Openai O3-Mini vs Deepseek-R1 : 어느 것이 더 낫습니까?

AI 환경은 최근 OpenAi의 O3-Mini의 출시로 인해 DeepSeek-R1과의 경쟁이 치열한 경쟁으로 활성화되었습니다. 둘 다 추론 및 코딩 기능을 향상시키기 위해 설계된 고급 언어 모델입니다. 그러나 아키텍처, 성능, 응용 프로그램 및 접근성이 다릅니다. 이 Openai O3-Mini vs DeepSeek-R1 비교에서 우리는 이러한 매개 변수를 조사하고 논리적 추론, STEM 문제 해결 및 코딩과 관련된 다양한 응용 프로그램에서 성능을 기반으로 모델을 비교할 것입니다. 시작하고 최고의 모델이 이길 수 있습니다! 목차

openai o3-mini vs deepseek-r1 : 모델 비교

아키텍처와 디자인

• 특징 비교
  • openai o3-mini vs deepseek-1 : 성능 벤치 마크
  o3-mini vs. DeepSeek-R1 : 응용 프로그램 기반 비교
  작업 1 : 코딩
작업 2 : 논리적 추론
작업 3 : STEM 문제 해결
• 응용 성능 비교 요약
  • 질문
  Openai o3-Mini vs Deepseek-R1 : 모델 비교
  • OpenAi의 O3-Mini는 O3 모델의 간소화 된 버전으로, 고급 추론 기능을 손상시키지 않고 효율성과 속도를 강조합니다. 반면 DeepSeek의 R1은 인상적인 성능과 비용 효율성에주의를 기울인 오픈 소스 모델입니다. O3-Mini의 출시는 DeepSeek-R1과 같은 오픈 소스 모델과의 경쟁이 커지는 것에 대한 OpenAi의 반응으로 여겨집니다. 자세히 알아보기 : Openai O3-Mini : 성능, 액세스 방법 등 건축 및 디자인
  Openai O3-Mini :
  O3 아키텍처를 기반으로 O3-MINI는 더 빠른 응답 시간과 계산 요구 사항을 줄이기 위해 최적화됩니다. 전임자의 핵심 추론 능력을 유지하므로 논리적 문제 해결이 필요한 작업에 적합합니다.
DeepSeek-R1 :
• 중국 AI 스타트 업인 DeepSeek가 개발 한 오픈 소스 모델입니다. 독점 모델에 대한 경쟁력있는 대안을 제공하는 고급 추론 능력과 비용 효율성으로 인정 받았습니다. 도 읽기 : QWEN2.5-MAX가 DeepSeek-R1 및 Kimi K1.5보다 낫습니까? 특징 비교
  도 읽기 : Deepseek R1 vs Openai O1 vs Sonnet 3.5 : 최고의 llms의 전투

  Openai O3-Mini vs Deepseek-R1 : 성능 벤치 마크 논리적 추론 과제

  : 대학원 수준 Google-Proof Q & A (GPQA) 벤치 마크, O3-MINI (중간) 및 O3-MINI (High)보다 DeepSeek-R1보다 우수합니다. 이것은 상세하고 사실적인 질문 응답 작업에서 우수한 성능을 보여줍니다. 수학적 추론

  : 미국 초청 수학 시험 (AIME) 벤치 마크에서 O3-Mini (High)는 수학적 문제 해결에서의 지배력을 보여주는 Deepseek-R1보다 성능이 우수합니다. 코딩 기능

  : 경쟁 프로그래밍에서 O3-MINI (High)는 2,029의 코드 포스 등급을 달성하여 DeepSeek-R1의 1,820을 능가합니다. 이는 코딩 작업에서 O3-Mini의 우수한 성능을 나타냅니다.
  
  

  Openai O3-Mini vs Deepseek-R1 : 응용 프로그램 기반 비교 이 비교를 위해, 우리는 현재이 개발자들의 최고의 코딩 및 추론 모델 인 DeepSeek의 R1과 OpenAi의 O3-Mini (High)를 테스트 할 것입니다. 코딩, 논리적 추론 및 STEM 기반 문제 해결에 대한 모델을 테스트 할 것입니다. 이러한 각 작업에 대해, 우리는 두 모델 모두에 동일한 프롬프트를 제공하고 응답을 비교하고 점수를 매길 것입니다. 여기서 목표는 어떤 응용 프로그램에 어떤 모델이 더 나은지 알아내는 것입니다. 참고 : O3-Mini와 DeepSeek-R1은 모두 추론 모델이므로 응답이 종종 길어 전체 사고 과정을 설명합니다. 그러므로 나는 당신에게 출력의 스 니펫을 보여주고 내 분석에서 응답을 설명 할 것입니다.

  작업 1 : 코딩 먼저, 애니메이션에 대한 JavaScript 코드를 생성하도록 요청하여 O3-Mini 및 DeepSeek-R1의 코딩 기능을 비교하여 시작하겠습니다. 나는 1 차 컬러 볼을 보여주고 충돌시 서로 혼합하여 컬러 혼합의 시각적 표현을 만들고 싶습니다. 생성 된 코드가 올바르게 실행되는지, 어떤 출력 품질이 있는지 봅시다. 참고 : Google Colab에서 코드를 테스트하므로 프롬프트에 추가하겠습니다.
. 프롬프트 :
• “Ipython 디스플레이를 사용하여 Google Colab 노트북 내부에서 실행되는 JavaScript 코드를 생성합니다. 애니메이션은 다음과 같은 특징이있는 컨테이너에 6 개의 튀는 공을 보여 주어야합니다.
  • 2 개의 파란색, 2 개의 빨간색 및 2 개의 노란 공이 무작위로 움직여 벽에서 튀는 컬러 믹싱 : 두 개의 공이 충돌하면 첨가물 색상 혼합 (예 : 노란색 파란색 = 녹색, 빨간색 파란색 = 보라색 = 빨간색 노란색)
  혼합 색상 공이 다시 충돌하면 계속 혼합됩니다 (예 : Green Red = Brown)
  • 부드러운 업데이트가있는 물리 기반 모션
  • JavaScript 코드가 html & lt; script & gt에 포함되어 있는지 확인하십시오. Google Colab의 Ipython HTML 셀 내부에 태그를 표시하고 표시합니다.” 응답 : 여기에서 모델에서 생성 된 완전한 코드를 찾을 수 있습니다.
  코드 출력 :
  • 모델 비디오 Openai o3-Mini (High) 브라우저는 비디오 태그를 지원하지 않습니다. deepseek-r1 브라우저는 비디오 태그를 지원하지 않습니다. 테이블> 비교 분석

    DeepSeek-R1은 코드를 생각하고 생성하는 데 1m 45가 걸렸으며 O3-Mini는 27 초 만에 그것을 수행했습니다! 두 모델이 서로 비슷한 구조화 된 코드를 만들었지 만 애니메이션은 상당히 달랐습니다. O3-Mini의 출력은 흰색 배경에 더 큰 공을 특징으로하여 검은 색 배경에있는 DeepSeek-R1과 비교하여 더 명확하게 보입니다. o3-Mini의 코드는 프롬프트에 따라 모든 색상이 갈색으로 변할 때까지 색상을 혼합하게합니다. 반면에 DeepSeek-R1의 애니메이션은 더 나은 정확도로 색상을 혼합하여 프롬프트에 언급되지 않은 색상을 가져 왔습니다. 그러나 R1의 코드는 충돌시 공을 병합했습니다. 따라서이 작업의 경우 O3-Mini는 응답의 정확성과 시각의 명확성으로 승리합니다. 점수 : Openai O3-Mini : 1 | DeepSeek-R1 : 0

    작업 2 : 논리적 추론

    이 작업에서 우리는 논리적 추론을 사용하여 일부 단서를 기반으로 퍼즐을 풀도록 모델에 요청할 것입니다.

    프롬프트 :

    “Alex, Betty, Carol, Dan, Earl, Fay, George 및 Harry는 조직의 8 명의 직원입니다. 그들은 세 부서에서 일합니다 : 직원, 관리 및 마케팅은 어느 부서에서도 3 개 이상의 부서에서 일합니다.

    그들 각각은 축구, 크리켓, 배구, 배드민턴, 잔디 테니스, 농구, 하키 및 탁구와 같은 스포츠의 다른 선택을 가지고 있습니다. Dan은 행정부에서 일하고 축구 나 크리켓을 좋아하지 않습니다. Fay는 탁자 테니스를 좋아하는 Alex와 함께 인사에서 일합니다. Earl과 Harry는 Dan과 같은 부서에서 일하지 않습니다.

    Carol은 하키를 좋아하고 마케팅에서 일하지 않으며 George는 행정부에서 일하지 않으며 Cricket 또는 Guthern. 축구. 배구를 좋아하는 사람은 인사에서 일하는 사람입니다. 행정부에서 일하는 사람들 중 어느 것도 배드민턴이나 잔디 테니스를 좋아하지 않습니다. 해리는 크리켓을 좋아하지 않습니다.

    행정부에서 일하는 직원은 누구입니까?” 응답 :

    Openai o3-Mini (High)

    deepseek-r1

    

    
    

    

    비교 분석

    두 모델 모두 정답을 논리적으로 제시하여 사고 과정을 설명했습니다. 그들은 모두 대답에 도달하는 데 거의 1 분 30 분이 걸렸습니다. Openai의 O3-Mini는 가장 간단하고 가장 직접적인 단서를 기반으로 분석을 시작했습니다. 그런 다음 사람들을 부서에 할당하고 스포츠를 결정한 다음 마침내 답을 알아 냈습니다. 모든 단계 에서이 모델은 사용 된 단서와 통찰력을 얻었습니다. 사고 과정을 설명 하면서이 모델은 계속해서 다시 확인하고 추론 된 통찰력을 확인하여 더욱 신뢰할 수있게되었습니다. 최종 반응은 더 길지만 누구나 쉽게 이해할 수 있도록 매우 잘 설명되었습니다.

    DeepSeek-R1은 단서에 따라 다른 부서에 사람들 (및 세부 사항)을 직접 할당함으로써 다른 접근 방식을 취했습니다. 사고 과정은 대화적인 톤으로 설명되었지만 매우 길었습니다. 그러나 최종 응답은 잘 구조화되고 정확하지만 O3-MINI에 비해 설명이 부족했습니다. 단서와 통찰력 만 언급했다 더 나은 설명과 더 신뢰할 수있는 사고 과정으로 O3-Mini는 이번 라운드에서 우승합니다. 점수 : Openai o3-Mini : 2 | DeepSeek-R1 : 0

    작업 3 : 줄기 문제 해결

    과학, 기술, 공학 및 수학 (STEM)의 모델의 기술을 테스트하기 위해 모델에 전기 회로 계산을 요청합니다. 프롬프트 :

    “저항 (r)이 10 Ohms, 0.5 시간의 인덕터 (l) 및 100 μf의 커패시터 (c)를 갖는 일련의 RLC 회로에서 60Hz에서 50V의 AC 전압 공급원이 적용됩니다. 계산 :

    b. 회로를 통해 흐르는 전류 c. 전압과 전류

    사이의 위상 각 계산에 사용 된 모든 단계와 공식을 표시하십시오 응답 :

    Openai o3-Mini (High)

    deepseek-r1

    
    
    

    비교 분석

    Openai의 O3-Mini는 11 초의 번개 속도로 질문에 대답했으며 DeepSeek-R1은 동일한 응답을하는 데 80 초가 걸렸습니다. . 두 모델 모두 동일한 계산을 보여 주었지만 유사한 구조에 따라 O3-Mini는 6 개의 짧은 단계에서 사고 과정을 설명했습니다. 한편 DeepSeek-R1은 프로세스와 계산을 설명하는 데 많은 시간이 걸렸으므로 약간 지루하거나 느리게 만듭니다.

    o3-miini는 명시 적으로 그렇게하라는 지시를받지 않고 계산 된 현재 값을 마무리하기에 충분히 똑똑했습니다. 또한 O3-Mini의 반응은 단계를 자세히 보여 주었으므로 사고 과정을 건너 뛰고 답변을 바로 잡을 수있었습니다. 따라서 O3-Mini는이 작업에 대한 투표권도받습니다 점수 :

    Openai o3-Mini : 3 | DeepSeek-R1 : 0

    최종 점수 : Openai O3-Mini : 3 | DeepSeek-R1 : 0

    응용 프로그램 성능 비교 요약 o3-mini (High)는 코딩, STEM 관련 또는 논리적 추론 등 모든 작업에서 DeepSeek-R1보다 더 좋고 빠르게 성능을 발휘합니다. 다음은 실용적인 성능을 기반으로 한 비교와 통찰력입니다.

    매개 변수
    Openai O3-Mini (High) deepseek-r1
    생각하는 데 걸리는 시간 STEM 및 코딩 관련 작업에서 예외적으로 빠릅니다 는 긴 사고로 생각하고 응답을 생성하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.
    사고 과정의 설명
    단계별 사고 과정이 설명되어 있습니다. 또한 검증 단계를 보여줍니다.
    대화의 어조에 따라 사고 과정에 대한 매우 상세한 설명.

    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.

    응답의 정확도 크로스 체크를 체크하고 모든 단계의 응답을 확인합니다. 는 정확한 응답을 제공하지만 정확성을 보장하지는 않습니다. 직관적으로 정보를 자체적으로 추가하는 경향이 있습니다. 응답 품질 더 나은 이해를위한 간단한 설명을 가진보다 자세한 응답 더 많은 간결한 응답, 많은 설명없이 요점에 대답합니다.

    결론 OpenAi의 O3-Mini와 DeepSeek의 R1은 각각 고유 한 장점을 가진 고급 추론 및 코딩 기능을 제공합니다. O3-Mini는 R1에 비해 프롬프트를 더 잘 이해하는 것으로 보이는 더 빠른 모델입니다. 또한 O3-Mini는 모든 단계에서 사고 과정을 다시 확인하고 검증하여보다 신뢰할 수 있고 정확하게 만듭니다. 그러나 O3-Mini는 가격이 책정되는 반면 DeepSeek-R1은 오픈 소스 모델이므로 사용자가 더 액세스 할 수 있습니다. 따라서 추론을 발전시키지 않는 단순한 일상 업무의 경우 DeepSeek-R1이 훌륭한 선택입니다. 그러나보다 복잡한 작업과 빠른 응답을 위해서는 O3-Mini를 선택하고 싶을 것입니다. 따라서 두 모델 간의 선택은 성능 요구, 예산 제약 및 사용자 정의의 필요성을 포함한 특정 응용 프로그램 요구 사항에 따라 다릅니다.

    오늘 AI 여행을 시작하십시오! Openai O3-Mini로 시작하여 강력한 기능을 쉽게 탐색하십시오!” 자주 묻는 질문

    q1. Openai O3-Mini와 DeepSeek-R1의 주요 차이점은 무엇입니까? OpenAi의 O3-Mini는 속도와 효율성에 최적화 된 독점 모델 인 반면 DeepSeek-R1은 비용 효율성과 접근성으로 알려진 오픈 소스 모델입니다. 코딩 작업에 대해 O3-Mini가 DeepSeek-R1보다 낫습니다. OpenAi의 O3-Mini는 JavaScript 애니메이션 테스트에서 보여 주듯이 빠르고 정확한 응답을 생성하여 코딩 작업에서 DeepSeek-R1보다 우수합니다. O3-Mini는 추론 기능 측면에서 DeepSeek-R1과 어떻게 비교됩니까?

위 내용은 Openai O3-Mini vs Deepseek-R1 : 어느 것이 더 낫습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!