Die KI-Landschaft wurde kürzlich durch die Veröffentlichung von OpenAIs O3-Mini belebt, die als harte Konkurrenz für Deepseek-R1 steht. Beide sind fortschrittliche Sprachmodelle, die zur Verbesserung der Argumentations- und Codierungsfunktionen entwickelt wurden. Sie unterscheiden sich jedoch in Architektur, Leistung, Anwendungen und Zugänglichkeit. In diesem OpenAI O3-Mini vs Deepseek-R1-Vergleich werden wir uns mit diesen Parametern befassen und die Modelle basierend auf ihrer Leistung in verschiedenen Anwendungen mit logischem Denken, Stammproblemlösung und Codierung vergleichen. Beginnen wir und möge der beste Modell gewinnen!
Task 2: Logical Reasoning
Task 3: STEM Problem SolvingApplication Performance Comparison Summary
ConclusionFrequently Asked Questions
openai o3-mini gegen Deepseek-r1: Modellvergleich Die O3-Mini von
OpenAI ist eine optimierte Version des O3-Modells, die Effizienz und Geschwindigkeit betont, ohne fortschrittliche Argumentationsfunktionen zu beeinträchtigen. Deepseeks R1 hingegen ist ein Open-Source-Modell, das Aufmerksamkeit auf seine beeindruckende Leistung und Kostenwirksamkeit erregt hat. Die Veröffentlichung von O3-Mini wird als Reaktion von OpenAI auf den wachsenden Wettbewerb durch Open-Source-Modelle wie Deepseek-R1 angesehen.Erfahren Sie mehr: OpenAI O3-Mini: Leistung, Zugriff und mehr
Architektur und Design OpenAI O3-Mini: Aufbauend auf der O3-Architektur ist O3-Mini für schnellere Reaktionszeiten und reduzierte Rechenanforderungen optimiert. Es behält die Kernfähigkeitsfähigkeiten seines Vorgängers bei, wodurch es für Aufgaben geeignet ist, die eine logische Problemlösung erfordern. Deepseek-R1: Es ist ein Open-Source-Modell, das von Deepseek, einem chinesischen KI-Startup, entwickelt wurde. Es wurde für seine fortschrittlichen Argumentationsfähigkeiten und die Kostenwirksamkeit anerkannt und bietet eine wettbewerbsfähige Alternative zu proprietären Modellen. Lesen Sie auch: Ist Qwen2.5-max besser als Deepseek-R1 und Kimi K1.5?| Feature | OpenAI o3-mini | DeepSeek-R1 |
| Accessibility | Available through OpenAI’s API services; requires API key for access. | Freely accessible; can be downloaded and integrated into various applications. |
| Transparency | Proprietary model; source code and training data are not publicly available. | Open-source model; source code and training data are publicly accessible. |
| Cost | .10 per million input tokens; .40 per million output tokens. |
.14 per million input tokens (cache hit); .55 per million input tokens (cache miss); .19 per million output tokens. |
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Mathematisches Denken 
: In der amerikanischen Einladungsmathematikuntersuchung (Aime) übertrifft O3-Mini (hoch) Deepseek-R1 um über 10%und zeigt seine Dominanz in der mathematischen Problemlösung.
Aufgabe 1: Codierung
Eingabeaufforderung:
Stellen Sie sicher, dass der JavaScript -Code in ein html & lt; script & gt; Tag und angezeigt in einer Ipython -HTML -Zelle in Google Colab. ”
Antwort:
Sie können den vollständigen Code finden, den die Modelle hier generiert haben.
Ausgabe des Codes:
| Model | Video |
|---|---|
| OpenAI o3-mini (high) | |
| DeepSeek-R1 |
Deepseek-R1 brauchte 1M 45s, um den Code zu denken und zu generieren, während O3-mini ihn in nur 27 Sekunden tat!
Obwohl beide Modelle gut strukturierter Code erstellt haben, die sich zueinander ähneln, waren ihre Animationen sehr unterschiedlich. O3-mini-Ausgabe enthielt größere Kugeln auf einem weißen Hintergrund, die es im Vergleich zu Deepseek-R1, das auf einem schwarzen Hintergrund stand, klarer aussah.
o3-mini-Code lassen die Farben gemäß der Eingabeaufforderung mischen, bis sie alle braun wurden. Auf der anderen Seite zeigte die Animation von Deepseek-R1 das Mischen von Farbe mit besserer Genauigkeit und brachte Farben ein, die in der Eingabeaufforderung nicht erwähnt wurden. Der Code von R1 fusionierte jedoch die Bälle nach Kollision, was nicht das war, was gefragt wurde. Für diese Aufgabe gewinnt O3-Mini aufgrund der Genauigkeit der Reaktion und der besseren Klarheit des visuellen
Punktzahl: OpenAI O3-Mini: 1 | Deepseek-R1: 0
Aufgabe 2: Logisches Denken
Eingabeaufforderung: „Alex, Betty, Carol, Dan, Earl, Fay, George und Harry sind acht Mitarbeiter einer Organisation. Sie arbeiten in drei Abteilungen: Personal, Verwaltung und Marketing mit nicht mehr als drei von ihnen in einer Abteilung.
Jedes von ihnen hat eine andere Wahl des Sports als Fußball, Cricket, Volleyball, Badminton, Rasen Tennis, Basketball, Hockey und Tischtennis nicht unbedingt in derselben Reihenfolge.
Dan arbeitet in der Verwaltung und mag weder Fußball noch Cricket. Fußball. Derjenige, der Volleyball mag, arbeitet im Personal.
Keine derjenigen, die in der Verwaltung arbeiten
Wer sind die Mitarbeiter, die in der Verwaltungsabteilung arbeiten? “
Antwort:
openai o3-mini (hoch)
| |
|
Beide Modelle gelang es, logisch die richtige Antwort zu geben und ihren Denkprozess zu erklären. Beide brauchten fast eineinhalb Minuten, um die Antwort zu erreichen.
Die O3-Mini vonOpenAI startete die Analyse basierend auf dem einfachsten und direktesten Hinweis. Anschließend beauftragte es Personen den Abteilungen, bestimmte ihre Sportarten und fand dann schließlich die Antwort heraus. In jedem Schritt listete das Modell die verwendeten Hinweise und die gewonnenen Erkenntnisse auf. Während des Erläutens seines Denkprozesses wurde das Modell seine abgeleiteten Erkenntnisse immer wieder auflöste und bestätigt, was es zuverlässiger macht. Die endgültige Reaktion wurde zwar länger, wurde jedoch sehr gut erklärt, damit jeder leicht verstehen konnte.
Deepseek-R1 verfolgte einen anderen Ansatz, indem sie den Hinweisen direkt den Personen (und ihren Details) verschiedenen Abteilungen zuweisen. Der Denkprozess wurde in einem Gesprächston erklärt, war aber sehr lang. Die endgültige Reaktion fehlte jedoch im Vergleich zu O3-Mini, obwohl es gut strukturiert und genau war. Es erwähnte nur die Hinweise und Erkenntnisse.
Mit einer besseren Erklärung und einem zuverlässigeren Denkprozess gewinnt O3-mini diese Runde.
Punktzahl: OpenAI O3-Mini: 2 | Deepseek-R1: 0
Um die Fähigkeiten der Modelle in Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik (STEM) zu testen, bitten wir die Modelle, die Berechnungen eines Stromkreises durchzuführen.
Eingabeaufforderung: “In einer Serie -RLC -Schaltung mit einem Widerstand (R) von 10 Ohm, einem Induktor (L) von 0,5 h und einem Kondensator (c) von 100 μF, wird eine Wechselspannungsquelle von 50 V bei 60 Hz angewendet. Berechnen Sie:
a. Die Impedanz der Schaltung
b. Der Strom fließt durch die Schaltung
c. Der Phasenwinkel zwischen der Spannung und dem Strom
Zeigen Sie alle in Ihren Berechnungen verwendeten Schritte und Formeln an. “
Antwort:
| openai o3-mini (hoch) | Deepseek-r1 |
|
|
|
Openais o3-mini beantwortete die Frage in einer Blitzgeschwindigkeit von 11 Sekunden, während Deepseek-R1 80 Sekunden dauerte, bis die gleiche Antwort war.
Obwohl beide Modelle nach einer ähnlichen Struktur dieselben Berechnungen zeigten, erklärte O3-Mini seinen Denkprozess in 6 kurzen Schritten. In der Zwischenzeit brauchte Deepseek-R1 viel Zeit, um den Prozess und die Berechnungen zu erklären, was es ein bisschen langweilig oder langsam macht.
o3-miini war sogar klug genug, um den aktuellen berechneten Wert abzurunden, ohne ausdrücklich gesagt zu werden. Darüber hinaus zeigte die Reaktion von O3-Mini die Schritte im Detail, sodass ich den Denkprozess überspringen und auf die Antwort auf die Antwort eingehen konnte. Daher bekommt O3-Mini auch meine Stimme für diese Aufgabe.
Punktzahl: OpenAI O3-Mini: 3 | Deepseek-R1: 0
o3-mini (hoch) leistet in allen Aufgaben besser und schneller als Deepseek-R1-sei es codierende, stammbedingte oder logische Begründung-und etabliert sich als überlegenes Modell. Hier sind einige Vergleiche und Erkenntnisse, die auf ihrer praktischen Leistung basieren.
| Parameter | OpenAI o3-mini (high) | DeepSeek-R1 |
| Time taken to think | Exceptionally fast in STEM and coding-related tasks. | Takes longer to think and generate responses, with a long chain of thought. |
| Explanation of thought process | Step-by-step thought process explained in points. Also shows steps of verification. | Very detailed explanation of the thought process, following a conversational tone. |
| Accuracy of response | Crosschecks and verifies the response every step of the way. | Gives accurate responses, but doesn’t provide any assurance of accuracy. Tends to intuitively add info on its own. |
| Quality of response | More detailed responses with simple explanations for better understanding. | More concise responses, answering to the point, without much explanation. |
sowohl O3-Mini als auch Deepseeks R1 von OpenAI bieten fortschrittliche Argumentations- und Codierungsfunktionen mit jeweils unterschiedlichen Vorteilen. O3-Mini ist ein schnelleres Modell, das im Vergleich zu R1 ein besseres Verständnis für Eingabeaufforderungen zu haben scheint. Auch O3-mini klingt und überprüft seinen Denkprozess bei jedem Schritt und macht es zuverlässiger und genauer.
O3-Mini hat jedoch einen Preis, während Deepseek-R1 ein Open-Source-Modell ist, das es für Benutzer zugänglicher macht. Für einfache alltägliche Aufgaben, die die Argumentation nicht vorantreiben, ist Deepseek-R1 eine gute Wahl. Für komplexere Aufgaben und schnellere Antworten möchten Sie jedoch O3-Mini wählen. Daher hängt die Auswahl zwischen den beiden Modellen von bestimmten Anwendungsanforderungen ab, einschließlich Leistungsanforderungen, Budgetbeschränkungen und Anpassungsbedarf.
Beginnen Sie noch heute Ihre KI -Reise! Erste Schritte mit OpenAI O3-Mini und erkunden Sie seine leistungsstarken Funktionen mühelos! “
a. OpenAIs O3-Mini ist ein proprietäres Modell, das für Geschwindigkeit und Effizienz optimiert ist, während Deepseek-R1 ein Open-Source-Modell ist, das für seine Kostenwirksamkeit und Zugänglichkeit bekannt ist.
Q2. Ist O3-mini besser als Deepseek-R1 für die Codierungsaufgaben?a. OpenAIs O3-Mini übertrifft Deepseek-R1 in Codierungsaufgaben, indem sie schnellere und genauere Antworten erzeugen, wie im JavaScript-Animationstest gezeigt.
Q3. Wie ist O3-mini im Vergleich zu Deepseek-R1 in Bezug auf Argumentationsfähigkeiten?a. OpenAIs O3-Mini hat einen strukturierteren Ansatz, der seine Schritte überprüft, während Deepseek-R1 detaillierte Erklärungen in einem Gesprächston bietet. R1 ist intuitiver und neigt dazu, Elemente einzuführen, die in der Eingabeaufforderung nicht vorhanden sind.
Q4. Ist Deepseek-R1 billiger als o3-mini?a. Deepseek-R1 ist erheblich billiger, da es einem Open-Source-Preismodell folgt, während OpenAI O3-Mini-Gebühren pro Token-Verwendung durch OpenAIs API.
Q5. Kann Deepseek-R1 für bestimmte Anwendungen angepasst werden?a. Ja, als Open-Source können Deekseek-R1 Entwickler für bestimmte Anwendungsfälle feinstimmen und ändern. Auf der anderen Seite ist OpenAIs O3-Mini ein proprietäres Modell mit begrenzten Anpassungsoptionen.
Q6. Ist O3-mini schneller als Deepseek-R1?a. OpenAIs O3-Mini ist besonders schneller und reagiert häufig in einem Bruchteil der Zeit von Deepseek-R1, insbesondere in den Stamm- und Codierungsaufgaben.
Q7. Ist Deepseek-R1 für komplexe Problemlösungen zuverlässig?a. Während Deepseek-R1 bei der Argumentation und Codierung von Aufgaben gut abschneidet, überprüft es seine Schritte nicht so gründlich wie O3-Mini. Dies macht es für hochpräzise Anwendungen weniger zuverlässig.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenai O3-Mini gegen Deepseek-R1: Was ist besser?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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