O3-Mini가 논리적 추론으로 DeepSeek-R1을 대체 할 수 있습니까?-일체 포함-php.cn

AI 기반 추론 모델은 2025 년에 폭풍으로 세계를 점령하고 있습니다! DeepSeek-R1 및 O3-Mini가 출시되면서 AI 챗봇에서 전례없는 수준의 논리적 추론 기능을 보았습니다. 이 기사에서는 API를 통해 이러한 모델에 액세스하고 O3-Mini가 DeepSeek-R1을 대체 할 수 있는지 알아 내기 위해 논리적 추론 기술을 평가할 것입니다. 우리는 표준 벤치 마크에서의 성능과 논리 퍼즐 해결 및 테트리스 게임 구축과 같은 실제 응용 프로그램에 대한 성능을 비교할 것입니다! 그래서 버클을 타고 타고 가입하십시오.

deepseek-1 vs o3-mini : 논리적 추론 벤치 마크

api 가격 비교 : API 가격 비교 api

작업 1 : 테트리스 게임 구축

작업 2 : 관계 적 불평등 분석

태스크 3 : 수학의 논리적 추론

논리적 추론 비교 요약

결론

deepseek-r1 vs o3-mini : 논리적 추론 벤치 마크 DeepSeek-R1 및 O3-Mini는 구조화 된 사고 및 공제에 대한 독특한 접근 방식을 제공하여 다양한 종류의 복잡한 문제 해결 작업에 적합합니다. 벤치 마크 성능에 대해 이야기하기 전에 먼저이 모델의 아키텍처를 살짝 엿볼 수 있습니다. o3-mini는 OpenAi의 가장 진보 된 추론 모델입니다. 강력한 성능이지만 높은 자원 소비를 위해 모든 모델 매개 변수로 각 토큰을 처리하는 밀도가 높은 변압기 아키텍처를 사용합니다. 대조적으로, DeepSeek의 가장 논리적 인 모델 인 R1은 MOE (Mix-of-Experts) 프레임 워크를 사용하여 효율성을 높이기 위해 입력 당 매개 변수의 서브 세트 만 활성화합니다. 이로 인해 DeepSeek-R1은 견고한 성능을 유지하면서보다 확장 가능하고 계산 최적화됩니다. 더 알아보기 : OpenAi의 O3-Mini가 DeepSeek-R1보다 낫습니까?

이제 우리가 볼 수있는 것은 이러한 모델이 논리적 추론 작업에서 얼마나 잘 수행하는지입니다. 먼저 라이브 벤치 벤치 마크 테스트에서 성능을 살펴 보겠습니다.

소스 : LiveBench.ai 벤치 마크 결과에 따르면 OpenAi의 O3-Mini는 수학을 제외한 거의 모든 측면에서 DeepSeek-R1보다 우수합니다. O3-MINI는 DeepSeek의 71.38에 비해 전 세계 평균 점수가 73.94로 전체 성능을 약간 강하게 보여줍니다. 특히 우수한 분석 및 문제 해결 기능을 반영하여 89.58 대 Deepseek의 83.17을 달성하는 추론이 탁월합니다. 도 읽기 : Google Gemini 2.0 Pro vs Deepseek-R1 : 누가 더 나은 코딩을 하는가? deepseek-r1 vs o3-mini : API 가격 책정 비교 API를 통해이 모델을 테스트하고 있기 때문에 이러한 모델이 얼마나 드는 지 살펴 보겠습니다.

Model	Context length	Input Price	Cached Input Price	Output Price
o3-mini	200k	.10/M tokens	.55/M tokens	.40/M tokens
deepseek-chat	64k	.27/M tokens	.07/M tokens	.10/M tokens
deepseek-reasoner	64k	.55/M tokens	.14/M tokens	.19/M tokens

테이블에서 볼 수 있듯이 OpenAi의 O3-Mini는 API 비용 측면에서 DeepSeek R1보다 거의 두 배입니다. DeepSeek R1은 입력의 경우 1 백만 달러당 1.10 달러, 생산량은 4.40 달러를 청구하는 반면, DeepSeek R1은 입력의 경우 백만 달러당 $ 0.55, 생산량은 2.19 달러를 제공하여 대규모 응용 프로그램에 대한 예산 친화적 인 옵션을 제공합니다.

. 소스 : DeepSeek-R1 | O3-MINI api

를 통해 DeepSeek-R1 및 O3-Mini에 액세스하는 방법 실습 성능 비교를 시작하기 전에 API를 사용하여 DeepSeek-R1 및 O3-Mini에 액세스하는 방법을 배우겠습니다.

이를 위해해야 할 일은 필요한 라이브러리와 API 키를 가져 오는 것입니다.

deepseek-r1 vs o3-mini : 논리적 추론 비교 이제 API 액세스를 얻었으므로 논리적 추론 기능을 기반으로 DeepSeek-R1 및 O3-Mini를 비교해 봅시다. 이를 위해 우리는 다음과 같은 모델에 동일한 프롬프트를 제공하고 다음을 기반으로 응답을 평가할 것입니다.

응답을 생성하기 위해 모델이 취한 시간, 생성 된 응답의 품질 및 응답을 생성하기 위해 발생하는 비용

그런 다음 성능에 따라 각 작업에 대해 모델 0 또는 1을 평가합니다. 따라서 작업을 시도하고 DeepSeek-R1 vs O3-Mini 추론 전투에서 우승자로 누가 등장하는지 확인해 봅시다!

작업 1 : 테트리스 게임 구축 이 작업은 모델이 Python을 사용하여 완전히 기능적인 테트리스 게임을 구현하고 게임 로직, 피스 움직임, 충돌 감지 및 외부 게임 엔진에 의존하지 않고 렌더링을 효율적으로 관리해야합니다.

from openai import OpenAI
from IPython.display import display, Markdown
import time

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프롬프트 :

with open("path_of_api_key") as file:
   openai_api_key = file.read().strip()

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“이 문제에 대한 Python 코드 작성 : Tetris 게임의 파이썬 코드를 생성하십시오. DeepSeek-R1 API

with open("path_of_api_key") as file:
   deepseek_api = file.read().strip()

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에 입력

DeepSeek-r1

에 의한 응답

여기에서 DeepSeek-R1의 완전한 응답을 찾을 수 있습니다 출력 토큰 비용 :

입력 토큰 : 28 | 출력 토큰 : 3323 | 예상 비용 : $ 0.0073

코드 출력

O3-MINI API

에 입력

O3-Mini

에 의한 응답

당신은 여기에서 O3-Mini의 완전한 응답을 찾을 수 있습니다. 출력 토큰 비용 :

입력 토큰 : 28 | 출력 토큰 : 3235 | 예상 비용 : $ 0.014265 코드 출력 비교 분석

이 작업에서 모델은 실제 게임 플레이를 허용하는 기능성 테트리스 코드를 생성해야했습니다. DeepSeek-R1은 코드 출력 비디오에서 알 수 있듯이 완전히 작동하는 구현을 성공적으로 생성했습니다. 대조적으로, O3-Mini의 코드는 잘 구조화 된 것처럼 보이지만 실행 중 오류가 발생했습니다. 결과적으로 DeepSeek-R1 은이 시나리오에서 O3-Mini를 능가하여보다 신뢰할 수 있고 재생 가능한 솔루션을 제공합니다. 점수 : deepseek-r1 : 1 | O3-MINI : 0

작업 2 : 관계 적 불평등 분석 이 작업은 모델이 기본 정렬 방법에 의존하기보다는 관계 적 불평등을 효율적으로 분석해야합니다. 프롬프트 :
“
“
다음 질문에서 주어진 진술이 사실이라고 가정하고, 주어진 결론 중 결론 중 어느 것이 확실히 사실인지, 그에 따라 답을 제공합니다. 문 : h & gt; F ≤ O ≤ L; f ≥ V & lt; d

결론 : I. L ≥ V II. o & gt; d

옵션은 다음과 같습니다

입니다 b. II만이 참입니다 c. I와 II는 모두 참입니다 d. I 또는 II 중 하나는 참입니다
e. 나도 II도 사실이 아니다.”
DeepSeek-R1 API
에 입력
출력 토큰 비용 : 입력 토큰 : 136 | 출력 토큰 : 352 | 예상 비용 : $ 0.000004 DeepSeek-r1

에 의한 응답
O3-MINI API
에 입력 출력 토큰 비용 : 입력 토큰 : 135 | 출력 토큰 : 423 | 예상 비용 : $ 0.002010
O3-Mini
에 의한 응답
비교 분석
o3-mini는 가장 효율적인 솔루션을 제공하여 상당히 적은 시간으로 간결하면서도 정확한 반응을 제공합니다. 그것은 논리적 건전성을 보장하면서 명확성을 유지하여 빠른 추론 작업에 이상적입니다. DeepSeek-R1은 똑같이 정확하지만 훨씬 느리고 장점입니다. 논리적 관계에 대한 자세한 분석은 설명 성을 향상 시키지만 간단한 평가에는 과도하게 느껴질 수 있습니다. 두 모델 모두 같은 결론에 도달하지만 O3-Mini의 속도와 직접적인 접근 방식은 실질적인 사용을위한 더 나은 선택입니다. 점수 :
Deepseek-R1 : 0 | O3-MINI : 1
작업 3 : 수학의 논리적 추론
이 작업은 모델에 수치 패턴을 인식하도록 도전하며, 이는 산술 작업, 곱셈 또는 수학 규칙의 조합을 포함 할 수 있습니다. 무차별 대신 검색 대신이 모델은 숨겨진 논리를 효율적으로 추론하기 위해 구조화 된 접근 방식을 채택해야합니다.
프롬프트 : “
주어진 매트릭스를주의 깊게 연구하고 물음표를 대체 할 수있는 주어진 옵션 중에서 숫자를 선택하십시오. <____> ____________

| 7 | 13 | 174 | | 9 | 25 | 104 | | 11 | 30 | ? |
<_ _____ ____ ___>
옵션은 다음과 같습니다
a 335

b 129

C 431
d 100
각 단계에서 취한 접근 방식을 언급하십시오.“
DeepSeek-R1 API 에 입력
출력 토큰 비용 :
입력 토큰 : 134 | 출력 토큰 : 274 | 예상 비용 : $ 0.000003 DeepSeek-r1
에 의한 응답
O3-MINI API
에 입력
출력 토큰 비용 : 입력 토큰 : 134 | 출력 토큰 : 736 | 예상 비용 : $ 0.003386 o3-mini
에 의한 출력

비교 분석
여기서, 각 행에서 따르는 패턴은 다음과 같습니다 (첫 번째 숫자)^3- (2 번째 숫자)^2 = 세 번째 숫자 이 패턴 적용 :
행 1 : 7^3 - 13^2 = 343 - 169 = 174 from openai import OpenAI from IPython.display import display, Markdown import time 행 2 : 9^3 - 25^2 = 729 - 625 = 104 행 3 : 11^3 - 30^2 = 1331 - 900 = 431 따라서 정답은 431입니다 DeepSeek-R1은이 패턴을 올바르게 식별하고 적용하여 정답으로 이어집니다. 구조화 된 접근 방식은 결과를 계산하는 데 훨씬 더 오래 걸리지 만 정확도를 보장합니다. 반면에 O3-Mini는 일관된 패턴을 설정하지 못합니다. 곱셈, 추가 및 지수와 같은 여러 작업을 시도하지만 결정적인 답변에 도달하지는 않습니다. 이로 인해 불분명하고 잘못된 응답이 발생합니다. 전반적으로 DeepSeek-R1은 논리적 추론과 정확성에서 O3-MINI를 능가하는 반면, O3-MINI는 일관되지 않고 비효율적 인 접근으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 점수 :

deepseek-r1 : 1 | O3-MINI : 0

최종 점수 : DeepSeek-R1 : 2 | O3-MINI : 1

논리적 추론 비교 요약

결론 우리 가이 비교에서 볼 수 있듯이, DeepSeek-R1과 O3-Mini는 서로 다른 요구에 맞는 독특한 강점을 보여줍니다. DeepSeek-R1은 정확도 중심의 작업, 특히 수학적 추론 및 복잡한 코드 생성에서 탁월하므로 논리적 깊이와 정확성이 필요한 응용 프로그램의 강력한 후보가됩니다. 그러나 한 가지 중요한 단점은 응답 시간이 느리게 진행되는데, 이는 부분적으로 접근성에 영향을 미쳤던 서버 유지 보수 문제로 인해 발생합니다. 반면, O3-Mini는 응답 시간이 훨씬 빨라지지만 잘못된 결과를 생성하는 경향은 높은 지분의 추론 작업에 대한 신뢰성을 제한합니다.

. 이 분석은 언어 모델의 속도와 정확도 사이의 상충 관계를 강조합니다. O3-Mini는 빠르고 위험이 낮은 응용 프로그램에 유용 할 수 있지만 DeepSeek-R1은 대기 시간 문제가 해결되면 추론 집약적 작업을위한 우수한 선택으로 두드러집니다. AI 모델이 계속 발전함에 따라 성능 효율성과 정확성 사이의 균형을 맞추면 다양한 도메인에서 AI 중심 워크 플로우를 최적화하는 데 핵심이 될 것입니다. 도 읽기 : OpenAi의 O3-Mini가 코딩에서 Claude Sonnet 3.5를 이길 수 있습니까?

자주 묻는 질문

q1. DeepSeek-R1과 O3-Mini의 주요 차이점은 무엇입니까?

위 내용은 O3-Mini가 논리적 추론으로 DeepSeek-R1을 대체 할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!