Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5: Battle of Best LLMS

Deepseek R1: un LLM pour le budget rivalise avec GPT-4 et Claude

L'innovateur de l'IA chinois Deepseek fait des vagues depuis la nouvelle année, lançant le modèle Deepseek V3 (un concurrent GPT-4) et son application mobile qui l'accompagne. Leur dernière offre, Deepseek R1, est un modèle de grande langue (LLM) défiant les leaders de l'industrie à un prix considérablement réduit. Ce billet de blog compare Deepseek R1 à O1 et Claude Sonnet 3.5 d'Openai, mettant ses revendications de performance au test.

Deepseek R1: un aperçu

Deepseek R1 est un LLM open source prioritaire les capacités de raisonnement avancé. Sa méthodologie de formation unique tire parti de l'apprentissage du renforcement (RL), minimisant la dépendance à l'égard de la dimension finale traditionnelle (SFT). Cette focalisation sur la logique, la résolution de problèmes et l'interprétabilité le rend bien adapté aux tâches STEM, au codage et au raisonnement complexe de la chaîne de pensées (COT). Il rivalise directement avec l'O1 d'Openai et le Sonnet 3.5 de Claude. Surtout, l'API de Deepseek R1 possède un coût nettement inférieur - 97% moins cher que le sonnet 3,5 et 93% moins cher que l'O1 (pour l'entrée du cache).

Accédant à Deepseek R1

Deepseek R1 est accessible via l'interface de chat Deepseek ( https://www.php.cn/link/9f3ad7a14cd3d1cf5d73e8ec7205e7f1 ) ou son api ( https://www.php.cn/link/23264092bdaf8349c3cec606151be6bd ). L'interface de chat nécessite la création ou la connexion du compte, puis la sélection de «Deepthink». L'accès à l'API nécessite l'obtention d'une clé API à partir du portail du développeur et la configuration de votre environnement de développement. L'URL de base de l'API est: https://www.php.cn/link/aaf9290b7570c56dd784f192425658d4

Deepseek R1 contre Openai O1 contre Claude Sonnet 3.5: Une comparaison détaillée

Feature	DeepSeek R1	OpenAI o1 Series	Claude Sonnet 3.5
Training Approach	Reinforcement learning (RL), minimal SFT	Supervised fine-tuning (SFT) RLHF	Supervised fine-tuning RLHF
Special Methods	Cold-start data, rejection sampling, pure RL	Combines SFT and RL for general versatility	Focused on alignment and safety
Core Focus	Reasoning-intensive tasks (math, coding, CoT)	General-purpose LLM	Ethical and safe AI, balanced reasoning
Input Token Cost (per million)	.14 (cache hit), .55 (cache miss)	.50–	.45–.60
Output Token Cost (per million)	.19		–
Affordability	Extremely cost-effective	High cost	Moderately priced
Accessibility	Fully open-source (free for hosting/customization)	Proprietary, pay-per-use API	Proprietary, pay-per-use API

Benchmarks de performance: évaluation basée sur les tâches

Les tâches suivantes ont été utilisées pour évaluer Deepseek R1, Openai O1 et Sonnet 3.5, marquant chaque réponse de 1 à 5 (5 étant la plus élevée).

• Tâche 1: Raisonnement logique:
Un problème de mot calculant le nombre de jambes sur le sol. Aucun des modèles n'a fourni une réponse complètement correcte.

• Tâche 2: Raisonnement scientifique:
Un problème basé sur la physique impliquant un laser et un miroir. Deepseek R1 a fourni la meilleure réponse avec une visualisation utile.

• Tâche 3: Compétences de codage:
Création d'une page HTML avec un bouton qui modifie la couleur d'arrière-plan et ajoute des confettis. Deepseek R1 a fourni la solution la plus fonctionnelle et intégrée.

• Tâche 4: Compétences de résolution de problèmes:
Rédaction d'un programme pour résoudre un puzzle Sudoku. Sonnet 3.5 a fourni le code le plus élégant et bien structuré.

(Les résultats détaillés et les captures d'écran de la sortie de chaque tâche sont inclus dans l'article d'origine.)

Résultats finaux et conclusions

Alors que Deepseek R1 a démontré de solides capacités de raisonnement, en particulier dans les tâches de raisonnement scientifique et de codage, elle n'était pas parfaite. Des erreurs de syntaxe occasionnelles et des temps de réponse plus lents ont été observés. OpenAI O1 a fourni des explications détaillées, tandis que Sonnet 3.5 a offert la vitesse et la concision. Le choix entre ces modèles dépend des besoins et des priorités individuels. L'avantage de coût significatif de Deepseek R1 en fait une option convaincante pour les utilisateurs ayant des contraintes budgétaires.

(La section de conclusion de l'article d'origine, y compris les FAQ, est également incluse dans la réponse originale.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!