DeepSeek-R1是拥有6710亿参数的混合专家(MoE)模型，每个token激活370亿参数，通过大规模强化学习训练，专注推理能力。包含两个RL阶段用于改进推理模式并与人类偏好对齐，以及两个SFT阶段培养推理与非推理能力。在数学、编程和推理任务上达到与OpenAI-o1相当的性能。
OpenAI o3是OpenAI最先进的推理模型，专为处理复杂、高认知任务而打造。2025年4月推出，在软件工程、数学和科学问题解决方面表现卓越。该模型引入三种推理力度级别——低、中、高，让用户根据任务复杂度在延迟和推理深度之间取得平衡。o3支持开发者必备工具，包括函数调用、结构化输出和系统级消息。内置视觉能力使o3能解读和分析图像，适用于多模态应用。通过Chat Completions API、Assistants API和Batch API提供，可灵活集成到企业和研究工作流中。
| DeepSeek-R1 | o3 | |
|---|---|---|
网站
| ||
提供商
| ||
聊天
| ||
发布日期
| ||
模态
| 文本 | 文本 图像 |
API提供商
| DeepSeek, HuggingFace | OpenAI API |
知识截止日期
| 未知 | - |
开源
| 是 | 否 |
输入定价
| $0.55 每百万token | $10.00 每百万token |
输出定价
| $2.19 每百万token | $40.00 每百万token |
MMLU
| 90.8% Pass@1 来源 | 82.9% 来源 |
MMLU-Pro
| 84% EM 来源 | - |
MMMU
| - | - |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| - | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 71.5% Pass@1 来源 | 83.3% Diamond, no tools 来源 |
IFEval
| 83.3% Prompt Strict 来源 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 91.6% 来源 |
AIME 2025 | - | 88.9% 来源 |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
移动应用 | ||
MathArena | ||
| 平均分数 | 82% | 86% |
AIME 2025 基于美国邀请数学考试（American Invitational Mathematics Examination）题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 89% | 89% |
HMMT February 2025 基于2025年2月哈佛-MIT数学竞赛题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 77% | 78% |
BRUMO 2025 | 92% | 96% |
SMT 2025 基于2025年斯坦福数学竞赛题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 83% | 88% |
CMIMC 2025 基于2025年加拿大数学奥林匹克竞赛题目的测试，旨在检验模型的数学能力。 | 69% | 78% |
评论 (1)
Jacquie
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