OpenAI的o3-mini和DeepSeek R1高级AI推理的完整比较

在当今快速发展的人工智能世界中，推理模型处于创新的前沿。该领域已经出现了两种领先的模型：OpenAI的o3-mini和DeepSeek R1。虽然两者都是为了回答复杂的问题、解决编码问题和处理科学任务而设计的，但它们在设计、性能、成本和方法上都有所不同。

本文用简单而专业的语言解释了这些差异，检查每个模型的架构、性能基准、定价和用例，以帮助读者决定哪一个最适合您的需求。

OpenAI o3-mini概述

OpenAI的o3 - mini于2025年初推出，作为该公司不断努力提供高效、准确推理模型的一部分。它可以通过ChatGPT界面提供给免费用户（有使用限制）和高级用户（Plus，Team和Pro）。它的主要目的是处理需要逻辑推理、编码和快速准确地解决STEM问题的任务。

o3 - mini的主要功能

高级推理：o3 - mini被设计成一步一步地“思考”，使其能够在给出答案之前将复杂的问题分解成更小的部分。

快速响应时间：基准测试表明，o3 - mini可以在几秒钟内解决编码和数学问题等任务。

密集变压器架构：每个输入token都由完整的模型参数集处理，确保性能一致。

在编码和STEM中的使用：它已被证明在生成代码、解决逻辑谜题和处理科学相关查询方面特别有效。

集成在ChatGPT：该模型支持ChatGPT API和web界面的高级功能。

o3 - mini的定价

根据最近的比较，o3 - mini的费用约为：

每百万输入token 1.10美元

每百万输出token 4.40美元

这种定价在每个token的基础上高于一些竞争对手，但其速度和准确性通常证明其成本是合理的。

DeepSeek R1概述

发布及目的

DeepSeek R1于2025年1月发布，因其能够以极低的成本完成高级推理任务而成为头条新闻。它是开源的，意味着开发人员可以访问和修改其代码以满足他们的需要。

DeepSeek R1的主要特性

开源性质：任何人都可以下载和集成DeepSeek R1。它的透明度是吸引许多开发商的主要因素。

成本效益：R1的设计非常高效。它使用更少的资源（得益于混合专家设计），并且具有更低的运营成本。

可见的思维链：与o3 - mini不同，DeepSeek R1经常详细展示其推理过程，一些用户认为这有助于理解模型如何得出答案。

混合专家体系结构：每个token只激活参数子集（“专家”）。这使得模型在处理大规模任务时更有效。

关注效率：它的设计有助于保持较低的训练和推理成本，使其对主要关注预算的应用程序具有吸引力。

DeepSeek R1的定价

与o3-mini相比，DeepSeek R1的每token成本更低：

大约为每百万输入token 0.14美元（缓存命中），缓存未命中则略高。

每百万输出token约2.19美元。

技术架构比较

人工智能模型的体系结构对其性能、成本和效率有很大影响。下表比较了OpenAI的o3 - mini和DeepSeek R1的主要架构特征。

架构和价格比较

真实世界的性能基准

这两种模型都经过了各种任务的测试，包括编码、逻辑推理和STEM问题解决。这里我们总结了一些关键的性能指标。

编码任务

在本节中，我们给AI模块和两者分配了一个编码任务，并尝试获得输出。在这个比较中，我们将注意到结果生成的时间，代码的准确性。

OpenAI o3 -mini:

快速生成代码（例如，一个JavaScript动画任务在27秒内完成）。

生成具有准确响应的清晰、结构良好的代码。

DeepSeek R1:

生成代码需要更长的时间（对于相同的任务大约需要1分45秒）。

虽然代码得到了很好的解释，但响应有时可能包含额外的细节或合并未请求的元素。

逻辑推理

OpenAI o3 -mini:

提供逐步推理并验证其推论。

答题质量高，解释清晰简洁。

DeepSeek R1:

提供一个可见的思路链，详细和对话。

虽然准确，但它的解释可能更长、更慢。

解决STEM问题

OpenAI o3 -mini:

在短短11秒内解决STEM问题（如RLC电路计算）。

显示清晰、结构良好的计算和必要时的舍入。

DeepSeek R1:

类似的STEM任务可能需要80秒。

提供详细的解释，但以速度为代价。

实时性能比较摘要

思维链是如何工作的？

思维链提示允许模型将复杂的问题分解成更小的步骤。在o3 -mini high下，这意味着当给定一个复杂的问题时，模型在给出最终答案之前会显示其内部推理步骤（尽管这些步骤对最终用户是隐藏的）。这有助于为复杂查询获得更准确和详细的响应。

用例和应用程序

这两种模型都适用于各种任务。下面是它们的一些常见用例：

OpenAI o3-mini的用例

编码及软件开发：

快速生成语法正确的代码。

集成到ide和编程助手中。

STEM问题解决：

解决数学问题和物理计算

为科学问题提供一步一步的解释。

逻辑推理任务：

用清晰、简洁的步骤分解谜题和逻辑问题。

企业应用程序:

为大型组织自动化数据提取和分析。

安全扫描:

检测代码中的漏洞并提出修复建议。

DeepSeek R1的用例

开源项目:

对于喜欢可以定制的开源解决方案的开发人员来说是理想的选择。

详细推理可见性：

透明的“思维链”对于调试或教育目的很重要的应用程序。

敏感的环境:

在降低token成本至关重要并且可以接受轻微延迟的场景中使用。

大规模数据处理：

适合需要处理大量查询而不需要高每个请求成本的项目。

研究与实验：

对于需要定制模型的学术设置或实验项目来说，这是一个很好的选择。

限制与挑战

虽然这两种模式在许多领域都很出色，但它们都有自己的局限性。

OpenAI o3-mini的局限性

每个token的成本更高：

虽然速度很快，但o3 - mini每个token的成本更高，这对于非常大容量的应用程序来说可能会增加成本。

专有的架构:

由于是闭源的，它为想要修改或微调模型的开发人员提供了较少的灵活性。

资源密集型:

密集的变压器设计意味着每个token使用更多的计算资源。

DeepSeek R1的局限性

较慢的响应时间：

在许多基准测试中，DeepSeek R1需要更长的时间来生成答案，这对于实时应用程序来说可能是一个缺点。

可见的思维链:

虽然透明度可能是一个好处，但冗长的可见推理过程可能会降低整体性能。

开源的权衡:

开源并不总是保证健壮性；第三方修改可能导致性能不一致。

过度细节的可能性：

详细的解释虽然有用，但有时会包含最终答案不需要的无关信息。

结论

在这个正面比较中，我们看到OpenAI的o3 - mini和DeepSeek R1都有独特的优势。OpenAI的o3 - mini快速、准确、更安全，非常适合时间和可靠性至关重要的任务。DeepSeek R1提供了一种具有成本效益、透明的替代方案，吸引了开源爱好者和预算限制最为重要的项目。选择正确的模型在很大程度上取决于应用程序的具体需求。如果您需要对编码、逻辑推理或STEM问题做出快速、高质量的响应，并且可以在每个token上多投入一点，那么o3 - mini无疑是最佳选择。

o3 - mini和DeepSeek R1在架构上的主要区别是什么？

OpenAI的o3 - mini使用密集的转换器模型，用全套参数处理每个token。相比之下，DeepSeek R1使用混合专家方法，每个token仅激活参数子集。这使得o3 - mini更加一致和快速，而R1更具成本效益。

哪个模型在编码和STEM问题解决方面更快？

基准测试表明，o3 - mini始终提供更快的响应。例如，在编码任务中，o3 - mini可以在27秒内生成代码，而DeepSeek R1需要1分45秒；在STEM任务中，o3 - mini的响应速度可以达到11秒，而DeepSeek R1需要80秒。

两种模型之间的token成本比较如何？

OpenAI o3.0 - mini的成本约为每百万输入token 1.10美元，每百万输出token 4.40美元。另一方面，DeepSeek R1每百万输入token的成本约为0.14美元（如果使用缓存命中），每百万个输出token的成本约为2.19美元，这使得R1在每个token的基础上更便宜。

DeepSeek R1是开源的吗？

是的，DeepSeek R1是一个开源模型，这意味着开发人员可以查看和修改其源代码。

原文链接：

https://www.geeksforgeeks.org/openai-o3-mini-vs-deepseek-r1/