Deepseek R1対Openai O1対ソネット3.5：Battle of Best LLMS

Deepseek R1：GPT-4とClaude

に匹敵する予算に優しいLLM

中国のAIイノベーターDeepseekは、新年以来波を起こしており、Deepseek V3モデル（GPT-4競合他社）とそれに付随するモバイルアプリを立ち上げました。 彼らの最新の製品であるDeepseek R1は、大幅に引き下げられた業界のリーダーに挑戦する大規模な言語モデル（LLM）です。このブログ投稿では、Deepseek R1とOpenaiのO1およびClaude Sonnet 3.5と比較して、パフォーマンスの主張をテストに掲載しています。

deepseek r1：概要

Deepseek R1は、高度な推論機能を優先するオープンソースLLMです。 そのユニークなトレーニング方法論は、補強学習（RL）を活用し、従来の監視施設微調整（SFT）への依存を最小限に抑えます。このロジック、問題解決、および解釈可能性に焦点を当てているため、STEMタスク、コーディング、複雑なチェーン（COT）推論に適しています。 OpenaiのO1およびClaudeのSonnet 3.5と直接競合します。 重要なことに、DeepSeek R1のAPIは大幅に低いコストを誇っています。Sonnet3.5よりも97％安く、O1よりも93％安く（キャッシュヒット入力の場合）

deepseek r1 へのアクセス

Deepseek R1は、DeepSeekチャットインターフェイス（

//m.sbmmt.com/link/9f3ad7a14cd3d1cf5d73e8ec7205e7f1）またはそのAPIを介してアクセス可能です。 （//m.sbmmt.com/link/23264092bdaf8349c3cec606151be6bd）。 チャットインターフェイスでは、アカウントの作成またはログインが必要で、「DeepHink」を選択します。 APIアクセスには、開発者ポータルからAPIキーを取得し、開発環境を構成する必要があります。 APIベースのURLは、//m.sbmmt.com/link/aaf9290b7570c56dd784f192425658d4です

deepseek R1対openai O1 vs. Claude Sonnet 3.5：詳細な比較

Feature	DeepSeek R1	OpenAI o1 Series	Claude Sonnet 3.5
Training Approach	Reinforcement learning (RL), minimal SFT	Supervised fine-tuning (SFT) RLHF	Supervised fine-tuning RLHF
Special Methods	Cold-start data, rejection sampling, pure RL	Combines SFT and RL for general versatility	Focused on alignment and safety
Core Focus	Reasoning-intensive tasks (math, coding, CoT)	General-purpose LLM	Ethical and safe AI, balanced reasoning
Input Token Cost (per million)	.14 (cache hit), .55 (cache miss)	.50–	.45–.60
Output Token Cost (per million)	.19		–
Affordability	Extremely cost-effective	High cost	Moderately priced
Accessibility	Fully open-source (free for hosting/customization)	Proprietary, pay-per-use API	Proprietary, pay-per-use API

パフォーマンスベンチマーク：タスクベースの評価

次のタスクを使用して、Deepseek R1、Openai O1、およびSonnet 3.5を評価し、1-5から各応答を採点しました（5が最高です）。

• タスク1：論理的な推論：

  床の脚の数を計算する単語の問題。 モデルはいずれも完全に正解を提供しませんでした

• タスク2：科学的推論：レーザーとミラーを含む物理ベースの問題。 Deepseek R1は、有益な視覚化で最高の応答を提供しました。

• タスク3：コーディングスキル：背景色を変更して紙吹雪を追加す​​るボタンを備えたHTMLページを作成します。 DeepSeek R1は、最も機能的で統合されたソリューションを提供しました

• タスク4：問題解決スキル：

  数独パズルを解決するためのプログラムを作成します。 Sonnet 3.5は、最もエレガントでよく構造化されたコードを提供しました

（各タスクの出力の詳細な結果とスクリーンショットが元の記事に含まれています。）

最終結果と結論

Deepseek R1は、特に科学的推論とコーディングのタスクにおいて、強力な推論能力を示しましたが、それは完璧ではありませんでした。 時折の構文エラーと応答時間が遅いことが観察されました。 Openai O1は詳細な説明を提供し、Sonnet 3.5は速度と簡潔さを提供しました。 これらのモデル間の選択は、個々のニーズと優先順位に依存します。 Deepseek R1の大幅なコストの利点は、予算の制約を持つユーザーにとって説得力のあるオプションになります。

（FAQを含む元の記事の最後のセクションも元の応答に含まれています。

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