KI-betriebene Argumentationsmodelle ertragen die Welt im Jahr 2025 im Sturm! Mit dem Begin von Deepseek-R1 und o3-miniWir haben beispiellose Ebenen logischer Argumentationsfunktionen in AI -Chatbots gesehen. In diesem Artikel werden wir über ihre APIs auf diese Modelle zugreifen und ihre logischen Argumentationsfähigkeiten bewerten, um herauszufinden, ob O3-mini ersetzen kann Deepseek-R1. Wir werden ihre Leistung mit Customary-Benchmarks sowie in realen Anwendungen wie das Lösen logischer Rätsel und sogar das Erstellen eines Tetris-Spiels vergleichen! Additionally mach dich an und schließe dich der Fahrt an.
Deepseek-R1 gegen O3-Mini: Logische Argumentation Benchmarks
Deepseek-R1 und O3-Mini bieten einzigartige Ansätze für strukturiertes Denken und Abzug, wodurch sie für verschiedene Arten komplexer Problemlösungsaufgaben geeignet sind. Bevor wir von ihrer Benchmark -Leistung sprechen, werfen wir zunächst einen kleinen Einblick in die Architektur dieser Modelle.
O3-Mini ist das fortschrittlichste Argumentationsmodell von Openai. Es verwendet eine dichte Transformatorarchitektur und verarbeitet jedes Token mit allen Modellparametern für eine starke Leistung, aber einen hohen Ressourcenverbrauch. Im Gegensatz dazu verwendet das logischste Modell von Deepseek, R1, ein Mischungsmischungsmischung (MEE), das nur eine Teilmenge von Parametern professional Eingabe für eine größere Effizienz aktiviert. Dies macht Deepseek-R1 skalierbarer und recheninternen optimierter, während die solide Leistung aufrechterhalten wird.
Erfahren Sie mehr: Ist Openais o3-mini besser als Deepseek-R1?
Wir müssen nun sehen, wie intestine diese Modelle in logischen Argumentationsaufgaben abschneiden. Lassen Sie uns zunächst einen Blick auf ihre Leistung in den LiveBench -Benchmark -Exams werfen.
Quellen: LiveBench.ai
Die Benchmarkergebnisse zeigen, dass OpenAs O3-Mini Deepseek-R1 in quick allen Aspekten übertrifft, mit Ausnahme von Mathematik. Mit einem globalen durchschnittlichen Wert von 73,94 im Vergleich zu Deepseeks 71,38 zeigt der O3-Mini eine etwas stärkere Gesamtleistung. Es zeichnet sich besonders aus der Argumentation aus und erreicht 89,58 gegenüber Deepseeks 83.17 und spiegelt überlegene analytische und Problemlösungsfähigkeiten wider.
Lesen Sie auch: Google Gemini 2.0 Professional gegen Deepseek-R1: Wen besser codieren?
Deepseek-R1 gegen O3-Mini: API-Preisvergleich
Da wir diese Modelle über ihre APIs testen, lassen Sie uns sehen, wie viel diese Modelle kosten.
| Modell | Kontextlänge | Eingangspreis | Zwischengespeicherter Eingangspreis | Ausgangspreis |
| o3-mini | 200k | $ 1,10/m Token | $ 0,55/m Token | $ 4,40/m Token |
| Deepseek-Chat | 64k | $ 0,27/m Token | $ 0,07/m Token | $ 1,10/m Token |
| Deepseek-Ried | 64k | $ 0,55/m Token | $ 0,14/m Token | $ 2,19/m Token |
Wie im Tisch zu sehen ist, ist OpenAIs O3-Mini in Bezug auf die API-Kosten quick doppelt so teuer wie Deepseek R1. Es berechnet 1,10 USD professional Million Token für Enter und 4,40 US-Greenback für die Ausgabe, während Deepseek R1 eine kostengünstigere Charge von 0,55 USD professional Million Token für Enter und 2,19 USD für die Ausgabe bietet, was es zu einer budgetfreundlicheren Choice für große Anwendungen macht.
Quellen: Deepseek-R1 | o3-mini
So greifen Sie über API über die Deepseek-R1 und O3-Mini zu
Bevor wir in den praktischen Leistungsvergleich eintreten, erfahren wir, wie Sie mit APIs auf Deepseek-R1 und O3-Mini zugreifen können.
Alles, was Sie dafür tun müssen, ist, die erforderlichen Bibliotheken und API -Schlüssel zu importieren:
from openai import OpenAI
from IPython.show import show, Markdown
import timewith open("path_of_api_key") as file:
openai_api_key = file.learn().strip()with open("path_of_api_key") as file:
deepseek_api = file.learn().strip()Deepseek-R1 gegen O3-Mini: Logischer Argumentationsvergleich
Nachdem wir den API-Zugriff erhalten haben, vergleichen wir Deepseek-R1 und O3-Mini anhand ihrer logischen Argumentationsfunktionen. Dafür geben wir den Modellen die gleiche Aufforderung und bewerten ihre Antworten anhand dieser Metriken:
- Zeit des Modells zur Generierung der Antwort,
- Qualität der erzeugten Reaktion und
- Kosten für die Generierung der Antwort.
Wir werden dann die Modelle 0 oder 1 für jede Aufgabe bewerten, abhängig von ihrer Leistung. Probieren wir additionally die Aufgaben aus und sehen, wer als Gewinner in der Begründung von Deepseek-R1 gegen O3-Mini-Argumentation auftritt!
Aufgabe 1: Erstellen eines Tetris -Spiels
Diese Aufgabe erfordert das Modell, um ein voll funktionsfähiges Tetris -Spiel mit Python zu implementieren, das Spiellogik, Stückbewegung, Kollisionserkennung und Rendering effizient verwaltet, ohne sich auf externe Spielemotoren zu verlassen.
Immediate: „Schreiben Sie einen Python -Code für dieses Drawback: Generieren Sie einen Python -Code für das Tetris -Spiel“
Eingabe in die Deepseek-R1-API
INPUT_COST_CACHE_HIT = 0.14 / 1_000_000 # $0.14 per 1M tokens
INPUT_COST_CACHE_MISS = 0.55 / 1_000_000 # $0.55 per 1M tokens
OUTPUT_COST = 2.19 / 1_000_000 # $2.19 per 1M tokens
# Begin timing
task1_start_time = time.time()
# Initialize OpenAI consumer for DeepSeek API
consumer = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com")
messages = (
{
"function": "system",
"content material": """You're a skilled Programmer with a big expertise."""
},
{
"function": "person",
"content material": """write a python code for this downside: generate a python code for Tetris recreation."""
}
)
# Get token rely utilizing tiktoken (regulate mannequin identify if needed)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Use a suitable tokenizer
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg("content material"))) for msg in messages)
# Name DeepSeek API
response = consumer.chat.completions.create(
mannequin="deepseek-reasoner",
messages=messages,
stream=False
)
# Get output token rely
output_tokens = len(encoding.encode(response.decisions(0).message.content material))
task1_end_time = time.time()
total_time_taken = task1_end_time - task1_start_time
# Assume cache miss for worst-case pricing (regulate if cache data is obtainable)
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * INPUT_COST_CACHE_MISS
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * OUTPUT_COST
total_cost = input_cost + output_cost
# Print outcomes
print("Response:", response.decisions(0).message.content material)
print("------------------ Complete Time Taken for Process 1: ------------------", total_time_taken)
print(f"Enter Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Price: ${total_cost:.6f}")
# Show end result
from IPython.show import Markdown
show(Markdown(response.decisions(0).message.content material))Antwort von Deepseek-R1
Sie finden die vollständige Antwort von Deepseek-R1 Hier.
Ausgangs -Token Kosten:
Eingabe -Token: 28 | Ausgangs -Token: 3323 | Geschätzte Kosten: $ 0,0073
Codeausgabe
Eingabe in O3-Mini-API
task1_start_time = time.time()
consumer = OpenAI(api_key=api_key)
messages = messages=(
{
"function": "system",
"content material": """You're a skilled Programmer with a big expertise ."""
},
{
"function": "person",
"content material": """write a python code for this downside: generate a python code for Tetris recreation.
"""
}
)
# Use a suitable encoding (cl100k_base is the best choice for brand new OpenAI fashions)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# Calculate token counts
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg("content material"))) for msg in messages)
completion = consumer.chat.completions.create(
mannequin="o3-mini-2025-01-31",
messages=messages
)
output_tokens = len(encoding.encode(completion.decisions(0).message.content material))
task1_end_time = time.time()
input_cost_per_1k = 0.0011 # Instance: $0.005 per 1,000 enter tokens
output_cost_per_1k = 0.0044 # Instance: $0.015 per 1,000 output tokens
# Calculate value
input_cost = (input_tokens / 1000) * input_cost_per_1k
output_cost = (output_tokens / 1000) * output_cost_per_1k
total_cost = input_cost + output_cost
print(completion.decisions(0).message)
print("----------------=Complete Time Taken for process 1:----------------- ", task1_end_time - task1_start_time)
print(f"Enter Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Price: ${total_cost:.6f}")
# Show end result
from IPython.show import Markdown
show(Markdown(completion.decisions(0).message.content material))Antwort von O3-Mini
Sie finden die vollständige Antwort von O3-Mini Hier.
Ausgangs -Token Kosten:
Eingabe -Token: 28 | Ausgangs -Token: 3235 | Geschätzte Kosten: $ 0,014265
Codeausgabe
Vergleichende Analyse
In dieser Aufgabe mussten die Modelle funktionaler Tetris -Code generieren, der das tatsächliche Gameplay ermöglicht. Deepseek-R1 hat erfolgreich eine voll funktionsfähige Implementierung erstellt, wie im Code-Ausgaberoto gezeigt. Während O3-Minis Code intestine strukturiert erschien, traten er während der Ausführung auf Fehler auf. Infolgedessen übertrifft Deepseek-R1 in diesem Szenario O3-Mini und liefert eine zuverlässigere und spielbarere Lösung.
Punktzahl: Deepseek-R1: 1 | O3-Mini: 0
Aufgabe 2: Analyse der relationalen Ungleichheiten
Diese Aufgabe erfordert, dass das Modell relationale Ungleichheiten effizient analysiert, anstatt sich auf grundlegende Sortiermethoden zu verlassen.
Immediate: “ In der folgenden Frage unter der Annahme, dass die angegebenen Aussagen als wahr sind, finden Sie heraus, welche der Schlussfolgerungen unter den gegebenen Schlussfolgerungen definitiv wahr sind/sind und dann Ihre Antworten entsprechend geben.
Aussagen:
H> f ≤ o ≤ l; F ≥ v
Schlussfolgerungen: I. L ≥ V II. O> d
Die Optionen sind:
A. Nur ich ist wahr
B. Nur II ist wahr
C. Sowohl I als auch II sind wahr
D. Entweder I oder II ist wahr
E. Weder ich noch II sind wahr. „
Eingabe in die Deepseek-R1-API
INPUT_COST_CACHE_HIT = 0.14 / 1_000_000 # $0.14 per 1M tokens
INPUT_COST_CACHE_MISS = 0.55 / 1_000_000 # $0.55 per 1M tokens
OUTPUT_COST = 2.19 / 1_000_000 # $2.19 per 1M tokens
# Begin timing
task2_start_time = time.time()
# Initialize OpenAI consumer for DeepSeek API
consumer = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com")
messages = (
{"function": "system", "content material": "You're an skilled in fixing Reasoning Issues. Please remedy the given downside."},
{"function": "person", "content material": """ Within the following query, assuming the given statements to be true, discover which of the conclusions amongst given conclusions is/are positively true after which give your solutions accordingly.
Statements: H > F ≤ O ≤ L; F ≥ V < D
Conclusions:
I. L ≥ V
II. O > D
The choices are:
A. Solely I is true
B. Solely II is true
C. Each I and II are true
D. Both I or II is true
E. Neither I nor II is true
"""}
)
# Get token rely utilizing tiktoken (regulate mannequin identify if needed)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Use a suitable tokenizer
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg("content material"))) for msg in messages)
# Name DeepSeek API
response = consumer.chat.completions.create(
mannequin="deepseek-reasoner",
messages=messages,
stream=False
)
# Get output token rely
output_tokens = len(encoding.encode(response.decisions(0).message.content material))
task2_end_time = time.time()
total_time_taken = task2_end_time - task2_start_time
# Assume cache miss for worst-case pricing (regulate if cache data is obtainable)
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * INPUT_COST_CACHE_MISS
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * OUTPUT_COST
total_cost = input_cost + output_cost
# Print outcomes
print("Response:", response.decisions(0).message.content material)
print("------------------ Complete Time Taken for Process 2: ------------------", total_time_taken)
print(f"Enter Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Price: ${total_cost:.6f}")
# Show end result
from IPython.show import Markdown
show(Markdown(response.decisions(0).message.content material))Ausgangs -Token Kosten:
Eingabe -Token: 136 | Ausgangs -Token: 352 | Geschätzte Kosten: $ 0,000004
Antwort von Deepseek-R1
Eingabe in O3-Mini-API
task2_start_time = time.time()
consumer = OpenAI(api_key=api_key)
messages = (
{
"function": "system",
"content material": """You're an skilled in fixing Reasoning Issues. Please remedy the given downside"""
},
{
"function": "person",
"content material": """Within the following query, assuming the given statements to be true, discover which of the conclusions amongst given conclusions is/are positively true after which give your solutions accordingly.
Statements: H > F ≤ O ≤ L; F ≥ V < D
Conclusions:
I. L ≥ V
II. O > D
The choices are:
A. Solely I is true
B. Solely II is true
C. Each I and II are true
D. Both I or II is true
E. Neither I nor II is true
"""
}
)
# Use a suitable encoding (cl100k_base is the best choice for brand new OpenAI fashions)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# Calculate token counts
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg("content material"))) for msg in messages)
completion = consumer.chat.completions.create(
mannequin="o3-mini-2025-01-31",
messages=messages
)
output_tokens = len(encoding.encode(completion.decisions(0).message.content material))
task2_end_time = time.time()
input_cost_per_1k = 0.0011 # Instance: $0.005 per 1,000 enter tokens
output_cost_per_1k = 0.0044 # Instance: $0.015 per 1,000 output tokens
# Calculate value
input_cost = (input_tokens / 1000) * input_cost_per_1k
output_cost = (output_tokens / 1000) * output_cost_per_1k
total_cost = input_cost + output_cost
# Print outcomes
print(completion.decisions(0).message)
print("----------------=Complete Time Taken for process 2:----------------- ", task2_end_time - task2_start_time)
print(f"Enter Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Price: ${total_cost:.6f}")
# Show end result
from IPython.show import Markdown
show(Markdown(completion.decisions(0).message.content material))Ausgangs -Token Kosten:
Eingabe -Token: 135 | Ausgangs -Token: 423 | Geschätzte Kosten: $ 0,002010
Antwort von O3-Mini
Vergleichende Analyse
O3-mini liefert die effizienteste Lösung und bietet eine präzise, aber genaue Reaktion in erheblich geringerem Zeitpunkt. Es behält die Klarheit bei und gewährleistet und sorgt für logische Solidität und macht es best für schnelle Argumentationsaufgaben. Deepseek-R1 ist zwar ebenso korrekt, aber viel langsamer und ausführlicher. Die detaillierte Aufschlüsselung der logischen Beziehungen verbessert die Erklärung, kann sich jedoch für einfache Bewertungen übermäßig anfühlen. Obwohl beide Modelle zu dem gleichen Schluss kommen, machen die Geschwindigkeit und den direkten Ansatz von O3-Mini die bessere Wahl für den praktischen Gebrauch.
Punktzahl: Deepseek-R1: 0 | O3-Mini: 1
Aufgabe 3: Logisches Denken in Mathematik
Diese Aufgabe fordert das Modell heraus, numerische Muster zu erkennen, die arithmetische Operationen, Multiplikation oder eine Kombination mathematischer Regeln beinhalten können. Anstelle einer Brute-Power-Suche muss das Modell einen strukturierten Ansatz verfolgen, um die verborgene Logik effizient abzuleiten.
Immediate: “Studieren Sie die angegebene Matrix sorgfältig und wählen Sie die Nummer unter den angegebenen Optionen aus, die das darin enthaltene Fragezeichen (?) Ersetzen können.
____________
| 7 | 13 | 174 |
| 9 | 25 | 104 |
| 11 | 30 | ? |
| _____ | ____ | ___ |
Die Optionen sind:
A 335
B 129
C 431
D 100
Bitte erwähnen Sie Ihren Ansatz, den Sie bei jedem Schritt unternommen haben. “
Eingabe in die Deepseek-R1-API
INPUT_COST_CACHE_HIT = 0.14 / 1_000_000 # $0.14 per 1M tokens
INPUT_COST_CACHE_MISS = 0.55 / 1_000_000 # $0.55 per 1M tokens
OUTPUT_COST = 2.19 / 1_000_000 # $2.19 per 1M tokens
# Begin timing
task3_start_time = time.time()
# Initialize OpenAI consumer for DeepSeek API
consumer = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.deepseek.com")
messages = (
{
"function": "system",
"content material": """You're a Knowledgeable in fixing Reasoning Issues. Please remedy the given downside"""
},
11
)
# Get token rely utilizing tiktoken (regulate mannequin identify if needed)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # Use a suitable tokenizer
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg("content material"))) for msg in messages)
# Name DeepSeek API
response = consumer.chat.completions.create(
mannequin="deepseek-reasoner",
messages=messages,
stream=False
)
# Get output token rely
output_tokens = len(encoding.encode(response.decisions(0).message.content material))
task3_end_time = time.time()
total_time_taken = task3_end_time - task3_start_time
# Assume cache miss for worst-case pricing (regulate if cache data is obtainable)
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * INPUT_COST_CACHE_MISS
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * OUTPUT_COST
total_cost = input_cost + output_cost
# Print outcomes
print("Response:", response.decisions(0).message.content material)
print("------------------ Complete Time Taken for Process 3: ------------------", total_time_taken)
print(f"Enter Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Price: ${total_cost:.6f}")
# Show end result
from IPython.show import Markdown
show(Markdown(response.decisions(0).message.content material))Ausgangs -Token Kosten:
Eingabe -Token: 134 | Ausgangs -Token: 274 | Geschätzte Kosten: $ 0,000003
Antwort von Deepseek-R1
Eingabe in O3-Mini-API
task3_start_time = time.time()
consumer = OpenAI(api_key=api_key)
messages = (
{
"function": "system",
"content material": """You're a Knowledgeable in fixing Reasoning Issues. Please remedy the given downside"""
},
11
)
# Use a suitable encoding (cl100k_base is the best choice for brand new OpenAI fashions)
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# Calculate token counts
input_tokens = sum(len(encoding.encode(msg("content material"))) for msg in messages)
completion = consumer.chat.completions.create(
mannequin="o3-mini-2025-01-31",
messages=messages
)
output_tokens = len(encoding.encode(completion.decisions(0).message.content material))
task3_end_time = time.time()
input_cost_per_1k = 0.0011 # Instance: $0.005 per 1,000 enter tokens
output_cost_per_1k = 0.0044 # Instance: $0.015 per 1,000 output tokens
# Calculate value
input_cost = (input_tokens / 1000) * input_cost_per_1k
output_cost = (output_tokens / 1000) * output_cost_per_1k
total_cost = input_cost + output_cost
# Print outcomes
print(completion.decisions(0).message)
print("----------------=Complete Time Taken for process 3:----------------- ", task3_end_time - task3_start_time)
print(f"Enter Tokens: {input_tokens}, Output Tokens: {output_tokens}")
print(f"Estimated Price: ${total_cost:.6f}")
# Show end result
from IPython.show import Markdown
show(Markdown(completion.decisions(0).message.content material))Ausgangs -Token Kosten:
Eingabe -Token: 134 | Ausgangs -Token: 736 | Geschätzte Kosten: $ 0,003386
Ausgabe von O3-Mini
Vergleichende Analyse
Hier folgt das in jeder Zeile folgende Muster:
(1. Zahl)^3 – (2. Zahl)^2 = 3. Zahl
Anwenden dieses Musters:
- Zeile 1: 7^3 – 13^2 = 343 – 169 = 174
- Zeile 2: 9^3 – 25^2 = 729 – 625 = 104
- Reihe 3: 11^3 – 30^2 = 1331 – 900 = 431
Daher ist die richtige Antwort 431.
Deepseek-R1 identifiziert und wendet dieses Muster korrekt an und führt zu der richtigen Antwort. Sein strukturierter Ansatz sorgt für die Genauigkeit, obwohl es deutlich länger dauert, um das Ergebnis zu berechnen. O3-mini hingegen legt kein konsistentes Muster fest. Es versucht mehrere Operationen wie Multiplikation, Addition und Exponentiation, kommt jedoch nicht zu einer endgültigen Antwort. Dies führt zu einer unklaren und falschen Antwort. Insgesamt übertrifft Deepseek-R1 O3-Mini in logischem Denken und Genauigkeit, während O3-Mini-Kämpfe aufgrund seines inkonsistenten und ineffektiven Ansatzes kämpft.
Punktzahl: Deepseek-R1: 1 | O3-Mini: 0
Endergebnis: Deepseek-R1: 2 | O3-Mini: 1
Logische Argumentationsvergleichszusammenfassung
| Aufgabe Nr. | Aufgabentyp | Modell | Leistung | Zeit genommen (Sekunden) | Kosten |
| 1 | Codegenerierung | Deepseek-R1 | ✅ Arbeitscode | 606.45 | $ 0,0073 |
| o3-mini | ❌ Nicht-Arbeitscode | 99.73 | $ 0,014265 | ||
| 2 | Alphabetische Argumentation | Deepseek-R1 | ✅ richtig | 74,28 | $ 0,000004 |
| o3-mini | ✅ richtig | 8.08 | $ 0,002010 | ||
| 3 | Mathematisches Denken | Deepseek-R1 | ✅ richtig | 450.53 | $ 0,000003 |
| o3-mini | ❌ Falsche Antwort | 12.37 | $ 0,003386 |
Abschluss
Wie wir in diesem Vergleich gesehen haben, zeigen sowohl Deepseek-R1 als auch O3-Mini einzigartige Stärken, die unterschiedliche Bedürfnisse erfüllen. Deepseek-R1 zeichnet sich in genau im mathematischen Denken und komplexen Codegenerierung aus, was es zu einem starken Kandidaten für Anwendungen macht, die logische Tiefe und Korrektheit erfordern. Ein wesentlicher Nachteil sind jedoch die langsameren Reaktionszeiten, teilweise aufgrund laufender Serverwartungsprobleme, die sich auf die Zugänglichkeit ausgewirkt haben. Andererseits bietet O3-Mini deutlich schnellere Reaktionszeiten, aber seine Tendenz, falsche Ergebnisse zu erzielen, schränkt die Zuverlässigkeit für Aufgaben mit hoher Argumentation ein.
Diese Analyse unterstreicht die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit in Sprachmodellen. Während O3-Mini für schnelle Anwendungen mit geringem Risiko nützlich sein kann, ist Deepseek-R1 als überlegene Wahl für argumentationsintensive Aufgaben, vorausgesetzt, die Latenzprobleme werden angegangen. Wenn sich die KI-Modelle weiterentwickeln, ist ein Gleichgewicht zwischen Leistungseffizienz und Korrektheit von entscheidender Bedeutung, um die kI-gesteuerten Workflows in verschiedenen Bereichen zu optimieren.
Lesen Sie auch: Kann Openais O3-Mini Claude Sonnet 3.5 in Codierung besiegen?
Häufig gestellte Fragen
A. Deepseek-R1 zeichnet sich in mathematischer Begründung und komplexer Codeerzeugung aus und ist best für Anwendungen, die logische Tiefe und Genauigkeit erfordern. O3-Mini hingegen ist erheblich schneller, opfert aber oft die Genauigkeit, was zu gelegentlichen falschen Ausgaben führt.
A. Deepseek-R1 ist die bessere Wahl für codierende und argumentationsintensive Aufgaben aufgrund seiner überlegenen Genauigkeit und Fähigkeit, komplexe Logik zu bewältigen. O3-mini liefert zwar schnellere Antworten, kann jedoch Fehler erzeugen, was es für Programmieraufgaben mit hohen Einsätzen weniger zuverlässig macht.
A. O3-Mini eignet sich am besten für risikoarme, geschwindigkeitsabhängige Anwendungen wie Chatbots, Freizeitgenerierung und interaktive KI-Erlebnisse. Bei Aufgaben, die eine hohe Genauigkeit erfordern, ist Deepseek-R1 jedoch die bevorzugte Choice.
A. Deepseek-R1 verfügt über ein überlegenes logisches Denken und die Fähigkeiten zur Problemlösung und macht es zu einer starken Wahl für mathematische Berechnungen, Programmierhilfe und wissenschaftliche Abfragen. O3-mini bietet schnelle, aber manchmal inkonsistente Reaktionen in komplexen Problemlösungsszenarien.
Hallo! Ich bin Vipin, ein leidenschaftlicher Knowledge Science und maschinelles Lernen, der eine starke Grundlage für die Datenanalyse, Algorithmen und Programmierung maschinelles Lernens und Programmierung hat. Ich habe praktische Erfahrungen beim Aufbau von Modellen, beim Verwalten unordentlicher Daten und die Lösung realer Probleme. Mein Ziel ist es, datengesteuerte Erkenntnisse anzuwenden, um praktische Lösungen zu erstellen, die Ergebnisse erzielen. Ich bin bestrebt, meine Fähigkeiten in einer kollaborativen Umgebung beizutragen und gleichzeitig in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und NLP zu lernen und zu wachsen.