DeepSeek與OpenAI的巔峰對決：誰才是真正的技術(shù)巨頭？

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(nèi)容字數(shù)：2850字

DeepSeek R1-Lite發(fā)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(chǎn)大模型正式進入o1時代。根據(jù)官方介紹，R1-Lite的思維鏈長度可達數(shù)萬字，采用強化學習技術(shù)，涵蓋了大量的反思與驗證環(huán)節(jié)。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(shù)學和編程方面的表現(xiàn)與o1-preview相當，甚至在某些榜單上超越了o1。例如，在美國數(shù)學競賽（AMC）的最高難度級別AIME中，R1-Lite的得分大幅領(lǐng)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(diào)，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(wěn)步提高。目前，R1模型還在持續(xù)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(xiàn)不佳，反復懷疑自己的推理，最終得出錯誤結(jié)論。而在字母反轉(zhuǎn)問題中，R1-Lite也未能正確反轉(zhuǎn)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(jīng)典的編程問題，R1-Lite經(jīng)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(jié)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(lǐng)域表現(xiàn)出色，但o1在處理復雜問題時的表現(xiàn)依然值得關(guān)注。未來國產(chǎn)大模型的發(fā)展令人期待，DeepSeek的進步速度也讓人刮目相看。

聯(lián)系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：
作者簡介：專業(yè)、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(nèi)外機構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189