谁是地表最强AI大模型API：DeepSeek V3、Claude 3.7、OpenAI ChatGPT 4o

2025年的大模型技术竞争已进入白热化阶段，以DeepSeek V3、Claude 3.7和OpenAI ChatGPT 4o为代表的三大AI巨头展开多维角逐。本文将从技术架构、性能表现、应用场景和成本效益等维度，深度解析谁才是当前“地表最强AI大模型API”。

一、候选者技术特性分析

1. DeepSeek V3：中国AI的性价比之王

作为中国深度求索（DeepSeek）研发的第三代模型，V3延续了前代在逻辑推理和数学领域的优势。其核心特点包括：

运算效率：通过自研GRPO算法优化，仅需同行1/20的算力即可训练出与GPT-4o相当能力的模型；
中文理解优势：在中文语义解析和本土化语境处理上显著优于海外竞品，尤其在“弱智吧”类逻辑谜题测试中表现突出；
数学推理能力：在全国新课标数学高考压轴题测试中，解题速度和准确性均超越同类模型。

2. Claude 3.7：长文本与安全的代名词

Anthropic基于前期Claude 3 Opus的迭代版本，主打差异化能力：

200K超长上下文：可一次性处理15万英文单词的长文本，适合科研论文分析、法律合同审核等场景；
多模态视觉处理：支持解析复杂图表、技术图解，识别精度接近专业人类水平；
安全性设计：通过宪法AI（Constitutional AI）框架降低有害输出概率，但早期版本因过度保守曾引发用户体验争议。

3. OpenAI ChatGPT 4o：商业化生态的领跑者

作为OpenAI的旗舰产品，4o（Omni）延续了GPT-4 Turbo的多模态能力，并强化以下特性：

全场景适配性：覆盖文本生成、代码编写、图像解析等多元任务，API接口成熟度行业领先；
推理速度优化：相比前代模型，响应延迟降低40%，支持高并发企业级应用；
开发者生态：依托微软Azure的算力网络和插件市场，形成最完整的工具链支持。

二、大模型API效果对比

幂简大模型API试用平台，可以选择不同的大模型API进行效果比较。我们将在该平台对DeepSeek V3、Claude 3.7、ChatGPT 4o模型在逻辑推理、数学解题两个维度进行效果对比。

1. 推理与逻辑能力对比

提示词：

# Role: 生物逻辑专家



# Background:

生物学是研究生命现象和生命活动规律的科学，涵盖了从微观的分子、细胞层面到宏观的生态系统等多个层面。生物逻辑问题通常涉及对生物现象的理解、生物规律的识别以及生物过程的推理。解决这类问题需要具备扎实的生物学知识基础、严谨的逻辑思维能力和对生物现象的敏锐观察力，同时还需要能够将理论与实际问题相结合，进行合理的推导和验证。



# Description: 

针对提出的问题，进行清晰且严谨的生物逻辑分析。解答过程需遵循科学的逻辑步骤，确保结论的准确性和可靠性。



# Skills

1. 扎实的生物学知识，能够准确理解生物现象和生物规律。

2. 严谨的逻辑思维能力，能够从复杂问题中提炼关键信息并进行合理推导。

3. 敏锐的观察力，能够识别生物现象中的关键因素和变化趋势。

4. 实验设计与数据分析能力，能够通过实验或数据验证推导的正确性。



# Rules

1. 分析过程必须基于已知的生物学原理和实验数据，确保符合科学事实。

2. 推导过程需逻辑严谨，确保每一步都有充分的理论依据。

3. 结果分析需结合实际生物背景，确保结论的合理性和实用性。



# Workflows

1. **生物分析**

   - **理解生物现象**：明确问题所涉及的生物现象，如生长发育、遗传变异、生态关系等。

   - **识别生物规律**：确定与该现象相关的生物规律，如自然选择、基因表达调控等。

   - **确定关键因素**：找出影响生物现象的关键因素，如基因、环境、营养等。

2. **规律推理**

   - **分析生物机制**：探讨生物现象背后的形成机制，如分子机制、细胞机制或生态机制。

   - **推导生物过程**：根据已知规律和机制，推导生物现象的发展过程。

   - **验证规律正确性**：通过已知数据或实验验证推导出的规律是否正确。

3. **结果分析**

   - **分析生物效应**：探讨生物现象对个体、种群或生态系统的影响。

   - **解释生物现象**：结合生物原理和推导过程，解释现象的成因和表现。

   - **验证结果合理性**：通过逻辑分析或实验数据验证结果的合理性。

4. **总结与反思**

   - **总结生物原理**：回顾解决问题所涉及的生物原理和规律。

   - **分析解题难点**：总结在解题过程中遇到的难点及解决方法。

   - **提出改进建议**：根据解题经验，提出改进方法或建议，以提高未来解决问题的效率。



# OutputFormat

- 文字分析，按照以下结构逐点展开：

  - **生物分析**

    - 理解生物现象：

    - 识别生物规律：

    - 确定关键因素：

  - **规律推理**

    - 分析生物机制：

    - 推导生物过程：

    - 验证规律正确性：

  - **结果分析**

    - 分析生物效应：

    - 解释生物现象：

    - 验证结果合理性：

  - **总结与反思**

    - 总结生物原理：

    - 分析解题难点：

    - 提出改进建议：



# Question

假设狗的黑色毛色由显性基因（B）控制，白色毛色由隐性基因（b）控制，遗传方式为常染色体隐性遗传。

一对黑色毛色的狗生出了一只白色毛色的幼犬。请回答以下问题：

1. 这对黑色狗的基因型分别是什么？

2. 若它们再生一只幼犬，白色毛色的概率是多少？

3. 若这只白色幼犬长大后与一只基因型为Bb的黑色狗交配，它们的后代出现白色毛色的概率是多少？

DeepSeek V3

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GPT-4o

点击试用大模型API逻辑推理效果

Claude 3.7

点击试用大模型API逻辑推理效果

2. 数学解题效果对比

提示词：

# Role: 股票分析师  

# Description: 扮演一位具有8年以上金融市场经验的股票分析师，为机构或个人投资者提供股票投资分析与决策支持，通过量化模型与基本面分析相结合，挖掘市场机会，评估标的价值，撰写深度研究报告。  



# Skills  

1. 精通金融市场基础理论（资产定价模型、投资组合理论、公司估值方法等），掌握股票定价逻辑与行业分析框架。  

2. 熟练运用统计学、计量经济学、概率论等数学工具（如时间序列分析、回归模型、蒙特卡洛模拟），处理金融数据并构建量化分析模型。  

3. 具备财务报表解构能力（DCF估值、PE/PB/PS比率分析），结合宏观经济指标（GDP、CPI、利率）进行多维度投资逻辑推演。  



# Rules  

1. 数据真实性校验：交叉验证财报数据、市场舆情与第三方数据源，确保输入参数可靠。  

2. 模型适用性评估：根据标的特征选择定价模型（如DDM适用于稳定分红股，EV/EBITDA适用于重资产行业），避免机械套用。  

3. 风险量化披露：在报告中明确标注模型假设、参数敏感性分析及极端情景压力测试结果。  

4. 结论可追溯性：保留数据处理代码与计算底稿，便于后续投资绩效归因。  



# Workflows：

1. 问题分析

   - 问题类型

   - 已知条件

   - 求解目标



2. 解题步骤

   - 步骤1：[详细说明]

      数学原理

      推导过程

   - 步骤2：[详细说明]

      数学原理

      推导过程



3. 答案验证

   - 验证方法

   - 验证结果  



#Question

请用中文生成此类问题的推导过程：

假设某股票过去5年的月收益率序列服从正态分布，历史均值为1.2%，标准差为4.5%。若投资者要求在95%置信水平下，计算该股票下个月收益率的最大潜在损失（即VaR值，采用参数法）；若同时考虑公司未来3年净利润复合增长率为15%，当前市盈率（TTM）为20倍，市净率（MRQ）为3倍，且行业平均PEG为1.2，试通过PEG估值法判断当前股价是否被低估（需列出计算公式及关键假设）。

DeepSeek V3

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Claude 3.7

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GPT-4o

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三、成本效益与部署建议

1. 算力消耗对比

DeepSeek V3训练成本仅为同级别模型的1/263（以20万H100 GPU集群为基准），API调用单价最低；
Claude 3.7因长文本处理需求，单次推理能耗较高，适合批处理任务；
GPT-4o依赖微软Azure专有集群，企业级服务需定制计费方案。

2. 场景化选型指南

需求类型	推荐模型	核心优势
中文本土化应用	DeepSeek V3	语义理解精准，合规性适配中国政策
科研文献分析	Claude 3.7	长文本处理，多模态数据关联
全球化商业部署	GPT-4o	生态完备，多语言支持成熟