DeepSeek R1 vs OpenAI-o1 —— 開源AI新星能否撼動付費霸主?
灣仔298電腦資訊網 報導
近期開源AI領域迎來重磅選手——DeepSeek R1,據悉,其推理能力可媲美OpenAI的o1模型,且完全免費開放使用,引發技術圈熱議。
小編在 YouTube 上找到 Thu Vu 的測評影片,她實測了兩款模型,從數據科學、編程到視覺分析,深入剖析各自的優劣。整支影片內容專業且客觀。
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去片:
以下是精要影片的內容:
技術背景:訓練方法大不同
DeepSeek R1最大亮點在於其獨特的「純強化學習」架構,跳過傳統監督式微調(SFT),僅透過強化學習自主優化推理邏輯。官方數據顯示,R1在數學推導與編程任務上略勝o1,知識問答(如MMLU、GPQA)則稍遜。反觀OpenAI-o1,仰賴大量人工標註數據與SFT,穩定度高,但需每月20美元訂閱費。
實測比拚:三大任務見真章
- 數據清洗框架:兩者皆提供系統化步驟,但o1更強調「業務背景理解」與後續建模規劃;R1則直接附帶Python程式碼,雖簡潔卻未提及應用場景。
- 程式碼生成:R1生成交易金額風險分組箱形圖,但代碼出現模組引用錯誤(如誤植pd.NP),需手動修正;o1不僅無錯誤,還拆分「平均金額柱狀圖」與「分布箱形圖」,可讀性更佳。
- 圖表誤導偵測:o1精準點破普渡製藥1995年鴉片類藥物圖表「對數刻度掩蓋波動」的陷阱;R1僅泛論「缺乏對照組」,未觸及核心問題。
結論:開源潛力大,但生態仍待追趕
DeepSeek R1憑免費、高推理性能及本地部署等優勢,成為預算有限者的首選。然而,OpenAI-o1在編碼穩定度、視覺分析等細節仍略勝一籌。若追求「一站式生產力」,o1暫時難以取代;但若需高自主性與隱私保障,R1無疑是開源革命的里程碑。
[完]
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