable.

Quel modèle est le plus rapide pour des tâches telles que le codage et la résolution de problèmes STEM ?

Les données d'étalonnage montrent qu'o3-mini en termes de réactivité persistant Par exemple, dans une tâche de codage, o3-mini génère du code en 27 secondes environ, contre 1 minute 45 secondes pour DeepSeek R1, et dans une tâche STEM, le temps de réponse de o3-mini peut être aussi court que 11 secondes, contre 80 secondes pour DeepSeek R1.

Quelle est la différence significative entre les coûts des jetons de ces deux modèles ?

Le coût de l'OpenAI o3-mini est d'environ 1,10 $ par million de jetons d'entrée et de 4,40 $ par million de jetons de sortie, tandis que le coût de DeepSeek R1 est d'environ 4,40 $ par million de jetons de sortie. statistiquement significatif Cela représente environ 0,14 dollar par million de jetons d'entrée (dans le cas des consultations du cache) et 2,19 dollars par million de jetons de sortie, ce qui rend DeepSeek R1 plus compétitif en termes de coûts des jetons.

DeepSeek R1 est-il un modèle open source ?

Oui, DeepSeek R1 est un modèle entièrement open source, et les développeurs sont libres d'accéder à son code source et de le modifier. Cette transparence a attiré de nombreux Les partisans du concept de source ouverte mais peut également présenter une cohérence potentielle des performances et des contrôles de sécurité en termes de inexactitude .

Quel modèle est le plus performant en termes de sécurité et d'alignement sur les valeurs humaines ?

Comparé à DeepSeek R1 (taux de réponse non sécurisée d'environ 11,981 TP3T), OpenAI o3-mini a un taux de réponse non sécurisée plus faible (environ 1,191 TP3T). Processus d'inférence de o3-mini fermé Cela réduit le risque d'exposer des étapes intermédiaires non sécurisées, ce qui donne à o3-mini un avantage dans les scénarios d'application où la sécurité est plus importante.

Quels sont les cas d'utilisation typiques pour lesquels o3-mini est le mieux adapté ?

L'o3-mini excelle dans les scénarios d'application où la vitesse et la précision sont essentielles, comme les sorties codées rapides et précises, le raisonnement logique en temps réel et la résolution de problèmes STEM. Il est particulièrement bien adapté aux applications d'entreprise et aux environnements d'application interactifs où la vitesse et la sécurité sont essentielles.

Quelles sont les principales limitations de DeepSeek R1 ?

DeepSeek R1 Bien qu'il soit rentable et transparent en termes de possession La fonction "chaîne de pensée visible" peut allonger le temps de réponse global, qui est relativement lent, en particulier pour les tâches exigeantes en temps réel. La fonction "chaîne de réflexion visible" peut allonger le temps de réponse global, et le temps de réponse global est relativement lent, en particulier pour les tâches exigeantes en temps réel. dans certaines circonstances Les réponses fournies peuvent comprendre en ce qui concerne être face à (nous) mandats discret Informations détaillées.