DeepSeek R1：預算友好的LLM與GPT-4競爭和Claude
自新一年以來，中國AI Innovator DeepSeek一直在引起轟動，推出了DeepSeek V3車型（GPT-4競爭對手）及其隨附的移動應用程序。 他們的最新產品DeepSeek R1是一種大型語言模型（LLM），以大幅降低的價格挑戰行業領導者。這篇博客文章將DeepSeek R1與Openai的O1和Claude Sonnet 3.5進行了比較，並將其性能主張進行了測試。
deepseek r1：概述> DeepSeek R1是一個開源LLM，優先考慮高級推理功能。 其獨特的培訓方法利用了加強學習（RL），最大程度地減少對傳統監督微調（SFT）的依賴。這種專注於邏輯，解決問題和解釋性，使其非常適合STEM任務，編碼和復雜的思想鏈（COT）推理。 它直接與Openai的O1和Claude的十四行詩3.5競爭。 重要的是，DeepSeek R1的API的成本明顯低得多，比SONNET 3.5和93％便宜97％（用於Cache Hit Input）。
訪問DeepSeek R1
DeepSeek R1可以通過DeepSeek Chat Interface（
https://www.php.cn/link/aaf9290b75757575756dd784f192425658d4 >> deepSeek r1 vs. Openai O1 vs. Claude Sonnet 3.5：詳細的比較
| 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 |
> 任務1：邏輯推理：
> 任務2：科學推理：涉及激光和鏡像的基於物理的問題。 DeepSeek R1提供了最佳的響應，並有助於可視化。
>>任務3：編碼技能：創建一個帶有更改背景顏色並添加五彩紙條的按鈕的HTML頁面。 DeepSeek R1提供了功能最強和集成的解決方案。
> 任務4：解決問題的技能：編寫一個解決Sudoku難題的程序。十四行詩3.5提供了最優雅，結構良好的代碼。
（每個任務輸出的詳細結果和屏幕截圖都包含在原始文章中。）
最終結果和結論> DeepSeek R1表現出強大的推理能力，尤其是在科學推理和編碼任務中，但這並不完美。 偶爾觀察到語法誤差和較慢的響應時間。 Openai O1提供了詳細的解釋，而十四行詩3.5提供了速度和簡潔性。 這些模型之間的選擇取決於個人需求和優先級。 DeepSeek R1的重大成本優勢使其成為具有預算限制的用戶的引人注目的選擇。
（原始文章的結論部分（包括常見問題解答）也包括在原始響應中。）
以上是DeepSeek R1 vs Openai O1 vs SONNET 3.5：最好的LLMS戰役的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
