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了解这些模型的功能和差异非常重要。无论您是通过“了解人工智能”等课程探索人工智能基础知识的新手，还是拥有更多经验并准备使用LLM 概念进行更深入的探索，DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 o1 之间的选择都会对您的项目产生重大影响。
本文对这两种领先模型进行了详细比较，考察了它们的性能指标、成本结构、安全协议和理想用例。我们的分析基于大量基准数据和实际应用，并结合了DeepSeek 与 ChatGPT指南和微调 DeepSeek R1教程中的见解。
AI 模型概述
首先我们来回顾一下什么是 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1。
OpenAI 的 o1 系列是什么？
o1 系列代表了 OpenAI 的最新进展，以ChatGPT和GPT-4等先前模型的成功为基础。此新产品系列具有多种版本（标准版、迷你版和专业版），每种版本都旨在满足不同的应用需求和用例。该系列采用了传统监督微调 (SFT) 与强化学习的复杂组合，从而具有出色的复杂问题解决能力。
o1 系列的一个独特功能是其先进的用户界面选项，允许访问强大的 AI 功能。这些界面提供了直观的模型微调工具，不仅经验丰富的开发人员可以使用，而且需要调整模型以完成特定任务的非技术用户也可以使用它。这种方法大大降低了希望实施 AI 解决方案的组织的进入门槛。
o1 系列在跨平台兼容性方面也表现出色。无论是部署在云服务还是本地基础设施上，该型号都能保持一致的性能。这种多功能性使其在企业环境中特别有价值，因为企业环境中各种技术堆栈是常态，互操作性很重要。
什么是 DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1 代表了人工智能技术的重大突破，由一家成立于 2023 年的中国人工智能公司开发。该模型使用一种名为 R1-Zero 的创新训练方法，该方法完全依赖于强化学习与复杂的思维链推理过程相结合，从而脱颖而出。这种独特的架构可实现卓越的自我纠正行为，并具有显着的成本优势。事实上，据说它的运行成本约为传统模型的 5%。
DeepSeek-R1 尤其值得一提的是其开源基础，这为开发者和组织创造了独特的机会。该模型可以集成到本地生态系统中，让开发者能够根据特定区域的要求或法规对其进行定制和调整。
此外，DeepSeek-R1 的开源特性促进了协作开发环境。该模型受益于社区的持续贡献，从而根据现实世界的用户反馈快速改进和完善。这种民主的 AI 开发方法不仅加速了创新，而且还确保模型能够响应不断变化的用户需求和技术要求。
性能比较
现在，让我们根据所有最重要的基准对这些模型进行比较。
一般推理
GPQA Diamond 基准通过呈现需要复杂理解和情境意识的复杂、多步骤问题来突破 AI 推理能力的界限。该基准特别有价值，因为它评估了 AI 模型处理跨多个领域和知识领域的具有挑战性的推理任务的能力。
- DeepSeek-R1 ：71.5％
- OpenAI o1 ：75.7％
- 关键见解：OpenAI 的 o1 在此类别中保持了显著优势，展示了其将监督微调与强化学习相结合的混合方法的有效性。这种架构似乎特别适合需要更广泛的上下文理解和跨领域知识应用的任务。
数学能力
MATH-500 基准为 AI 模型设定了高标准，它提出了需要复杂逻辑推理和数学洞察力的复杂数学问题。该基准有效地模拟了通常与人类数学专家相关的高级问题解决类型，使其成为评估 AI 定量推理能力的有用指标。
- DeepSeek-R1 ：97.3％
- OpenAI o1 ：96.4％
- 关键见解：两种模型都表现出接近人类专家水平的性能，但 DeepSeek-R1 略胜一筹。这一优势可能源于其强化学习架构，该架构似乎特别适合适应新颖的数学概念和抽象的问题解决场景。
编码技能
Codeforces 是人工智能领域对编程能力最严格的评估之一。作为一个竞争性编程平台，它要求模型在反映真实软件开发场景的约束条件下生成高效、准确的代码，这使得它对于评估实际编码能力特别有用。
- DeepSeek-R1 ：96.3％
- OpenAI o1 ：96.6％
- 关键见解：OpenAI 的 o1 在编程相关挑战中表现出略强的性能。这一优势可以归因于其在各种编程任务和编码场景中进行的广泛训练，从而能够在不同的编程挑战中实现更好的泛化。
额外的基准
最近的评估引入了更复杂的测试框架，以探究人工智能能力的极限。该类别中两个值得注意的基准是 AlpacaEval（评估对话质量和连贯性）和 ArenaHard（专注于复杂的战略问题解决场景）。
DeepSeek 在 AlpacaEval 和 ArenaHard 评估中都比 GPT-4 Turbo 有了显著的改进，展示了增强的对话连贯性和强大的战略思维能力。虽然在这些领域与 o1 的直接比较仍有待确定，但 DeepSeek-R1 的表现显示出在处理需要高适应性的动态、非结构化问题方面的特殊优势。这表明该模型可以在问题结构不稳定且常规解决方案可能不适用的情况下表现出色。
DeepSeek 与 OpenAI。资料来源：DeepSeek API 文档
成本比较
在评估 AI 模型的部署时，了解不同的成本组成部分对于预算和资源规划至关重要。让我们分解每个定价指标，并比较 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 o1 之间的成本。
缓存输入成本
缓存输入是指模型已经遇到过的重复或之前处理过的文本，可以提高处理效率并降低成本。这对于经常处理类似内容或维护对话历史记录的应用程序尤其有益。
- DeepSeek-R1：每 100 万个代币 0.14 美元
- OpenAI o1：每 100 万个代币 7.50 美元
投入成本
输入成本涵盖了发送到模型进行分析或生成响应的全新独特文本的处理。这包括用户查询、待分析的文档或任何需要模型关注的新内容。
- DeepSeek-R1：每 100 万个代币 0.55 美元
- OpenAI o1：每 100 万个代币 15.00 美元
输出成本
输出成本适用于模型响应输入而生成的文本。这包括从简单答案到复杂分析、代码生成或创意内容制作的所有内容。
- DeepSeek-R1：每 100 万个代币 2.19 美元
- OpenAI o1：每 100 万个代币 60.00 美元
成本分析
价格比较显示，DeepSeek-R1 在所有指标上都具有显著的成本优势。DeepSeek-R1 的运行成本约为 OpenAI o1 的 5%，对于大规模部署和成本敏感的项目来说是一个极具吸引力的选择。这种巨大的价格差异对于运行大量 AI 业务的组织或预算有限的初创公司来说尤其具有影响力。
安全与保障考虑
OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1 通过不同的框架来解决安全性和保障性问题，每个框架都有各自的优势。
OpenAI 的保护架构和控制
OpenAI 为其 o1 系列建立了全面的安全基础设施，该基础设施基于三个关键支柱。第一个是其安全协议系统，该系统结合了外部红队测试。基本上，独立的安全专家会主动测试模型是否存在漏洞。此外，先进的越狱防御机制可防止未经授权的访问和操纵尝试。第三个支柱包括偏见缓解策略，有助于确保公平和平衡的模型输出。
除了这些技术措施外，OpenAI 还通过与国际 AI 安全机构建立正式合作伙伴关系，加强了对安全的承诺。这些合作促进了安全标准的持续监控和改进，同时也为整个行业的 AI 安全最佳实践的发展做出了贡献。
DeepSeek 的开源安全性和合规性
DeepSeek-R1 采用独特的透明安全方法，利用其开源特性作为主要安全功能。这种透明性使全球开发者社区能够积极参与安全验证，从而创建一个识别和解决漏洞的协作环境。
该模型的安全框架围绕三个核心要素构建：
- 利用全球开发人员专业知识的社区驱动验证流程
- 由强化学习驱动的自我纠正机制，有助于使模型的行为与人类偏好保持一致
- 符合中国法规的严格内容指南，为部署和运营提供清晰的框架
持续的安全发展
两种模型都通过不同但有效的方法不断发展其安全措施。OpenAI 通过基于用户反馈和合作伙伴见解的系统更新来保持其安全优势，而 DeepSeek 则受益于社区驱动的快速安全改进。我相信这两种模型都将继续加强其安全性，尽管是通过不同的机制。
选择正确的模型
为您的项目选择合适的 AI 模型需要仔细考虑各种因素，包括技术要求、预算限制和运营需求。让我们来看看每个模型擅长的具体用例。
DeepSeek-R1：最佳用例
DeepSeek-R1 成为几种特定场景的首选。首先，它为预算受限的项目提供了卓越的价值。其成本结构明显较低（再次强调，其运营成本约为传统模型成本的 5%），这使其对初创公司和研究项目特别有吸引力。
该模型的开源基础为需要定制灵活性的团队提供了独特的优势。组织可以修改和调整模型以满足特定要求，将其与现有系统集成，或针对特定情况进行优化。这种灵活性对于具有独特技术要求或在专业领域运营的公司尤其有价值。
我对 DeepSeek-R1 在数学方面的出色表现印象特别深刻（MATH-500 的成绩为 97.3%），这使其成为涉及复杂计算、统计分析或数学建模的应用的绝佳选择。这种优势在金融建模、科学研究或工程应用等领域尤其有价值。
OpenAI 的 o1：最佳拟合场景
OpenAI 的 o1 系列特别适合企业环境，因为在企业环境中，你必须考虑很多可靠性和安全性问题。其全面的安全协议和合规措施使其成为受监管行业或处理敏感信息的组织的理想选择。
该模型在编程任务和复杂推理场景中表现出色，在 Codeforces（2061 分）和 GPQA Diamond（75.7%）上的出色表现就是明证。这对于软件开发团队，尤其是那些从事复杂应用程序的团队来说尤其有价值。
对于需要可靠记录和广泛测试的组织，o1 提供了严格的验证和测试协议保证。这使得它特别适合可靠性和可预测性能至关重要的关键任务应用程序。
更广泛的影响和未来趋势
人工智能竞赛
DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 o1 等模型的出现标志着 AI 功能向用户交付方式的变革。开源灵活性与企业级性能的融合为 AI 部署创造了新的可能性，并使高级 AI 功能的访问变得民主化。
这种技术融合正在重塑组织实施 AI 的方式。虽然传统企业解决方案主要关注性能和安全性，但新一代模型使组织能够针对特定需求进行优化 – 无论是成本效率、定制灵活性还是数学推理等领域的专业性能。
行业影响不仅仅局限于技术能力。这些发展正在促进 AI 部署的新方法，组织可以根据特定用例混合搭配不同的模型。例如，一家公司可能会将 o1 用于敏感的企业应用程序，同时利用 DeepSeek-R1 的成本优势进行大规模数据处理任务。这种混合方法代表了组织在实际实施 AI 解决方案方面成熟的发展。
对人工智能专业人士的启示
人工智能发展的现状带来了独特的机遇和挑战。成功越来越需要开源和专有系统方面的专业知识，因为组织通常混合使用两者。
除了技术技能外，专业人士还发现发展跨学科能力很有价值。企业急需了解人工智能与商业战略交集的人才，换句话说，他们能够将人工智能解决方案融入商业环境和行业。
技术专长与商业敏锐度的结合很可能将成为下一代人工智能专业人士的标志。关键在于你是否能够弥合差距，即既了解最新和最前沿的技术，又能够将其应用于实际应用。无论你在哪里工作，这都将帮助你推动创新和价值创造。
结论
我们探讨了 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 o1 模型如何代表提升 AI 能力的不同方法。DeepSeek-R1 的创新 R1-Zero 训练方法与其强化学习方法相结合，可实现成本效益和自我纠正行为。
另一方面，OpenAI 的 o1 系列建立在其既有的生态系统之上，将监督微调与强化学习相结合，以提供出色的性能。其标准版、迷你版和专业版为不同用例提供了灵活性。
我认为两种模式各有优势。DeepSeek 以社区为主导的开发方式与中国监管标准的契合为定制和区域部署开辟了新的可能性。同时，OpenAI 的全球安全合作网络和经过验证的业绩记录提供了企业级可靠性。
为了跟上这些先进技术的步伐，您可以考虑探索各种资源，例如我们的生成式 AI 概念，了解基础知识；使用 OpenAI API，了解实施技能；以及AI 伦理，了解负责任的 AI 开发的重要方面。
随着人工智能领域的不断发展，成功将取决于对开源和专有解决方案保持平衡的理解。
