关键要点
架构差异：DeepSeek R1 的混合专家（MoE）设计针对逻辑密集型任务优化性能，而 Claude 3.5 的专有架构优先考虑多功能性和多语言能力。
任务专长：DeepSeek R1 在编程（Codeforces 96.3%）和数学（AIME 79.8%）方面表现出色，而 Claude 3.5 在多语言理解、视觉推理和更广泛的对话场景中表现突出。
成本效益与速度：DeepSeek R1 更经济且开源，适合需要定制的开发者。Claude 3.5 输出更快但成本更高。Novita AI 推出了 Turbo 版本，吞吐量提升 3 倍，限时 60% 折扣！
Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek 的 R1 已成为快速发展的 AI 领域中的关键选手。这两个模型在不同时间发布，均展现出先进能力，并因其独特功能和性能特征而备受关注。
DeepSeek R1 vs Claude 3.5：基本介绍
| **特性 ** | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| 发布日期 | 2025 年 1 月 20 日 | 2024 年 10 月 22 日 |
| 模型大小 | 6710 亿参数（总计），每个 token 激活 370 亿 | 约 1000 亿参数 |
| 支持语言 | 主要为中文和英文 | 多语言 |
| 模型架构 | 混合专家（MoE），通过大规模强化学习训练，极少监督微调 | 专有 |
| 上下文窗口 | 128k tokens | 200k tokens |
| 量化精度 | BF16、F8_E4M3、F32（依据 Hugging Face） | 来源未明确说明 |
| 开源 | 是 | 否 |
| 开发者 | DeepSeek | Anthropic |
| 多模态能力 | 仅支持文本 | 支持图表和图形解读 |
DeepSeek R1
- DeepSeek R1 专为需要高级推理和编程辅助的任务而构建。它采用混合专家（MoE）架构，每个 token 仅激活其庞大参数的一个子集，从而优化计算效率。通过大规模强化学习（RL）和极少的监督微调（SFT）训练，DeepSeek R1 高度重视逻辑和问题解决能力。
Claude 3.5 Sonnet
- Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 最先进的模型，兼具卓越性能和更快的速度。它拥有大上下文窗口，擅长理解细微且复杂的指令。作为 Claude 3.5 模型家族的一员，它在编码和工具使用等领域相比前代有显著提升。
您可以在 Novita AI 上免费试用 DeepSeek R1 系列！
DeepSeek R1 vs Claude 3.5：基准测试
| **基准测试 ** | ** 描述 ** | DeepSeek R1 | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| Codeforces（百分位） | 编程问题解决百分位 | 96.3% | 20.3% |
| Codeforces（评分） | 编程竞赛评分 | 2029 | 717 |
| SWE 验证（已解决） | 软件工程问题解决率 | 49.2% | 50.8% |
| LiveCodeBench（Pass@1-COT） | 思维链推理下的编码成功率 | 65.9% | 33.8% |
| AIME 2024（Pass@1） | 高级数学问题解决 | 79.8% | 16.0% |
| MMLU-Pro（EM） | 专业级任务准确率 | 84.0% | 78.0% |
| GPQA-Diamond（Pass@1） | 通用问答能力 | 71.5% | 65.0% |
| AlpacaEval2.0（LC-winrate） | 语言理解与对话任务 | 87.6% | 52.0% |
| ArenaHard（GPT-4-1106） | 与 GPT-4 的高难推理任务对比 | 92.3% | 85.2% |
| 调试准确率 | 识别和修复代码错误的能力 | 90% | 75% |
DeepSeek R1
DeepSeek R1 在编程、调试和高级数学推理方面表现出色，非常适合技术和逻辑密集型任务。在 Codeforces、AIME 和调试准确率等基准测试中的强劲表现突显了其在这些领域的能力。
Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Sonnet 虽然在编程和数学方面较弱，但在语言理解和通用知识任务中表现出色，因此更适合多语言和对话类应用。
DeepSeek R1 vs Claude 3.5：速度与成本
DeepSeek R1 与 Claude 3.5 的速度对比
DeepSeek R1 与 Claude 3.5 的成本对比
以上数据来源于 artificial analysis
Claude 在性能指标（更快的输出速度和更低的延迟）上表现更优，但价格显著更高。DeepSeek R1 更经济，但响应和生成速度较慢。两者之间的选择取决于具体用例中更看重速度与响应性还是成本效益。
不过，Novita AI 推出了 Turbo 版本，吞吐量提升 3 倍，限时 60% 折扣！
DeepSeek R1 vs Claude 3.5：任务测试
任务 1：逻辑推理
提示词： “你走进一个房间，看到一张床。床上趴着两条狗、四只猫、一只长颈鹿、五头牛和一只鸭子。房间里还有三把椅子和一张桌子。地上有多少条腿？”
DeepSeek R1 的回答
Claude 3.5 的回答
评价：
- 推理深度：DeepSeek R1 展示了更深入、更彻底的推理过程，考虑了问题的所有方面。
- 准确性：DeepSeek R1 最终得出了正确答案（22），而 Claude 3.5 错误地得出了 20。
- 自我验证能力：DeepSeek R1 不断回顾和检查其推理，而 Claude 3.5 缺乏这种自我验证机制。
- 歧义处理：DeepSeek R1 能够处理问题中的歧义（例如床是否有腿），而 Claude 3.5 则不加解释地做出简单假设。
- 思维透明度：DeepSeek R1 的思考过程更加透明，让人能够理解其推理路径。
任务 2：科学推理
提示词： “你有一个强大的激光器和一面完美反射的镜子。如何将激光对准镜子，使得反射光束永远不会返回给你？”
DeepSeek R1 的回答
Claude 3.5 的回答
评价：
- DeepSeek R1 展现出明显更强的科学推理能力：
- 物理准确性：DeepSeek R1 的答案在物理上是正确的，遵循了既定的光学原理，而 Claude 3.5 的答案包含根本性的错误概念。
- 逻辑一致性：DeepSeek R1 在整个解释中保持逻辑一致性，而 Claude 3.5 的回复包含内部矛盾。
- 问题解决：DeepSeek R1 通过提供有效解的范围正确解决了问题，而 Claude 3.5 提出了一个不可能的解。
- 科学素养：DeepSeek R1 正确理解了反射定律，而 Claude 3.5 似乎混淆了基本的光学概念。
任务 3：问题解决能力
提示词： “编写一个能够解决数独谜题的程序”
DeepSeek R1 的回答
def find_empty(grid):
for row in range(9):
for col in range(9):
if grid[row][col] == 0:
return (row, col) # Return empty cell position
return None # No empty cells left
def is_valid(grid, num, pos):
row, col = pos
# Check row
for i in range(9):
if grid[row][i] == num and i != col:
return False
# Check column
for i in range(9):
if grid[i][col] == num and i != row:
return False
# Check 3x3 subgrid
start_row = (row // 3) * 3
start_col = (col // 3) * 3
for i in range(start_row, start_row + 3):
for j in range(start_col, start_col + 3):
if grid[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(grid):
empty = find_empty(grid)
if not empty:
return True # Puzzle solved
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if is_valid(grid, num, (row, col)):
grid[row][col] = num # Place number
if solve(grid):
return True # Continue solving
grid[row][col] = 0 # Backtrack if invalid
return False # Trigger backtracking
def print_grid(grid):
for row in grid:
print(row)
# Example Sudoku puzzle (0 represents empty cells)
grid = [
[5,3,0,0,7,0,0,0,0],
[6,0,0,1,9,5,0,0,0],
[0,9,8,0,0,0,0,6,0],
[8,0,0,0,6,0,0,0,3],
[4,0,0,8,0,3,0,0,1],
[7,0,0,0,2,0,0,0,6],
[0,6,0,0,0,0,2,8,0],
[0,0,0,4,1,9,0,0,5],
[0,0,0,0,8,0,0,7,9]
]
if solve(grid):
print("Solved Sudoku:")
print_grid(grid)
else:
print("No solution exists")
Claude 3.5 的回答
def print_board(board):
for i in range(9):
if i % 3 == 0 and i != 0:
print("- - - - - - - - - - - -")
for j in range(9):
if j % 3 == 0 and j != 0:
print("|", end=" ")
if j == 8:
print(board[i][j])
else:
print(str(board[i][j]) + " ", end="")
def find_empty(board):
for i in range(9):
for j in range(9):
if board[i][j] == 0:
return (i, j)
return None
def valid(board, num, pos):
# Check row
for j in range(9):
if board[pos[0]][j] == num and pos[1] != j:
return False
# Check column
for i in range(9):
if board[i][pos[1]] == num and pos[0] != i:
return False
# Check box
box_x = pos[1] // 3
box_y = pos[0] // 3
for i in range(box_y * 3, box_y * 3 + 3):
for j in range(box_x * 3, box_x * 3 + 3):
if board[i][j] == num and (i, j) != pos:
return False
return True
def solve(board):
empty = find_empty(board)
if not empty:
return True
row, col = empty
for num in range(1, 10):
if valid(board, num, (row, col)):
board[row][col] = num
if solve(board):
return True
board[row][col] = 0
return False
# Example puzzle (0 represents empty cells)
board = [
[5, 3, 0, 0, 7, 0, 0, 0, 0],
[6, 0, 0, 1, 9, 5, 0, 0, 0],
[0, 9, 8, 0, 0, 0, 0, 6, 0],
[8, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 3],
[4, 0, 0, 8, 0, 3, 0, 0, 1],
[7, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 6],
[0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 8, 0],
[0, 0, 0, 4, 1, 9, 0, 0, 5],
[0, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 7, 9]
]
print("Original Sudoku:")
print_board(board)
print("\
Solving...\
")
if solve(board):
print("Solved Sudoku:")
print_board(board)
else:
print("No solution exists")
评价：
- 算法实现：两者旗鼓相当，都正确实现了数独求解算法。
- 代码可读性：Claude 3.5 生成的代码略好，尤其是打印功能更友好。
- 用户体验：Claude 3.5 提供了更完整的用户体验，包括处理阶段的反馈。
- 代码风格：两者都保持了良好且一致的 Python 编码风格。
- 实用性：Claude 3.5 生成的代码在实际使用中可能略占优势，因为其输出格式更清晰。
如何通过 API 访问 DeepSeek R1？
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时还提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图片所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用特定于您编程语言的包管理器安装 API。
安装完成后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是供 Python 用户使用的聊天补全 API 示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
DeepSeek R1 和 Claude 3.5 Sonnet 各有独特优势。DeepSeek R1 在数学、编码和逻辑问题解决方面表现出色，作为开源模型具有成本效益和可定制性——非常适合开发者、研究人员或预算有限的机构。
Claude 3.5 Sonnet 在多语言任务、代码生成、视觉推理以及处理大上下文窗口方面表现突出。其通过 API 的无缝集成使其适用于研究、内容创作和高级聊天机器人。
选择取决于任务需求和用户优先级，例如成本、领域专长或易用性。
常见问题
哪个模型更具成本效益？
DeepSeek R1 比 Claude 3.5 Sonnet 便宜得多，尤其是在输入和输出 token 方面。同时，Novita AI 提供 DeepSeek R1 Turbo，它是 DeepSeek R1 的优化版本，吞吐量提升 3 倍 ，全面支持函数调用，并享受 限时 60% 折扣！
每个模型的上下文窗口大小是多少？
DeepSeek R1 的上下文窗口为 128k tokens，而 Claude 3.5 Sonnet 提供更大的 200k tokens 上下文窗口。
DeepSeek R1 是开源的吗？
是的，DeepSeek R1 完全开源，支持本地托管和定制。
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