OpenAI-o3-mini 与 DeepSeek R1：先进 AI 推理模型的完整比较

目录

OpenAI o3‑mini 概述

DeepSeek R1 概述

技术架构比较

架构与定价比较

现实世界性能基准

编码任务

逻辑推理

STEM 问题解决

实时性能比较总结

推理链是如何工作的？

使用案例与应用

OpenAI o3‑mini 的使用案例

DeepSeek R1 的使用案例

限制与挑战

OpenAI o3‑mini 的限制

DeepSeek R1 的限制

结论

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在当今快速发展的人工智能世界中，推理模型处于创新的前沿。在这一领域，出现了两个领先的模型：OpenAI 的 o3‑mini 和 DeepSeek R1。虽然这两个模型都旨在回答复杂问题、解决编码问题和处理科学任务，但它们在设计、性能、成本和方法上有所不同。

本文将用简单而专业的语言解释这些差异。我们将考察每个模型的架构、性能基准、定价和使用案例，以帮助您决定哪个模型最适合您的需求。

OpenAI o3‑mini 概述

OpenAI 的 o3‑mini 于 2025 年初推出，作为公司持续努力提供高效和准确推理模型的一部分。它通过 ChatGPT 接口向免费用户（有使用限制）和高级订阅用户（Plus、Team 和 Pro）提供。其主要目的是快速准确地处理需要逻辑推理、编码和 STEM 问题解决的任务。

*o3‑mini 的主要特点*

• *高级推理：* o3‑mini 旨在逐步“思考”，使其能够在给出答案之前将复杂问题分解为更小的部分。

• *快速响应时间：* 基准测试表明，o3‑mini 在编码和数学问题等任务中能在几秒钟内提供答案。

• *密集变换器架构：* 每个输入标记都由完整的模型参数集处理，确保一致的性能。

• *在编码和 STEM 中的应用：* 它在生成代码、解决逻辑难题和处理科学相关查询方面表现尤为有效。

• *集成于 ChatGPT：* 该模型为 ChatGPT API 和网页界面提供高级功能。

*o3‑mini 的定价*

根据最近的比较，o3‑mini 的费用大约为：

• *$1.10 每百万输入标记*

• *$4.40 每百万输出标记* 这个定价在每标记的基础上高于一些竞争对手，但其速度和准确性通常能证明其成本是合理的。

DeepSeek R1 概述

*发布与目的* DeepSeek R1 由中国初创公司 DeepSeek 开发，该公司由梁文峰创立。R1 于 2025 年 1 月发布，以其能够以较低的成本匹配高级推理任务而引起了广泛关注。它是开源的，这意味着开发人员可以访问和修改其代码以满足他们的需求。

*DeepSeek R1 的主要特点*

• *开源特性：* DeepSeek R1 可供任何人下载和集成。其透明性是许多开发者的重要吸引力。

• *成本效益：* R1 旨在非常高效。它使用更少的资源（得益于混合专家设计），并且运营成本较低。

• *可见的推理链：* 与 o3‑mini 不同，DeepSeek R1 通常详细展示其推理过程，这对一些用户理解模型如何得出答案很有帮助。

• *混合专家架构：* 每个标记仅激活一部分参数（“专家”）。这使得模型在处理大规模任务时更高效。

• *注重效率：* 其设计有助于保持训练和推理成本低，使其在预算是主要考虑因素的应用中具有吸引力。

*DeepSeek R1 的定价* DeepSeek R1 的每标记成本低于 o3‑mini：

• 大约 *$0.14 每百万输入标记*（缓存命中）或稍高于缓存未命中。

• 大约 *$2.19 每百万输出标记。*