DeepSeek R1 против o3-mini: кто является наиболее экономически эффективной моделью вывода для 2025 года?

OpenAI o3-mini вместе с DeepSeek R1: Углубленное сравнение передовых моделей выводов ИИ для понимания ключевых различий между двумя основными моделями выводов.

В постоянно меняющейся области технологий искусственного интеллекта (ИИ) модели вывода стали центром технологических инноваций. o3-mini от openAI - первая в мире разработка, используемая в этой области. DeepSeek R1 так же, как эта тенденция Появились две выдающиеся модели. Обе они предназначены для решения сложных проблем, программирования и научных задач, но существенно отличаются по философии проектирования, производительности, структуре затрат и пути к реализации.

Цель этой статьи - профессионально и кратко проанализировать ключевые различия между OpenAI o3-mini и DeepSeek R1. В статье будут тщательно сравнения Архитектурный дизайн, эталоны производительности, ценовые стратегии и типичные сценарии применения двух моделей призваны предоставить читателям цель анализы, помогая читателям принимать решения в зависимости от их потребностей оптимальный Выберите.

OpenAI o3-mini с DeepSeek R1

Обзор OpenAI o3-mini

Выпуск o3-mini в начале 2025 года является важной частью стратегии OpenAI по дальнейшему совершенствованию эффективных и точных моделей вывода. o3-mini будет выпущен в начале 2025 года через ChatGPT Сообщество предоставляет доступ к o3-mini пользователям, включая бесплатных пользователей с ограниченным доступом, а также более приоритетных подписчиков Plus, Team и Pro. Комментарий: Описывать итерации технологий в технологических компаниях как "непрерывные усилия" немного пустовато, но на самом деле это регулярные обновления, вызванные конкуренцией на рынке. Основная сильная сторона o3-mini - способность быстро и точно решать широкий спектр задач, особенно в области логических рассуждений, генерации кода и решения проблем в STEM-тематике.

Ключевые особенности o3-mini

• Продвинутые навыки рассуждения. o3-mini разработан для имитации когнитивного процесса "пошагового мышления", что позволяет ему разбивать сложные проблемы на более управляемые подпроблемы, повышая тем самым эффективность и точность решения задач. Комментарий: Хотя "пошаговое мышление" - это антропоморфное описание, на самом деле это алгоритмическая техника, и не следует понимать это так, что ИИ обладает человекоподобным мышлением.
• Быстрое время реагирования. Контрольные испытания показали, что o3-mini способен в течение нескольких секунд давать ответы на такие задачи, как кодирование и математические головоломки, демонстрируя превосходную скорость реакции.
• Архитектура плотного трансформатора. o3-mini использует интенсивный Трансформатор архитектура, каждый вход Токен обрабатываются полным набором параметров модели, что обеспечивает сохранение модели в различных задачах поселился Производительность.
• Превосходство в кодировании и STEM. o3-mini отлично зарекомендовал себя при генерации кода, решении логических головоломок и обработке научных запросов, а также продемонстрировал большой потенциал для использования в приложениях STEM, в частности.
• Глубоко интегрирован в ChatGPT. Модель o3-mini - это основной драйвер API ChatGPT и расширенные возможности веб-интерфейса, обеспечивающие надежную техническую поддержку для интеллектуального применения ChatGPT.

Ценообразование o3-mini

Цены на o3-mini примерно следующие, основанные на последних сравнительных данных рынка:

• 1,10 USD за миллион введенных токенов
• 4,40 USD за миллион выпущенных токенов

Стоимость o3-mini в токенах выгодно отличается от некоторых других. конкурс Немного выше, но при этом отличается превосходной скоростью и точностью. многие случаи прийти к (решению, выводу и т.д.) доказать Обоснованность этих расходов. Комментарий: Фраза "обычно оправдывает стоимость" несколько субъективна, и фактор цены остается критичным для чувствительных к бюджету пользователей.

Обзор DeepSeek R1

Задачи издательства и дизайна

DeepSeek R1 разработан китайским ИИ-стартапом DeepSeek, основанным Вэньфэном Ляном. Официальный релиз DeepSeek R1 состоится в январе 2025 года, и компания уже более десяти лет работает над созданием новой технологии ИИ, которая позволит использовать ее в будущем. прямо сейчас Ее отличает способность добиваться конкурентного контроля над затратами, обеспечивая при этом передовые возможности рассуждений. Более того, DeepSeek R1 выбрала модель с открытым исходным кодом, что означает, что разработчики могут свободно получать доступ и изменять его исходный код для различные виды Индивидуальные потребности. Комментарий: "Очень низкая цена" DeepSeek R1 может свидетельствовать о том, что в отношении производительности были достигнуты определенные компромиссы, и что правило "дешево - не значит хорошо" справедливо и в мире технологий.

Ключевые особенности DeepSeek R1

• Функции с открытым исходным кодом. Благодаря открытому исходному коду DeepSeek R1 его код может скачать и интегрировать любой желающий, и такой высокий уровень прозрачности важен для Сторонники концепции открытого исходного кода несомненно, очень привлекательна для разработчиков
• Отличная экономическая эффективность. DeepSeek R1 в дизайне Определите приоритеты подумать Эффективность. Благодаря архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), DeepSeek R1 потребляет меньше вычислительных ресурсов во время работы, что значительно снижает операционные расходы.
• Визуализация цепочки мыслей. В отличие от неявного процесса вывода в o3-mini, DeepSeek R1 обычно подробно Представление шагов рассуждения. Некоторые пользователи сочли такую "видимую цепь мыслей" полезной для более глубокого понимания внутренней логики выводов модели. Комментарий: "Видимая цепь размышлений" может показаться сильной стороной DeepSeek R1, но слишком подробный процесс рассуждений может привести к избыточности и даже путанице для пользователей.
• Архитектура смеси экспертов. DeepSeek R1 использует архитектуру MoE, в которой модель активирует только некоторые параметры (т.е. "экспертов") для каждого токена. Такая стратегия проектирования делает DeepSeek R1 более эффективной при решении масштабных задач.
• Сосредоточьтесь на эффективности. Архитектура DeepSeek R1 в корне Сосредоточение усилий на сокращении расходов на обучение и обоснование до уровня, предусмотренного бюджетом конечный Преимущества очевидны в сценариях применения.

Цены на DeepSeek R1

По сравнению с OpenAI o3-mini, DeepSeek R1 по стоимости токенов статистически значимый Нижняя:

• Приблизительно $0,14 за миллион входных токенов (попадание в кэш), с небольшим увеличением цены, когда кэш не попадает.
• Примерно 2,19 доллара за миллион выпущенных токенов.

Сравнение технических архитектур

Архитектурное проектирование моделей ИИ прямой влияет на его производительность, стоимость и операционную эффективность. В следующей таблице хорошо Ключевые архитектурные особенности OpenAI o3-mini сравниваются с DeepSeek R1.

Сравнение архитектуры и цен

Контрольные показатели производительности в реальных условиях

для того чтобы объективно Оценивая производительность двух моделей в реальном мире, исследователи выполняли ряд типичных задач, таких как кодирование, логическое мышление и решение STEM-задач. всеобъемлющий Тестирование. Ниже приводится резюме и анализ ключевых показателей эффективности.

задача кодирования

В сравнительных обзорах, приведенных в этом разделе, исследователи представили OpenAI o3-mini с моделью DeepSeek R1 в то же время, что и предпочтения Та же задача кодирования была выполнена с целью изучения разницы в производительности двух моделей с точки зрения генерации кода. Оценка сосредоточена на времени, затрачиваемом на генерацию кода, а также на точности кода.

• OpenAI o3-mini.
  • Генерация кода происходит очень быстро (например, задача анимации на JavaScript занимает всего 27 секунд).
  • Созданный код хорошо структурирован, хорошо организован и точно отвечает требованиям задачи.
• DeepSeek R1.
  • Генерация кода занимает относительно много времени (около 1 минуты 45 секунд для одной и той же задачи анимации JavaScript).
  • Хотя DeepSeek R1 способен предоставить подробные объяснения кода, генерируемые им ответы иногда содержат дополнительные детали или функции, не запрошенные пользователем, которые могут показаться излишними в некоторых сценариях. КОММЕНТАРИЙ: DeepSeek R1 медленно справляется с задачами кодирования и может выдавать избыточную информацию, что говорит о том, что он может быть не столь практичным, как o3-mini, для генерации кода.

логическое умозаключение

• OpenAI o3-mini.
  • Уметь представить пошаговый процесс рассуждений и эффективное подтверждение полученных выводов.
  • Ответы отличаются высоким качеством, а объяснения - краткостью.
• DeepSeek R1.
  • Представляем подробный и более разговорный процесс рассуждения "видимой цепочки мыслей".
  • В то время как DeepSeek R1 демонстрирует высокую точность в логических рассуждениях OK но его подробное объяснение привести к Более длительное время отклика. Комментарий: "Детальная и разговорная видимость цепочки мыслей" может идти в ущерб скорости, и ее ценность необходимо взвесить с учетом конкретных сценариев применения.

Решение задач STEM

• OpenAI o3-mini.
  • Решайте задачи STEM за очень короткое время (например, решение задачи по расчету RLC-цепи заняло всего 11 секунд).
  • Продемонстрируйте четкие и структурированные шаги вычислений и, при необходимости, выполните отдельный Округление.
• DeepSeek R1.
  • Для решения аналогичных задач STEM может потребоваться дольше время, до 80 секунд.
  • DeepSeek R1 в равной степени способен дать исчерпывающее объяснение, но это уровень детализации достигается за счет снижения скорости вычислений. КОММЕНТАРИЙ: DeepSeek R1 значительно отстает от o3-mini в решении задач STEM, что лишний раз свидетельствует о его недостаточной производительности.

Сравнение производительности в реальном времени

Анализ механизма работы цепочки мыслей

Цепь мыслей Советы Технологии допустимо Моделирование сложных проблем разлагаются как Серия небольших, управляемых шагов. В o3-mini, когда модель получает сложную проблему, она внутренне генерирует серию шагов рассуждения (даже если они невидимы для конечного пользователя), и в конечном итоге выдает в конечном итоге Ответы. Этот механизм помогает получить более точные и четкие ответы на сложные запросы с продумать Ответ.

Варианты использования и сценарии применения

Модели OpenAI o3-mini и DeepSeek R1 способный выполнить (условия или требования) Широко используется в различные виды сценарий миссии способности . Типичные случаи использования каждого из них перечислены ниже:

Примеры использования OpenAI o3-mini

• Кодирование и разработка программного обеспечения.
  • Быстрая генерация синтаксически совместимых фрагментов кода.
  • Бесшовная интеграция в IDE и различные средства программирования для повышения эффективности разработки.
• Решение задач STEM.
  • Эффективно решайте математические головоломки и физические расчеты.
  • Выполнение сложных запросов в научной области инкрементный Объяснение.
• Задачи на логическое мышление.
  • Используйте четкие и лаконичные шаги для эффективного решения сложных и логических задач.
• Корпоративные приложения.
  • Помогает крупным предприятиям автоматизировать процесс извлечения и анализа данных.
• Сканирование безопасности.
  • Быстрое обнаружение потенциальных уязвимостей в вашем коде и предоставление целевых рекомендаций по их устранению.

Варианты использования DeepSeek R1

• Проект с открытым исходным кодом.
  • Он идеально подходит для разработчиков, предпочитающих настраиваемые решения с открытым исходным кодом.
• Визуализация процесса детального рассуждения.
  • Функция визуализации "цепочки мыслей" в DeepSeek R1 выгодна в сценариях применения, где требуется прозрачность процесса рассуждений, например, при отладке или обучении.
• Среды, чувствительные к затратам.
  • Применимо к затратам на токены Чрезвычайно чувствительный сценариев применения и с определенной толерантностью к задержке ответа.
• Обработка крупномасштабных данных.
  • Подходит для проектов, в которых необходимо обрабатывать массивные запросы, но при этом жестко контролировать стоимость одного запроса.
• Исследования и эксперименты.
  • Идеально подходит для академических исследований и экспериментальных проектов, требующих глубокой настройки модели терраса.

Ограничения и проблемы

Хотя OpenAI o3-mini и DeepSeek R1 продемонстрировали отличную производительность в ряде областей, у каждого из них есть ограничения.

Ограничения OpenAI o3-mini

• Более высокая стоимость одного токена.
  • Хотя o3-mini имеет скорость владение преимущество, но более высокая стоимость одного токена в долгосрочной перспективе Это может дать высокую пропускная способность Приложение приносит главное экономическое бремя.
• Собственная архитектура.
  • Поскольку o3-mini работает в режиме закрытого исходного кода, его гибкость для разработчиков, желающих модифицировать или доработать свои модели, ограничена отличный ограничение.
• Ресурсоемкие.
  • Плотная архитектура трансформера означает, что o3-mini потребляет больше вычислительных ресурсов при обработке каждого токена.

Ограничения DeepSeek R1

• Относительно медленное время отклика: - Время отклика
  • Время, затраченное DeepSeek R1 на генерацию ответов в нескольких бенчмарках дольше Это может представлять проблему в сценариях применения, где высоки требования к реальному времени. Нежелательные факторы.
• Потенциал видимости "цепочки мыслей" неэффективность :
  • Хотя прозрачность процесса рассуждений может быть преимуществом в некоторых случаях, длительная визуализация процесса рассуждений может снизить общую эффективность.
• Потенциальные компромиссы модели с открытым исходным кодом.
  • расширить свои финансовые возможности не всегда Стабильная надежность модели может быть полностью гарантирована; конкретная цель Изменения в коде вероятность привести к спектакли несовместимые .
• Может привести к чрезмерному продумать Объяснение.
  • Хотя исчерпывающие объяснения в многие случаи Это ценно, но иногда объяснения, предоставляемые DeepSeek R1, могут включать в себя Для окончательного ответа в отношении (предшествующая фраза) дискретный Информация. Комментарий: По сравнению с o3-mini, DeepSeek R1 кажется более выраженным в плане ограничений, особенно в плане производительности и отзывчивости, что может еще больше подорвать его конкурентоспособность на рынке.

вынести вердикт

одобрение этого прямой Сравнивая отзывы, мы ясно видим уникальные преимущества OpenAI o3-mini и DeepSeek R1. openAI o3-mini стал самым популярным выбором по времени и надежности благодаря превосходной скорости, точности и повышенной безопасности. серьезность запрошенные сценарии миссий занять первое место на императорских экзаменах DeepSeek R1 - это экономичное, прозрачное решение с открытым исходным кодом для энтузиастов открытых технологий и проектов с ограниченным бюджетом. Привлекательные альтернативы . Комментарий: Вывод статьи может быть намеренно сбалансирован между двумя моделями, но общий обзор, кажется, подразумевает, что OpenAI o3-mini имеет более значительное преимущество, и что "экономичность" DeepSeek R1 может быть его главным преимуществом. сексуальная привлекательность. Выбор окончательной модели в основном зависеть от специальный сценарий применения определенный Требования. Если сценарий вашего приложения Определите приоритеты подумать Если вы хотите быстро и качественно решать задачи по кодированию, логическому мышлению или STEM, и если ваш бюджет позволяет оплатить более высокую стоимость токенов, OpenAI o3-mini - лучший выбор. Комментарий: Рекомендация "если бюджет позволяет, выбирайте o3-mini" подразумевает, что основным преимуществом DeepSeek R1 может быть только цена, которая может быть существенной в приложениях ИИ, где требуется более высокая производительность. невыгодно.

Каковы основные архитектурные различия между o3-mini и DeepSeek R1?

OpenAI o3-mini использует плотную модель Transformer, которая обрабатывает каждый токен с полным набором параметров, по сравнению с DeepSeek R1, который использует архитектуру Mixture-of-Experts, активирующую только некоторые параметры для каждого токена. Это делает o3-mini более эффективным с точки зрения производительности. стабилизировать и быстрее, а R1 - экономичнее.

Какая модель быстрее справляется с такими задачами, как кодирование и решение STEM-проблем?

Данные бенчмаркинга показывают, что o3-mini по скорости реагирования постоянный Например, в задаче кодирования o3-mini генерирует код примерно за 27 секунд, по сравнению с 1 минутой 45 секундами для DeepSeek R1, а в задаче STEM время отклика o3-mini может составлять всего 11 секунд, по сравнению с 80 секундами для DeepSeek R1.

В чем существенная разница между стоимостью токенов для этих двух моделей?

Стоимость OpenAI o3-mini составляет около 1,10 доллара за миллион входных токенов и 4,40 доллара за миллион выходных токенов, а стоимость DeepSeek R1 - около 4,40 доллара за миллион выходных токенов. статистически значимый Это примерно 0,14 доллара за миллион входных токенов (в случае обращений к кэшу) и 2,19 доллара за миллион выходных токенов, что делает DeepSeek R1 более конкурентоспособным с точки зрения стоимости токенов.

Является ли DeepSeek R1 моделью с открытым исходным кодом?

Да, DeepSeek R1 - это полностью открытая модель, и разработчики могут свободно получать доступ к ее исходному коду и вносить в него изменения. Такая прозрачность привлекла многих Сторонники концепции открытого исходного кода разработчиков, но также может представлять потенциальную согласованность производительности и контроля безопасности с точки зрения неточность .

Какая модель лучше с точки зрения безопасности и соответствия человеческим ценностям?

По сравнению с DeepSeek R1 (частота небезопасных ответов около 11,981 TP3T), OpenAI o3-mini имеет более низкую частоту небезопасных ответов (около 1,191 TP3T). Процесс вывода o3-mini закрытый Это снижает риск раскрытия небезопасных промежуточных шагов, что дает o3-mini преимущество в сценариях применения, где безопасность имеет большее значение.

Для каких типичных случаев использования лучше подходит o3-mini?

o3-mini превосходно работает в сценариях, где скорость и точность имеют решающее значение, таких как быстрый и точный вывод кодов, логические рассуждения в реальном времени и решение задач STEM. Он особенно хорошо подходит для корпоративных приложений и интерактивных сред, где важны скорость и безопасность.

Каковы основные ограничения DeepSeek R1?

DeepSeek R1 Несмотря на экономичность и прозрачность с точки зрения владение Функция "видимая цепь мыслей" может увеличить общее время отклика, и общее время отклика будет относительно медленным, особенно в задачах, требующих реального времени. Функция "видимая цепь мыслей" может увеличить общее время отклика, и при определенных обстоятельствах Ответы могут включать в отношении быть лицом к лицу (с нами) мандаты дискретный Подробная информация.