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国产开源模型强势追击!DeepSeek与OpenAI最新模型实测对决
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DeepSeek R1模型完成小版本升级,最新版本DeepSeek-R1-0528已开源。通过与OpenAI的o3模型对比测试,DeepSeek在代码生成方面表现出色,能直接输出可运行的网页游戏源码,前端美观。但在数学题推理方面,DeepSeek耗时较长。在地理常识和历史考据方面,DeepSeek略逊于OpenAI,但在乐队成员统计方面,DeepSeek效率更高。总体而言,DeepSeek R1性能接近甚至在部分任务上超过OpenAI o3。

💻代码生成:DeepSeek R1能直接输出完整的网页游戏源码,点击即可运行,前端界面美观,具备基础对战逻辑,优于OpenAI将代码分块输出且需手动调试。

📐函数推理:在函数构造与嵌套函数推导题中,DeepSeek R1耗时较长(351秒),但最终得出正确答案,逻辑严密,体现了反复演算和验算的特点。

🗺️地理常识:在黑龙江、吉林、辽宁与外国接壤的地市级行政单位数量统计中,DeepSeek R1仅回答了5个,低于正确答案12个,存在漏算。

📜历史考据:在历史文物考据题中,DeepSeek R1出现幻觉,将文物关联至错误对象,导致误判,而OpenAI能准确识别文物并提供详细考证。

🎶乐队统计:在《乐队的夏天》乐队成员统计中,DeepSeek R1快速列举乐队并筛选女性成员,用时不到1分钟,效率高于OpenAI。


《科创板日报》5月29日讯 DeepSeek昨晚通过微信交流群通知,其DeepSeek R1模型完成小版本升级,并在今日凌晨开源了最新版本模型DeepSeek-R1-0528。

代码测试平台Live CodeBench中显示,DeepSeek-R1-0528性能可以媲美OpenAI最新的o3(High)模型。

小K今日以一名普通用户的身份,参考AI基准测试xbench的例题,在DeepSeek和OpenAI官网分别对它们最新的R1模型和o3模型进行了对比测试。


第1题小K请DeepSeek和OpenAI模型分别写了一个可以在网页上运行的“三国杀”游戏。测试维度包括代码生成、可运行性、模块化能力和交互设计。

DeepSeek的回答直接输出了完整的网页游戏源码,并且点击能直接运行。前端界面美观,具备基础美术元素,能完成简单对战逻辑

相比之下,OpenAI给出的解决方案则将前端、脚本和逻辑分别输出在3个独立代码块中,用户需自行保存为多个文件,运行时还伴有报错,需要手动调试,不能完成对战。而且界面粗糙、无UI美化。

这道题DeepSeek胜出。DeepSeek模型在“代码工程化”能力上已有显著优势,表现出对前端框架的更好理解。


第2题是一道典型的函数构造与嵌套函数推导题:已知f(f(x))=x2−11x+36f(f(x))=x^2-11x+36,求f(5)。测试维度包括函数反演、代数推理能力和数学逻辑清晰度。

DeepSeek耗时351秒推导出解法,思考过程非常长,进行了反复演算和验算,过程详细且逻辑缜密,从代入法到固定点分析再到反设求解,最后合理排除矛盾值,最终得出f(5)=6的唯一解答。

OpenAI则用时仅41秒,给出了同样正确的答案,而且逻辑清晰、推理精炼。推出固定点、构造反函数思路合理,无冗余步骤。

这一题尽管DeepSeek和OpenAI最终均给出了正确答案,但DeepSeek推理时间长,在数学题场景仍待优化


第3题是:黑龙江、吉林、辽宁,共有多少个地市级行政单位与外国接壤?测试维度包括地理常识、事实检索和数据整合能力。

这道题的正确答案是12个。而DeepSeek仅回答了5个。

DeepSeek推理过程中错误理解了“地市级单位”是否一定拥有边境口岸。例如将黑龙江部分地市(如伊春、鹤岗)忽略,导致其推理思路存在漏算。

反观OpenAI正确地点名了12个地市。


第4题是:有一个被剪做鞋样的历史文物,对研究唐代均田制起到了重要的作用,这个文物中记载的年份,有一位唐朝的一代名相去世,请问这位名相有几个儿子?测试维度包括历史考据、细节辨析能力和文献准确性。

DeepSeek在此题中出现了幻觉,造成误判,DeepSeek错将有“一个被剪做鞋样的历史文物”关联至"唐代田界砖",虽最后回答出“有4子”,但纯属偶合。

OpenAI正确识别文物“赵怀满夏田契”署于贞观十七年(643年),对应去世人物为魏徵,并指出魏徵有四子:魏叔玉、魏叔琬、魏叔璘、魏叔瑜。识别精准,逻辑链条完整无误。引用旧唐书、新唐书等文献,考证准确。


第5题是:《乐队的夏天》各季top5乐队中一共有多少名女性成员?测试维度包括多维信息提取、成员归属辨析、数据整合能力。

DeepSeek依次列举了三季节目中的Top5乐队,并从中筛选女性成员(如新裤子的赵梦、刺猬的石璐、安达组合的其其格玛等),统计结果为5位女性成员,并对女性在乐队中所扮演的角色进行了总结(主唱、贝斯手、鼓手等)。用时不到1分钟即完成高质量统计+表格整理,效率高。

OpenAI也给出了相同的数量,考证细致,但花费近6分钟,在交互场景中显得拖沓


通过以上实测可以看出,DeepSeek R1的表现非常接近甚至在部分任务上超过了OpenAI最新O3模型。在代码生成、复杂函数推理、统计等方面,DeepSeek展现出全面且稳定的进步,正快速缩小与顶级闭源模型的差距。

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