OpenAI剛推出的O3和DeepSeek的R1代表了推理模型領域的重大進步。這兩種模型都因在各種基準測試中的出色表現而備受關注，引發了人們對人工智能的未來及其對各個行業的潛在影響的討論。據我們所知，OpenAI的O3在編碼任務方面超過了DeepSeek的R1，而R1在數學和推理方面表現出了競爭力，同時在成本效益和開源可訪問性方面也具有優勢。

本文根據我們目前所了解的情況，對O3和R1進行對比分析。

目錄：

OpenAIO3：推理能力的飛躍

基準性能（OpenAI O3）

DeepSeekR1：一個開源競爭者

主要特點和訓練方法（DeepSeek R1）

基準性能（DeepSeek R1）

DeepSeek對開源的影響

比較O3和R1

性能比較：OpenAi O3vs DeepSeek R1

性能差異分析O3和R1

潛在的影響和未來的方向

總結

OpenAIO3：推理能力的飛躍

OpenAI的O3于2024年12月宣布，是O1系列的繼任者，據報道標志著人工智能推理能力的重大飛躍。OpenAI聲稱，O3在復雜的編程挑戰和數學問題解決方面尤其出色，比它的前身有了顯著的性能提升。

基準性能

據報道，O3年在幾個基準上取得了令人印象深刻的成果：

人工通用智能抽象與推理語料庫（ARC-AGI）：O3在ARC-AGI上達到了近90%的準確率，幾乎是O1模型推理分數的三倍。這一成就凸顯了OpenAI模型開發的重大進步。

前沿數學基準：O3在前沿數學測試中取得了25%的準確率，比之前最好的2%有了巨大的飛躍。這個結果顯示了O3在數學推理方面的杰出表現。這個基準測試特別重要，因為它包含了一些新穎的、未發表的問題，這些問題的設計比標準數據集更具挑戰性。這些問題中有許多是數學研究層面的問題，將模型推到死記硬背之外，并測試他們概括和抽象推理的能力。

Codeforces編碼測試：O3以2727分的評分領先，顯著優于其前身O1（1891分）和DeepSeek的R1（2029分）。這個性能證明了它增強的編碼能力。

SWE-bench驗證基準：O3得分為71.7%，超過了DeepSeek R1（49.2%）和OpenAI的O1（48.9%）。這種卓越的性能突出了O3在處理實際軟件工程問題方面的優勢。

美國邀請數學考試（AIME）基準：O3達到了96.7%的準確率，超過了DeepSeek R1（79.8%）和OpenAI的O1（78%）。這個結果強調了O3在數學推理方面的卓越技能。

研究生級別的Google-Proof問答（GPQA）基準測試：O3在GPQA- diamond基準測試中的得分為87.7%，明顯優于OpenAI O1（76.0%）和DeepSeek R1（71.5%）。這表明它在英語理解任務中表現優異。

DeepSeekR1：一個開源競爭者

DeepSeek-R1是由中國研究公司DeepSeek-AI開發的開源人工智能模型。它旨在提高人工智能系統的解決問題和分析能力，采用獨特的培訓方法和架構。據報道，它比O1便宜90-95%。

主要特點和培訓方法

架構：DeepSeek-R1采用混合專家（MoE）設計，具有6710億個參數，每次向前傳遞僅激活370億個參數。這種設計允許高效的計算和資源利用。

訓練方法：與主要依賴監督微調的傳統模型不同，DeepSeek-R1采用基于強化學習的訓練方法。這使模型能夠自主地開發高級推理能力，包括思維鏈（CoT）推理和自我驗證。雖然這種方法已經顯示出有希望的結果，但與包含監督微調的模型相比，它也可能導致較少的拋光響應。有監督的微調可能會提高R1輸出的可讀性和一致性。

基于GRPO的強化學習：采用群體相對策略優化（Group Relative Policy Optimization， GRPO）對模型進行推理導向的強化學習過程。這種創新的算法通過基于群體得分來估計獎勵而不是使用傳統的批評模型來提高學習效率。

兩個核心版本：DeepSeek-R1包括兩個核心版本：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero完全通過強化學習進行訓練，沒有任何監督微調。DeepSeek-R1建立在R1-Zero的基礎上，結合了冷啟動階段和精心策劃的數據和多階段強化學習，確保了增強的推理能力和可讀性。

頓悟時刻和自我驗證：DeepSeek-R1-Zero學會了生成長推理鏈，進行自我驗證以交叉檢查其答案，并糾正自己的錯誤。這展示了緊急的自我反思行為。

過度思考者工具：為R1模型開發了一個“過度思考者”工具，允許用戶通過注入延續提示來擴展思維鏈。這可以通過迫使模型考慮更長的時間來潛在地提高模型的推理能力。

提煉成更小的模型：DeepSeek-R1的推理能力被提煉成更小、更高效的模型，如Qwen和Llama，從而能夠以計算效率高的形式部署高性能人工智能。

基準性能

DeepSeek-R1在各種基準測試中表現出色：

數學：在MATH-500基準測試中，R1的Pass@1得分為97.3%，與OpenAI的01 -1217相當。在AIME 2024上，它的得分為79.8%。

編碼：在Codeforces上，R1獲得了2029分的Elo評級，在參與者中排名最高。它在SWE Verified和LiveCodeBench上也表現良好。

推理：R1在GPQA Diamond上獲得了71.5%的Pass@1分數。

創造性任務：R1在創造性和一般性問答任務中表現出色，在AlpacaEval 2.0和ArenaHard上的勝率分別達到87.6%和92.3%。

性能比較：OpenAi O3vs DeepSeek R1

在編碼基準測試中，O3通常優于R1，在Codeforces上獲得更高的Elo評級，在sw -bench Verified上獲得更好的分數。這表明O3可能更適合需要復雜編碼和解決問題技能的任務。然而，R1在數學和推理基準測試中表現出了競爭力，特別是在math -500中，它的得分略高于O3。這表明R1在處理數學推理問題上可能有優勢。

開源的影響

R1的開源特性對AI社區具有重要意義：

可訪問性和成本效益：R1的開源性質和較低的成本使研究人員和開發人員更容易使用它，可能會加速人工智能應用程序的開發。這可以使先進人工智能技術的使用民主化，并促進各個領域的創新。

社區驅動的開發：開源貢獻可以更快地改進和適應不同領域和用例的模型。這種協作方法可以加速針對特定需求定制的R1專用版本的開發。

透明度和信任：對模型代碼和訓練數據的開放訪問促進了對其能力和限制的透明度和信任。這允許對模型的內部工作進行更嚴格的審查和理解，可能導致更負責任和道德的人工智能開發。

性能差異分析

目前觀察到的O3和R1之間的性能差異可歸因于以下幾個因素：

架構差異：雖然沒有公開披露，但O3的架構可能包含了優先考慮編碼和復雜推理任務的設計選擇。另一方面，R1的MoE架構在處理數學和一般推理問題時可能更有效。

訓練數據和方法：每個模型使用的特定數據集和訓練方法有助于其優缺點。O3專注于審議時間和“私人思維鏈”，這可能會讓它在需要更深入分析的任務中占據優勢，而R1基于GRPO的強化學習和自我驗證技術可能會在特定基準上帶來更好的表現。

計算資源：在訓練和推理期間使用的計算資源數量會顯著影響性能。O3具有更高的計算要求，可以在需要大量處理能力的任務上獲得更好的結果。

潛在的影響和未來的方向

O3和R1所展示的推理能力的進步具有深遠的影響：

增強的自動化：這些模型可以自動化各種領域中的復雜任務，包括軟件開發、研究和數據分析。這可以提高各行各業的效率和生產力。

增強的決策：改進的推理能力可以幫助在金融、醫療保健和教育等領域做出更明智的決策。這可能會帶來更好的結果和改進的決策過程。

新的應用和創新：這些模型可以為機器人、自主系統和個性化學習等領域的新的人工智能應用和創新鋪平道路。這可以徹底改變各個領域，并為人工智能驅動的解決方案創造新的可能性。

OpenAI和DeepSeek之間的競爭，以及其他推理模型的興起，正在推動人工智能的快速發展。隨著這些模型的不斷發展，我們可以期待在不久的將來看到更令人印象深刻的功能和更廣泛的應用。

總結

OpenAI的O3和DeepSeek的R1都是強大的推理模型，代表了人工智能的重大進步。我們從OpenAI的報告中了解到，O3擅長編碼和復雜的推理任務，而R1在數學和推理方面表現出色，同時具有成本效益和開源可訪問性。這些模型之間的競爭以及正在進行的人工智能推理研究正在推動人工智能所能達到的極限。隨著這些模型的不斷發展，我們可以期待看到更令人印象深刻的功能和更廣泛的應用，它們將改變各行各業和我們生活的各個方面。

原文鏈接：

https://blog.promptlayer.com/openai-O3-vs-deepseek-R1-an-analysis-of-reasoning-models/