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现场展示deepseek VS openAI o1模型大对比

news 来源：原创 2025/5/15 7:56:36

DeepSeek-V3 模型的发布在 AI 领域引起了广泛关注。作为一款拥有 6850 亿参数的混合专家（MoE）语言模型，DeepSeek-V3 在多个基准测试中表现出色，甚至超越了一些闭源模型。其在 Aider 代码能力排行榜上的正确率达到 48.4%，仅次于 OpenAI 的 o1，超过了 Claude 3.5 Sonnet。

模型架构与创新

DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，确保训练和推理的高效性。每个 token 激活约 370 亿参数，提升了模型的处理能力。此外，模型引入了无辅助损失的负载均衡策略和多 token 预测（MTP）技术，提高了训练效率和生成速度。

性能表现

在多项基准测试中，DeepSeek-V3 展现了卓越的性能：

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）：在 57 个学科的测试中，DeepSeek-V3 的准确率为 88.5%，而 OpenAI 的 o1 达到 92.3%。
HumanEval：评估代码生成和问题解决能力，DeepSeek-V3 的 pass@1 为 82.6%，o1 则为 92.4%。
MATH：测试数学问题解决能力，DeepSeek-V3 在 4-shot 设置下取得 61.6% 的准确率，o1 在 pass@1 上达到 94.8%。

实际应用案例对比

准备工作：

笔者只演示两个实例，大家可以自行验证结果或者实验更多场景，同时也会简单说一下笔者使用感受！

1、openAI o1模型

PS： o1模型是由ChatGPT Plus/Pro 提供，需要升级订阅ChatGPT Plus/Pro会员的童鞋可以参考：订阅ChatGPTPlus/Pro

2、注册DeepSeek账号

为严谨，如下图所示

为了更直观地了解 DeepSeek-V3 和 OpenAI o1 的实际表现，我们通过编程任务进行了对比测试。

测试任务：编写一个函数，判断输入的字符串是否为回文。

DeepSeek-V3 的回答：

要判断一个字符串是否为回文，可以编写一个函数，该函数将字符串反转并与原字符串进行比较。如果两者相同，则该字符串是回文。以下是使用Python编写的示例函数：

def is_palindrome(s):# 去除字符串中的空格并转换为小写，以便忽略大小写和空格的影响s = s.replace(" ", "").lower()# 比较字符串与它的反转return s == s[::-1]# 测试函数
test_string = "A man a plan a canal Panama"
if is_palindrome(test_string):print(f"'{test_string}' 是回文。")
else:print(f"'{test_string}' 不是回文。")

这个函数首先移除了字符串中的所有空格，并将其转换为小写，以确保比较时不受到大小写和空格的影响。然后，它通过切片操作 [::-1] 来反转字符串，并将其与原始字符串进行比较。如果两者相同，函数返回 True，表示字符串是回文；否则返回 False。

OpenAI o1 的回答：

当然，可以使用多种编程语言来实现判断字符串是否为回文的功能。以下是使用 Python 编写的示例函数：

def is_palindrome(s):"""判断输入的字符串是否为回文。参数:s (str): 要判断的字符串返回:bool: 如果是回文则返回 True，否则返回 False"""# 去除字符串中的非字母数字字符，并转换为小写cleaned = ''.join(char.lower() for char in s if char.isalnum())# 比较清理后的字符串与其反转是否相同return cleaned == cleaned[::-1]# 示例使用
if __name__ == "__main__":test_strings = ["A man, a plan, a canal: Panama","racecar","hello","No lemon, no melon"]for string in test_strings:if is_palindrome(string):print(f'"{string}" 是回文。')else:print(f'"{string}" 不是回文。')

解释：

清理字符串：
- char.lower()：将每个字符转换为小写，以忽略大小写差异。
- char.isalnum()：保留字母和数字字符，去除空格和标点符号。
- ''.join(...)：将过滤后的字符重新组合成一个新的字符串。
判断回文：
- cleaned[::-1]：这是Python中反转字符串的简便方法。
- 比较清理后的字符串与其反转后的字符串是否相同。

输出结果：

"A man, a plan, a canal: Panama" 是回文。
"racecar" 是回文。
"hello" 不是回文。
"No lemon, no melon" 是回文。

其他语言的实现示例

如果你需要使用其他编程语言来实现类似的功能，以下是一些示例：

Java

public class PalindromeChecker {public static boolean isPalindrome(String s) {// 去除非字母数字字符并转换为小写String cleaned = s.replaceAll("[^A-Za-z0-9]", "").toLowerCase();// 使用双指针法判断回文int left = 0;int right = cleaned.length() - 1;while (left < right) {if (cleaned.charAt(left) != cleaned.charAt(right)) {return false;}left++;right--;}return true;}public static void main(String[] args) {String[] testStrings = {"A man, a plan, a canal: Panama","racecar","hello","No lemon, no melon"};for (String s : testStrings) {if (isPalindrome(s)) {System.out.println("\"" + s + "\" 是回文。");} else {System.out.println("\"" + s + "\" 不是回文。");}}}
}

JavaScript

function isPalindrome(s) {// 去除非字母数字字符并转换为小写const cleaned = s.replace(/[^A-Za-z0-9]/g, '').toLowerCase();// 比较字符串与其反转是否相同return cleaned === cleaned.split('').reverse().join('');
}// 示例使用
const testStrings = ["A man, a plan, a canal: Panama","racecar","hello","No lemon, no melon"
];testStrings.forEach(string => {if (isPalindrome(string)) {console.log(`"${string}" 是回文。`);} else {console.log(`"${string}" 不是回文。`);}
});

这些示例展示了如何在不同的编程语言中实现回文判断功能。你可以根据需要选择适合的语言进行使用和修改。

回答这个问题的直观感受：
速度：
DeepSeek 胜
全面性：
o1 胜

接下来我们来搞点事情吧！！！让他们来相互提问：

我给出的题目是：
你要对其它AI模型进行不论任何方面的测试，你提一个觉得比较考研AI模型水平的问题

DeepSeek-V3 的回答：

一个能够考验AI模型水平的问题通常需要模型具备深度的理解能力、逻辑推理能力、以及可能的跨领域知识整合能力。以下是一个较为复杂的问题示例：

问题：

假设你是一位历史学家和计算机科学家的结合体，请分析并解释以下情境：

在19世纪的工业革命期间，蒸汽机的发明极大地推动了生产力的发展。如果当时的社会已经具备了现代计算机科学的初步知识（比如图灵机的概念），那么蒸汽机的发明和发展可能会受到哪些影响？请从技术、经济和社会三个角度进行详细分析。

这个问题考验了AI模型的以下几个方面：

历史知识：模型需要了解19世纪工业革命的历史背景，尤其是蒸汽机的作用和影响。
计算机科学知识：模型需要理解图灵机的基本概念及其在计算机科学中的意义。
逻辑推理：模型需要假设一个历史与科技交叉的情境，并推理出可能的结果。
跨领域整合：模型需要将历史、技术、经济和社会等多个领域的知识结合起来，进行综合分析。
创造性思维：模型需要在一个虚构的情境中进行合理的推测和想象。

通过这样的问题，可以较为全面地评估AI模型的理解能力、知识广度、逻辑推理能力以及创造性思维。

OpenAI o1 的回答：

当然，以下是一个能够全面考验AI模型各方面能力的问题：

问题：

请设计一个基于量子计算的加密算法，并详细描述其工作原理、实现方法以及相较于传统加密算法的优势和潜在安全性分析。同时，讨论该算法在当前量子计算技术发展水平下的可行性和未来发展方向。

为什么这个问题具有挑战性：

跨学科知识整合：
- 量子计算：需要理解量子比特、量子叠加、量子纠缠等基本概念，以及量子算法（如Shor算法、Grover算法）的原理。
- 密码学：了解传统加密算法（如RSA、AES）的工作机制和安全性基础。
- 数学基础：涉及复杂的数学理论，如数论、线性代数和概率论。
创新能力：
- 设计全新的加密算法不仅要求对现有技术有深入理解，还需要具备创造性思维，能够提出独特的解决方案。
技术实现细节：
- 需要详细描述算法的实现方法，包括量子门的选择、量子电路的设计等具体技术细节。
安全性分析：
- 分析算法在量子攻击下的安全性，与传统算法相比的优势，以及潜在的漏洞和防护措施。
前瞻性与可行性评估：
- 评估当前量子计算技术的发展水平，讨论该算法在现阶段的可实施性。
- 展望未来量子技术的发展趋势，预测该算法的应用前景和可能的改进方向。
综合分析能力：
- 不仅需要技术层面的描述，还需具备批判性思维，能够从多角度评估算法的实用性和安全性。

示例回答结构建议：

引言
- 简要介绍量子计算与传统加密算法的背景和重要性。
算法设计
- 描述算法的基本原理和核心机制。
- 详细说明量子门和量子电路的设计。
实现方法
- 具体的实现步骤和技术细节。
- 所需的量子资源和硬件要求。
优势分析
- 与传统加密算法相比的主要优势，如更高的安全性、更快的加密/解密速度等。
安全性分析
- 对抗量子攻击的能力。
- 潜在的安全风险和防护措施。
可行性评估
- 现阶段量子计算技术的发展水平对算法实施的影响。
- 需要解决的技术挑战和瓶颈。
未来发展方向
- 随着量子技术的进步，算法可能的优化和改进。
- 该算法在未来信息安全领域的应用前景。
结论
- 总结算法的创新点和实际应用价值。

总结：

这个问题不仅要求AI模型具备深厚的理论知识，还需要其具备创新设计和综合分析的能力。通过回答这一问题，可以全面评估AI在跨学科知识整合、技术创新、细节实现和前瞻性思维等多个方面的水平。

最后：
你们觉得两家模型谁回答得最好，大家想看DeepSeek和o1对“量子计算加密”或者“蒸汽机的发明和发展可能会受到哪些影响”的回答可以去试试哦！

解释：

输出结果：

其他语言的实现示例

Java

JavaScript

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