核心要点
架构差异
DeepSeek R1：采用混合专家（MoE）和 GRPO，具备透明的思维链推理能力，且开源。
OpenAI o1：可能使用基于 PPO 的 Transformer 架构，推理过程不透明，且闭源。
成本对比
DeepSeek R1：价格低廉，在 Novita AI 上输入和输出均为 $4/百万 tokens。
OpenAI o1：价格昂贵，输入 $15/百万 tokens，输出 $60/百万 tokens。
性能与使用场景
DeepSeek R1：在数学、编程、医疗、金融等重推理任务上表现出色。
OpenAI o1：在创意内容生成、多语言应用、广泛推理等通用任务上能力强。
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大语言模型（LLM）领域发展迅猛，新模型不断刷新基准。DeepSeek 的 R1 模型尤其擅长推理任务，已成为 OpenAI o1 系列的有力竞争者。本文将从实用和技术角度对这两款模型进行比较，重点分析它们的功能、性能、成本、硬件要求及使用场景。
模型基础介绍
在开始对比前，我们先了解每个模型的基本特征。
DeepSeek R1
- 发布日期：2025 年 1 月 21 日
- 模型规模：
- 关键特性：
- 模型大小：671B 参数（每 token 激活 37B）
- 分词器：增强型分词器，支持自反思标签
- 支持语言：多语言，具备文化适应能力
- 多模态：仅文本
- 上下文窗口：128K tokens
- 存储格式：支持 Q8/Q5 量化
- 架构：混合专家（MoE）+ 强化学习增强训练 pipeline
- 训练方法：基于 V3 基座，采用强化学习 pipeline（SFT → RL → SFT → RL）
- 训练数据：V3 基座数据 + RL 优化数据
OpenAI o1
- 发布日期：2024 年 12 月 5 日
- 关键特性：
- **模型大小 **：2000 亿参数
- 分词器：Tiktoken（基于 BPE），与 GPT-4o 共享，支持大上下文
- 支持语言：英语能力强，支持主要语言（中文、德语等）
- 多模态：仅文本
- 上下文窗口：128K tokens
- 架构：混合专家（MoE）+ 强化学习增强训练 pipeline
- 训练方法：RLHF 优化推理，迭代 CoT 精炼，安全对齐输出
- 训练数据：公开数据（网页、科学）、专属合作伙伴数据、自定义数据集；经过质量和安全过滤
模型核心差异
OpenAI 的强化学习方式：
- 主要基于 PPO（近端策略优化） 算法。
- 在 GPT-4 等模型中应用了改进的 PPO-Clip 变体。
- 与 RLHF（基于人类反馈的强化学习） 框架集成。
DeepSeek-R1 的算法创新：
-
采用自研 GRPO（分组相对策略优化） 算法。
-
核心创新：
- 分组对比学习：将策略优化分解为多个子任务组。
- **多目标动态加权 **：支持 8 个独立奖励信号 的协同优化。
- **混合离线-在线训练 ：数据利用效率提升 ** 约 40%。
速度对比
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速度对比
成本对比
总体而言，OpenAI o1 在延迟和输出速度上表现更好，而 DeepSeek-R1 模型则在价格上具有优势。
基准测试对比
了解了各模型的基本特征后，我们来深入分析它们在各种基准测试中的表现。这有助于展示它们在不同领域的优势。
| 基准测试 | DeepSeek-R1 (%) | OpenAI-o1 (%) |
|---|---|---|
| Codeforces | 96.3 | 96.6 |
| GPQA Diamond | 71.5 | 75.7 |
| MATH-500 | 97.3 | 96.4 |
| MMLU | 90.8 | 91.8 |
这些数据显示，DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1 都是高性能模型，但各有所长：
- OpenAI-o1 在 **通用任务 （GPQA Diamond）和 ** 多任务语言理解（MMLU）上略胜一筹。
- DeepSeek-R1 在 **专业推理任务 ，如 ** 数学问题求解（MATH-500）上表现更佳。
- 两者在 编程挑战（Codeforces）上的表现几乎相同，说明它们都具备强大的问题求解和算法推理能力。
如果你想查看更多对比，可以查阅以下文章：
应用场景
- DeepSeek R1：
专为需要高级推理的任务而设计：- 诊断复杂问题
- 多步骤场景分析
- 数学问题求解
- 编程任务
- 医疗、金融、法律等专业领域
- OpenAI o1：
设计用于更广泛的通用应用：- 创意内容生成
- 多语言任务
- 跨场景的复杂推理
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第四步：获取 API 密钥
为了进行 API 认证，我们将为你提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，如图所示复制 API 密钥。
第五步：安装 API
使用你编程语言对应的包管理器安装 API。
安装完成后，将必要的库导入到你的开发环境中。使用你的 API 密钥初始化客户端，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是面向 Python 用户的聊天补全 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)
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DeepSeek R1 和 OpenAI o1 服务于 AI 领域的不同需求。DeepSeek R1 强调开源可访问性、成本效益和专业化推理能力，非常适合领域特定任务。而 OpenAI o1 则作为通用型多面手，在多语言支持方面表现出色。选择取决于具体使用场景——是更看重透明度和性价比，还是更追求广泛的适应性。
常见问题
DeepSeek R1 比 OpenAI o1 更好吗？
这取决于你的需求。DeepSeek R1 在推理任务上以较低成本表现出色，而 OpenAI o1 提供更广泛的功能。
DeepSeek R1 最适合哪些任务？
数学求解、编程和行业特定应用等推理密集型任务。
这些模型是如何训练的？
DeepSeek R1 的训练成本远低于 OpenAI 的 o1 模型。
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