DeepSeek R1 与 o3 mini API实测对比,OpenAI被碾压
在当前人工智能快速发展的背景下,选择合适的语言模型对于企业和开发者至关重要。DeepSeek R1 和 OpenAI o3 mini 是两款备受关注的模型,它们在性能、价格和应用场景等方面各有优势。本文将对这两款模型进行全面对比,帮助您做出明智的选择。
DeepSeek R1
DeepSeek R1 是由深度学习技术驱动的自然语言处理模型,提供商为 DeepSeek 团队。作为一款推理模型,DeepSeek R1 以其强大的信息提取与智能搜索能力,能够从大规模文本数据中精准提取关键信息。适用于内容推荐、情感分析等多个领域,能大幅提升信息检索的效率与准确性。
OpenAI o3 mini
OpenAI 于 2025 年 1 月发布的 o3-mini 是一款高性价比的小型推理模型,专为科学、数学和编程等 STEM 领域优化。该模型支持函数调用、结构化输出和开发者消息等功能,并提供低、中、高三种推理强度选项,用户可根据需求在速度与准确性之间灵活权衡。在中等推理强度下,o3-mini 的性能与 o1 相当,响应速度更快。
AI大模型多维度对比分析
1.API模型测试对比
提示词案例1:对话
我们从一个熟悉的挑战开始:大家都知道,大模型经常在计算单词中的特定字母中遇到困难。让我们看看 GPT o3 mini 和 Deepseek R1 是如何处理这项任务的。(我故意拼错了单词)
How many letters 'r' are in the word strawbery?
答案:✅
答案:✅
提示词案例2:逻辑推理
以下哪个选项如果属实,能有力支持上述论点?请仅返回您预测的正确选项前的字母,A、B、C 或 D。
A. 一些中世纪阿拉伯译者拥有古希腊语的荷马诗歌手稿。
B. 亚里士多德的《诗学》经常被现代阿拉伯诗人引用和评论。
C. 在亚里士多德的《诗学》中,大部分内容与戏剧有关,而中世纪阿拉伯人也创作并表演戏剧。
D. 一系列中世纪阿拉伯故事,例如《一千零一夜》,与荷马史诗的某些部分非常相似。
答案: ❌
OpenAI o3 mini 无法成功完成此任务
答案:✅
Deepseek 成功完成了这项任务
提示词案例3:算法
给定两个大小分别为 m 和 n 的已排序数组 nums1 和 nums2,返回这两个已排序数组的中位数。整体运行时复杂度应为 O(log (m+n))。
示例:
输入: nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出: 2.00000
解释: 合并后的数组为 [1,2,3],中位数为 2。
评估结果:
两个模型都提供了符合 O(log(m+n)) 时间复杂度的优秀解决方案,这是解决此问题的两种经典方法。
- DeepSeek R1:4.8/5 分
- OpenAI O3 Mini:4.7/5 分
两个模型都给出了非常优秀且符合复杂性要求的解决方案。DeepSeek R1 的“查找第 K 个元素”方法在算法思想上更为通用和直观,其递归结构使得逻辑流更容易跟踪。OpenAI O3 Mini 的“分割点”方法虽然同样高效且代码简洁,但其内在逻辑对读者的理解要求可能稍高一些。考虑到算法的通用性、清晰度和常见的教学方法,DeepSeek R1 的方案略微更胜一筹。
2.API模型基础参数对比
API模型名称 | 输入方式 | 输出方式 | 上下文长度(Token) | 上下文理解 | 文档理解 | 是否支持流式输出 | 是否支持联网搜索 | 是否开源 | 多模态支持 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek R1 | 文本 | 文本 | 96K | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |
OpenAI o3 mini | 文本 | 文本 | 200K | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
- DeepSeek R1:作为中国开源AI模型的代表,DeepSeek R1 采用了混合专家(MoE)架构,具备128K的上下文长度,支持多模态输入,并通过MIT许可证开源,便于用户进行本地部署和定制开发。
- OpenAI o3 mini:OpenAI推出的轻量级推理模型,支持长达200K的上下文长度,适合处理复杂的语言任务。尽管功能强大,但该模型为闭源,限制了用户的自定义能力。
3.API模型价格对比
API 模型名称 | 免费试用额度 | 输入价格(缓存命中) | 输入价格(缓存未命中) | 输出价格 |
---|---|---|---|---|
DeepSeek R1 | 100 万 Tokens | ¥1.00 / 1M Tokens | ¥4.00 / 1M Tokens | ¥16.00 / 1M Tokens |
OpenAI o3 mini | 无 | $0.275 / 1M Tokens | $1.10 / 1M Tokens | $4.40 / 1M Tokens |
DeepSeek R1 在提供免费试用额度和较低的 API 使用成本方面具有优势,适合预算有限或希望进行大规模部署的用户;而 OpenAI o3 mini 在性能和生态系统方面表现出色,适合对模型能力有更高要求的用户。
4.API模型核心性能指标对比
API 模型名称 | API 可用性(近 90 天) | 并发数限制 | 生成速度(字/秒) | 训练数据量(参数) |
---|---|---|---|---|
DeepSeek R1 | ✅ 99.9% | 50 万 Tokens/分钟 | 约 200 字/秒 | 671B |
OpenAI o3 mini | ✅ 99.9% | 50 万 Tokens/分钟 | 约 180 字/秒 | 3B |
DeepSeek R1 更适合对模型规模和推理能力有较高要求的应用,而 OpenAI o3 mini 则在资源效率和响应速度方面表现出色,适合轻量级应用。
总结
通过上述对比可以看出,DeepSeek R1 和 OpenAI o3 mini 各有千秋。DeepSeek R1 在开源性、成本控制和多模态支持方面表现突出,适合需要本地部署、预算有限或追求定制化的用户。而 OpenAI o3 mini 则在推理能力、响应速度和生态系统集成方面具有优势,适合对模型性能有较高要求的用户.
推荐建议:
- 预算有限、需要本地部署或定制化的用户:推荐选择 DeepSeek R1。
- 追求高性能、快速响应和丰富生态系统的用户:推荐选择 OpenAI o3 mini
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