原標題：DeepSeek版o1與OpenAI的o1大PK，到底誰真的炸場了？
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：2850字

DeepSeek R1-Lite發布及其性能分析

近日，DeepSeek推出了其新款類o1推理模型——DeepSeek R1-Lite，標志著國產大模型正式進入o1時代。根據官方介紹，R1-Lite的思維鏈長度可達數萬字，采用強化學習技術，涵蓋了大量的反思與驗證環節。本文將對其性能進行分析，并與o1進行對比。

1. 性能指標對比

整體來看，DeepSeek R1-Lite在數學和編程方面的表現與o1-preview相當，甚至在某些榜單上超越了o1。例如，在美國數學競賽（AMC）的最高難度級別AIME中，R1-Lite的得分大幅領先于o1。此外，R1-Lite的推理時間更長，性能也得到了顯著提升。

2. 推理時間與效果

DeepSeek團隊強調，推理時間越長，模型性能越好。在對比R1-Lite和o1-preview時，隨著思考時間的增加，R1-Lite在AIME上的得分穩步提高。目前，R1模型還在持續打磨中，未來將推出正式版和開放API。

3. 測試案例分析

在實際測試中，DeepSeek R1-Lite在處理“草莓”問題時表現不佳，反復懷疑自己的推理，最終得出錯誤結論。而在字母反轉問題中，R1-Lite也未能正確反轉字母，甚至引入了多余的字符。相比之下，o1在這些問題上雖然也出錯，但錯誤較為簡單。

在比較“9.9和9.11哪個大？”的問題時，R1-Lite最終得出正確答案，而o1則出錯。對于經典的編程問題，R1-Lite經過長時間推理最終給出了錯誤答案，而o1則簡潔地提供了正確答案。

4. 開放性問題的思考

在討論大語言模型的未來時，R1-Lite提供了許多想法，但缺乏具體的可行方案，而o1則給出了更具實用性的建議。

結論

總的來看，DeepSeek R1-Lite在開放性問題的思考上有較多的想法，但在準確性和實用性上仍有提升空間。盡管R1-Lite在某些領域表現出色，但o1在處理復雜問題時的表現依然值得關注。未來國產大模型的發展令人期待，DeepSeek的進步速度也讓人刮目相看。

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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189