Le paysage de l’IA a récemment été revigoré par la sortie de O3-Mini d’Openai, qui est une compétition difficile à Deepseek-R1. Tous deux sont des modèles de langage avancé conçus pour améliorer les capacités de raisonnement et de codage. Cependant, ils diffèrent par l'architecture, les performances, les applications et l'accessibilité. Dans cette comparaison Openai O3-MinI vs Deepseek-R1, nous examinerons ces paramètres et comparerons également les modèles en fonction de leurs performances dans diverses applications impliquant un raisonnement logique, une résolution de problèmes STEM et un codage. Commençons donc et que le meilleur modèle gagne!
O3-MINI d'OpenAI est une version rationalisée du modèle O3, mettant l'accent sur l'efficacité et la vitesse sans compromettre les capacités de raisonnement avancé. Le R1 de Deepseek, en revanche, est un modèle open-source qui a attiré l'attention pour ses performances impressionnantes et sa rentabilité. La sortie d'O3-Mini est considérée comme la réponse d'Openai à la concurrence croissante des modèles open source comme Deepseek-R1.
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Openai O3-MinI: Construit sur l'architecture O3, O3-MinI est optimisé pour les temps de réponse plus rapides et les exigences de calcul réduites. Il maintient les capacités de raisonnement de base de son prédécesseur, ce qui le rend adapté aux tâches nécessitant une résolution de problèmes logique.
Deepseek-R1: Il s'agit d'un modèle open source développé par Deepseek, une startup de l'IA chinoise. Il a été reconnu pour ses capacités de raisonnement avancées et sa rentabilité, offrant une alternative compétitive aux modèles propriétaires.
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| 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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Raisonnement mathématique 
: Dans l'American Invitational Mathematics Examination (AIME) Benchmark, O3-MinI (High) surpasse Deepseek-R1 de plus de 10%, présentant sa domination dans le problème mathématique.
Tâche 1: codage
Invite:
Assurez-vous que le code JavaScript est intégré dans un html & lt; script & gt; Tag et affiché dans une cellule HTML IPython dans Google Colab. »
Réponse:
Vous pouvez trouver le code complet généré par les modèles, ici.
Sortie du code:
| Model | Video |
|---|---|
| OpenAI o3-mini (high) | |
| DeepSeek-R1 |
Deepseek-R1 a pris 1m 45s pour réfléchir et générer le code, tandis que O3-Mini l'a fait en seulement 27 secondes!
Bien que les deux modèles aient créé du code bien structuré, qui sont similaires les uns aux autres, leurs animations étaient très différentes. La sortie d'O3-Mini comportait des balles plus grandes sur un fond blanc qui le rendait plus clair par rapport à Deepseek-R1, qui était sur fond noir.
Le code de O3-Mini, laissez les couleurs mélanger, selon l'invite, jusqu'à ce que toutes soient brunes. D'un autre côté, l'animation de Deepseek-R1 a montré le mélange de la couleur avec une meilleure précision, apportant des couleurs non mentionnées dans l'invite. Cependant, le code de R1 a fusionné les balles lors de la collision, ce qui n'était pas ce qui a été demandé. Ainsi, pour cette tâche, O3-Mini gagne en raison de la précision de la réponse et d'une meilleure clarté du visuel.
Score: openai o3-mini: 1 | Deepseek-R1: 0
Dans cette tâche, nous demanderons aux modèles de résoudre un puzzle basé sur certains indices, en utilisant le raisonnement logique.
Invite: "Alex, Betty, Carol, Dan, Earl, Fay, George et Harry sont huit employés d'une organisation. Ils travaillent dans trois départements: personnel, administration et marketing avec pas plus de trois dans un département.
Chacun d'eux a un choix différent de sports du football, du cricket, du volleyball, du badminton, du tennis de pelouse, du basket-ball, du hockey et du tennis de table pas nécessairement dans le même ordre.
Dan travaille dans l'administration et n'aime ni le football ni le cricket.
Fay travaille dans le personnel avec seulement Alex qui aime le tennis de table.
Earl et Harry ne fonctionnent pas dans le même département que Dan.
Carol aime le hockey et ne fonctionne pas dans le marketing.
George ne travaille pas à l'administration et n'aime pas le cricket ni le mal de badmins. Football.
Celui qui aime le volleyball travaille en personnel.
Aucun de ceux qui travaillent dans l'administration n'aiment le badminton ou le tennis de pelouse.
Harry n'aime pas le cricket.
Qui sont les employés qui travaillent dans le département de l'administration? "
Réponse:
| openai o3-mini (haut) | deepseek-r1 |
| |
|
Les deux modèles ont réussi à donner la bonne réponse logiquement, expliquant leur processus de réflexion. Ils ont tous les deux pris près d'une minute et demie pour atteindre la réponse.
O3-Mini d'OpenAI a commencé l'analyse en fonction de l'indice le plus simple et le plus direct. Il a ensuite affecté des personnes aux départements, déterminer leurs sports, puis finalement comprendre la réponse. À chaque étape, le modèle a énuméré les indices qui ont été utilisés et quelles idées ont été obtenues. Tout en expliquant son processus de réflexion, le modèle a continué à recouvrir et à confirmer ses idées déduites, la rendant plus fiable. La réponse finale, bien que plus longue, a été très bien expliquée pour que quiconque comprenne facilement.
Deepseek-R1 a adopté une approche différente en affectant directement les personnes (et leurs détails) à différents départements en fonction des indices. Le processus de réflexion a été expliqué sur un ton conversationnel, mais était très long. Cependant, la réponse finale, tout en étant bien structurée et précise, n'a pas d'explication par rapport à O3-MinI. Il n'a mentionné que les indices et les idées.
avec une meilleure explication et un processus de réflexion plus fiable, O3-Mini gagne ce tour.
Score: openai o3-mini: 2 | Deepseek-R1: 0
Pour tester les compétences des modèles en science, technologie, ingénierie et mathématiques (STEM), nous demanderons aux modèles de faire les calculs d'un circuit électrique.
Invite: "Dans un circuit RLC série avec une résistance (R) de 10 ohms, une inductance (L) de 0,5 h et un condensateur (C) de 100 μF, une source de tension CA de 50 V à 60 Hz est appliquée. Calculez:
a. L'impédance du circuit
b. Le courant traversant le circuit
c. L'angle de phase entre la tension et le courant
Afficher toutes les étapes et formules utilisées dans vos calculs. »
Réponse:
| openai o3-mini (haut) | deepseek-r1 |
|
|
|
O3-Mini d'Openai a répondu à la question dans une vitesse de foudre de 11 secondes, tandis que Deepseek-R1 a pris 80 secondes pour donner la même réponse.
Bien que les deux modèles aient montré les mêmes calculs, en suivant une structure similaire, O3-MinI a expliqué son processus de réflexion en 6 courtes étapes. Pendant ce temps, Deepseek-R1 a pris beaucoup de temps en expliquant le processus et les calculs, ce qui le rend un peu ennuyeux ou lent.
O3-MIINI était même assez intelligent pour compléter la valeur actuelle calculée, sans qu'on leur soit explicitement dit de le faire. De plus, la réponse d'O3-Mini a montré les étapes en détail, afin que je puisse sauter le processus de réflexion et aller directement à la réponse. Par conséquent, O3-Mini obtient également mon vote pour cette tâche.
Score: openai o3-mini: 3 | Deepseek-R1: 0
O3-MINI (HIGH) fonctionne mieux et plus rapide que Deepseek-R1 dans toutes les tâches - que ce soit en codage, lié à la tige ou en raisonnement logique - s'établissant comme un modèle supérieur. Voici quelques comparaisons et idées basées sur leurs performances pratiques.
| 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. |
Openai O3-Mini et R1 de Deepseek offrent des capacités de raisonnement et de codage avancées, chacune ayant des avantages distincts. O3-MinI est un modèle plus rapide qui semble avoir une meilleure compréhension des invites par rapport à R1. De plus, O3-Mini revire et vérifie son processus de réflexion à chaque étape, le rendant plus fiable et précis.
Cependant, O3-Mini a un prix tandis que Deepseek-R1 est un modèle open-source, ce qui le rend plus accessible aux utilisateurs. Donc, pour les tâches quotidiennes simples qui ne font pas progresser le raisonnement, Deepseek-R1 est un excellent choix. Mais pour des tâches plus complexes et des réponses plus rapides, vous voudriez choisir O3-MinI. Par conséquent, le choix entre les deux modèles dépend des exigences de l'application spécifiques, y compris les besoins de performance, les contraintes budgétaires et la nécessité de personnalisation.
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a. L'O3-MINI d'OpenAI est un modèle propriétaire optimisé pour la vitesse et l'efficacité, tandis que Deepseek-R1 est un modèle open-source connu pour sa rentabilité et son accessibilité.
Q2. O3-Mini est-il meilleur que Deepseek-R1 pour les tâches de codage?a. O3-MINI d'OpenAI surpasse Deepseek-R1 dans les tâches de codage en générant des réponses plus rapides et plus précises, comme le montre le test d'animation JavaScript.
Q3. Comment O3-Mini se compare-t-il à Deepseek-R1 en termes de capacités de raisonnement?a. O3-Mini d'OpenAI a une approche plus structurée, vérifiant ses pas, tandis que Deepseek-R1 propose des explications détaillées sur un ton conversationnel. R1 est plus intuitif et tend à introduire des éléments non présents dans l'invite.
Q4. Deepseek-R1 est-il moins cher que O3-MinI?a. Deepseek-R1 est nettement moins cher car il suit un modèle de tarification open source, tandis que les charges Openai O3-MinI par utilisation de jeton via l'API d'Openai.
Q5. Deepseek-R1 peut-il être personnalisé pour des applications spécifiques?a. Oui, étant open-source, Deepseek-R1 permet aux développeurs de s'adapter et de le modifier pour des cas d'utilisation spécifiques. D'un autre côté, O3-MinI d'OpenAI est un modèle propriétaire avec des options de personnalisation limitées.
Q6. O3-min est-il plus rapide que Deepseek-R1?a. O3-Mini d'OpenAI est notamment plus rapide, répondant souvent dans une fraction du temps pris par Deepseek-R1, en particulier dans les tâches de la tige et du codage.
Q7. Deepseek-R1 est-il fiable pour la résolution de problèmes complexe?a. Bien que Deepseek-R1 fonctionne bien dans les tâches de raisonnement et de codage, il ne vérifie pas explicitement ses étapes aussi complètement que O3-MinI. Cela le rend moins fiable pour les applications de haute précision.
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