如果您一直關注著人工智慧的最新進展,您可能會注意到一個改變遊戲規則的發展:DeepSeek-R1 的發布。作為一個免費的開源推理模型,DeepSeek-R1 在中國開發,正在挑戰像 OpenAI 的 O1 這樣的專有模型的霸主地位。如果您還在每月支付 200 美元使用 O1,您可能想試試這個——它完全免費,甚至可以用於商業應用來賺錢。
本文深入比較了這兩種模型,分析了它們的性能、成本效益和實際應用,以幫助您選擇最適合的 AI 工具,最大化您的利益。
DeepSeek-R1:開源 AI 的遊戲規則改變者
實際上,開源技術通常落後於專有技術。但隨著 DeepSeek-R1 的發布,這種情況發生了轉變——再次證明了生活中最好的事物可以是免費的!那麼,DeepSeek-R1 到底是什麼,它如何在某些領域超越 OpenAI 的 O1?
DeepSeek-R1 由 DeepSeek AI 開發,是一款第一代開源 AI 推理模型,迅速獲得了關注。它有兩個版本——DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1——在發布後的一週內已經在 GitHub 上獲得了 163K 的星星。
該模型在數學、編碼和自然語言推理等任務中表現出色,許多基准測試中與 OpenAI 的 O1 相當。例如,在 AIME 2024 基准測試中,DeepSeek-R1 超越了 O1,而在 Math-500 基准測試中,它也超越了其專有對手。這些成就突顯了開源 AI 有潛力與甚至超越已建立的專有模型競爭。
DeepSeek-R1 vs. OpenAI O1:性能比較
當與領先的模型如 Claude 和 GPT-4.0 進行比較時,DeepSeek-R1 在大多數基准測試中保持競爭力,除了編碼相關的任務如 Codeforces。根據 DeepSeek 的官方博客,該模型在與 OpenAI 的 O1 競爭的同時,仍然免費供個人和商業使用。
- AIME 2024 基准測試: DeepSeek-R1 超越了 OpenAI O1。
- Codeforces 基准測試: 兩個模型的表現幾乎相同。
- Math-500: DeepSeek-R1 超越了 O1。
- MMLU: 稍微落後於 O1,但差異很小。
- Swe-Bench: DeepSeek-R1 略微勝出 O1。
這些結果表明,像 DeepSeek-R1 這樣的開源模型正在縮小與專有替代方案的性能差距,為開發者和企業提供了可行且成本效益高的解決方案。
DeepSeek-R1 的成本優勢:成本效益
DeepSeek-R1 最具吸引力的一個方面是其成本效益。與每月可能高達 200 美元的 OpenAI O1 不同,DeepSeek-R1 完全免費。此外,其 API 成本顯著降低:
- 輸入 API: 每百萬令牌 0.14 美元(相比 O1 Mini 的 1.50 美元和 O1 的 7.50 美元)。
- 輸出 API: 每百萬令牌 2.19 美元(相比 O1 的 60 美元)。
這項成本優勢使 DeepSeek-R1 成為希望將 AI 整合到應用中而無需破費的開發者和企業的诱人選擇。
DeepSeek-R1 vs. OpenAI O1:實際應用
為了評估這兩種模型的實際性能,我們進行了三項真實世界的測試:
❓問題: A 說 B 在撒謊。B 說 C 在撒謊。C 說 A 和 B 都在撒謊。如果只有其中一個人說的是真話,誰在撒謊,誰在說真話?
兩種模型都正確地解決了複雜的邏輯推理問題,並提供了清晰詳細的解釋。
❓問題: 四個人需要過河,但船一次只能載兩人。他們的過河時間分別是 1、2、5 和 10 分鐘。他們如何在最短的時間內全部過河?
在一個過河謎題中,兩種模型都準確地計算出最佳解決方案,需要 17 分鐘,並解釋了涉及的步驟。
🤖提示: 編寫一個關於 Kling AI 的視頻教程劇本。
DeepSeek-R1 在這個任務中表現出色。它生成了一個詳細的視頻教程劇本,包含場景描述和標題,而 O1 误解了提示,生成了一個較不實用的劇本。
這些測試突顯了 DeepSeek-R1 的多樣性和有效處理多種任務的能力,通常與 OpenAI O1 相當或超越。
結論:開源 AI 的未來
DeepSeek-R1 的發布標誌著 AI 行業的一個轉折點,證明了開源模型可以與甚至超越專有模型競爭。憑借其卓越的性能、成本效益和易用性,DeepSeek-R1 正在為 AI 創新的一個新時代鋪平道路。
隨著 AI 领域的發展,像 DeepSeek-R1 這樣的工具將在推廣先進技術方面發揮關鍵作用。無論您是開發者、企業主還是 AI 爱好者,DeepSeek-R1 都是一個值得探索的模型。
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