OpenAI o3-mini vs DeepSeek R1
OpenAI o3-mini 与 DeepSeek R1 的架构对比
OpenAI o3-mini 和 DeepSeek R1 代表了两种不同的 AI 模型架构，各自展现独特优势。
o3-mini 采用密集 Transformer 架构，这种传统设计确保每个输入 token 都能利用模型全部参数。虽然在多种任务中表现出稳健性能，但其扩展性在处理大规模任务时可能不如其他架构高效。由于每个 token 需计算全部参数，计算资源消耗较大，易在复杂任务中遭遇效率瓶颈。
相比之下，DeepSeek R1 采用专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）架构，每个 token 仅激活部分参数。例如，在其 6710 亿参数中，每个 token 只激活 16 个专家中的 2 个。这种设计大幅提升计算资源利用率，使其在大规模任务中更具扩展性，同时降低成本。
| 范围 | OpenAI o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| 总参数 | 估计 2000 亿 | 6710 亿 |
| 架构 | 密集 Transformer | 专家混合（Mixture-of-Experts，MoE） |
| 训练方法 | 具有深思熟虑时间的强化学习 | 采用 GRPO 和自验证的强化学习 |
| 开源 | 否 | 是 |
| 成本效率 | 高成本 | 比 OpenAI o1 便宜 90-95% |
| 优势 | 出色的编程能力，先进的安全协议 | 高效的架构，强大的数学计算能力 |
| 劣势 | 架构细节有限 | 相比聊天模型，回复质量较低 |
o3-mini 与 DeepSeek R1 的能力体验
以下通过多个场景的示例，直观展示 o3-mini 和 DeepSeek R1 的能力。
代码能力
提示词：使用 HTML、CSS 和 JavaScript 在一个 html 文件中创建一个贪吃蛇游戏，包含不断成长的蛇、吃球、游戏结束条件和计分系统，使用令人印象深刻的视觉设计。
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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信息搜索 & 总结推理
提示词：最近流行的头条新闻有哪些？
两模型在信息检索上展现地域差异。
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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旅游出行
提示词：我想去欧洲旅游 5 天，帮我规划一下行程，从中国出发。
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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医疗常识
提示词：听说最近流感严重，我应该怎么预防，吃什么药？
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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法律常识
提示词：你知道最近中国的小孩哥事件吗？鞭炮导致多辆汽车损毁。这次事件中，当事人应承担什么法律责任？
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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饮食常识
提示词：春节期间想请朋友们参加家宴，推荐几个家常菜吧
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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教育
提示词：使用几何方法证明勾股定理
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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金融投资
提示词：对于上班族，2025 年应投资哪些金融产品？
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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购物
提示词：想买新手机，月薪 1 万 5，适合什么样的手机？
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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历史推理
提示词：分析工业革命的原因和影响。
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
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性能测试
以下测试结果来自外网，未考虑成本效率，仅供参考：
| 测试 | 描述 | o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|---|---|
| AIME | 美国数学邀请赛，评估复杂数学和逻辑推理能力 | 87.3% | 79.8% |
| GPQA Diamond | 博士级复杂问题数据集（198 道选择题），测试高级科学知识和推理 | 79.7% | 71.5% |
| Codeforces (ELO) | 全球算法竞赛平台评分 | 2130 | 2029 |
| SWE Verified | 真实编程问题，衡量代码生成、错误检测和修复能力 | 49.3% | 49.2% |
| MMLU (Pass@1) | 多任务测试（16,000 题，57 科目），评估学术能力 | 90.8% | 86.9% |
| Math (Pass@1) | 数学基准测试，评估数学推理和问题解决能力 | 97.9% | 97.3% |
| SimpleQA | OpenAI 的事实性问题测试（4,326 题），评估简短回答能力 | 30.1% | 13.8% |
效能指标
| 指标 | o3-mini（推理得出） | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| 推理速度 (A100) | 290-300 tokens/sec | 312 tokens/sec |
| 显存占用 | 55-60GB | 75GB |
| 冷启动延迟 | 1.8-2.0s | 2.1s |
| 能耗效率 | 1.5-1.7 tokens/J | 1.9 tokens/J |
训练成本
| o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|
| GPT-4 训练成本高达 $1 亿，o3-mini 虽未公开具体成本，但推测相对较高 | $600 万 |
使用成本
| Token | o3-mini | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| 输入 | $1.10/百万 | $0.14/百万（缓存命中），$0.55/百万（缓存未命中） |
| 输出 | $4.40/百万 | $2.19/百万 |
对比：o3-mini 输入和输出费用约为 DeepSeek R1 的 2 倍。
总结：o3-mini 与 DeepSeek R1 的优劣对比
- OpenAI o3-mini：专注专有 AI 开发，优先性能、安全性和企业解决方案。在速度和结构化响应上表现优异，适合快速任务。
- DeepSeek R1：倡导开源 AI，推动社区改进，成本效率高。在深度推理、编码准确性和复杂任务中占据优势。
o3-mini 在快速任务中表现出色，而 DeepSeek R1 在深度推理和成本效益上更胜一筹。对于注重功能和质量的用户，DeepSeek R1 是首选，其在复杂任务中的性能无与伦比。随着 AI 竞争加剧，优化部署成本至关重要，MofCloud 的 FinOps 解决方案 可助您高效管理云端 AI 项目。
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