OpenAI o3-mini vs DeepSeek R1

Questo confronto dettagliato evidenzia come, nonostante l’OpenAI o3‑mini offra prestazioni complessive migliori in molti ambiti, il DeepSeek‑R1 rimanga una valida alternativa per adesso a costi piú bassi, grazie ai suoi punti di forza specifici e al modello open-source. La decisione finale dovrà tenere conto delle esigenze particolari dell’utente, sia in termini di performance che di costi e flessibilità di implementazione, anche se attualmente la piattaforma offerta da OpenAI è molto piu stabile e affidabile dell'infrastruttura offerta da DeepSeek.

Analisi dei Benchmark e delle Prestazioni

Prestazioni Globali

• Global Average:
  L’OpenAI o3‑mini registra una media globale di 73.94, mentre il DeepSeek‑R1 ottiene 71.38. Questo dato suggerisce che l’o3‑mini ha una performance leggermente migliore nel complesso, coprendo una vasta gamma di task.

Competenze Specifiche

• Reasoning:
  Con un punteggio di 89.58 rispetto agli 83.17 di DeepSeek‑R1, l’OpenAI o3‑mini dimostra una notevole capacità nel ragionamento, essenziale per comprendere, analizzare e trarre conclusioni da informazioni complesse.
• Coding:
  Nell’ambito della programmazione, il modello o3‑mini segna 82.74, ben al di sopra dei 66.74 di DeepSeek‑R1, evidenziando una maggiore abilità nel comprendere concetti di programmazione e risolvere problemi di coding.
• Matematica:
  Al contrario, per quanto riguarda i compiti matematici, il DeepSeek‑R1 si distingue con un punteggio di 79.54 contro i 65.65 dell’o3‑mini, dimostrando una maggiore forza nel ragionamento numerico e nella risoluzione di problemi matematici.
• Data Analysis e Linguaggio:
  Nel data analysis, l’o3‑mini segna 70.64 rispetto a 69.78 di DeepSeek‑R1, mentre per i task linguistici il punteggio è di 50.68 contro 48.53. In entrambi i casi, il vantaggio dell’o3‑mini è marginale ma presente.
• IF (Indice di Funzionalità) Average:
  Con un punteggio di 84.36 rispetto agli 80.51 del DeepSeek‑R1, l’OpenAI o3‑mini sembra possedere una capacità complessiva di “intelligenza” leggermente superiore, coprendo un ampio spettro di competenze.

Benchmark Aggiuntivi

• NYT Connections (Puzzle):
  Qui l’OpenAI o3‑mini si posiziona con un punteggio di 72.4, posizionandosi tra i migliori performer. Il DeepSeek‑R1, con 54.4, risulta superato di ben 18 punti, evidenziando una differenza significativa nella capacità di risolvere puzzle complessi.

Humanity’s Last Exam:

• Accuracy (%):
  L’o3‑mini (versione high) raggiunge il 13.0% di risposte corrette, mentre il DeepSeek‑R1 ottiene il 9.4%, indicando una maggiore efficacia nel fornire risposte giuste.
• Calibration Error (%):
  Un parametro importante è l’errore di calibrazione: l’o3‑mini mostra un errore del 93.2% contro l’81.8% del DeepSeek‑R1. Poiché un errore di calibrazione più basso è preferibile, il DeepSeek‑R1 risulta migliore in questo ambito, suggerendo una maggiore affidabilità nelle sue previsioni di confidenza.
• Altri Benchmark:
  Sui test come AIME 2024, SWE-bench e Codeforces, l’OpenAI o3‑mini dimostra un vantaggio nel comprendere istruzioni complesse e nei compiti di ragionamento, anche se alcuni task richiedono uno sforzo di ragionamento elevato da parte di entrambi i modelli.

Confronto fra prezzi per l'uso delle API

Dal punto di vista economico, il modello DeepSeek‑R1 è più conveniente:

• DeepSeek‑R1:
• $0.14 per milione di input tokens memorizzati
• $2.19 per milione di output tokens
• OpenAI o3‑mini:
• $0.55 per milione di input tokens
• $4.40 per milione di output tokens

Anche se l’o3‑mini offre prestazioni superiori in molti ambiti, il suo costo API è maggiore rispetto a DeepSeek‑R1. Tuttavia, il prezzo dell’o3‑mini risulta competitivo e, in alcuni casi, è descritto come più conveniente rispetto ad altri modelli di OpenAI, come l’O1‑mini.

Open-sourced vs Closed-source

Un aspetto determinante per molti utenti è la disponibilità del codice sorgente:

• DeepSeek‑R1 è completamente open-sourced, il che offre maggiore trasparenza e possibilità di personalizzazione.
• OpenAI o3‑mini, al contrario, segue la tradizionale strategia di OpenAI, mantenendo il modello closed-source, limitando l’accesso e la possibilità di modifiche da parte della community.

Il confronto tra OpenAI o3‑mini e DeepSeek‑R1 evidenzia una serie di punti di forza e di debolezza per ciascun modello:

OpenAI o3‑mini si distingue per:

• Migliori performance globali e in specifiche aree come il ragionamento e il coding.
• Ottime prestazioni in benchmark complessi (es. NYT Connections e AIME).
• Un vantaggio nell’IF average, che ne sottolinea l’efficacia generale.

DeepSeek‑R1 eccelle in:

• Compiti matematici, dove il punteggio supera significativamente quello dell’o3‑mini.
• Migliore calibrazione delle previsioni, con un errore inferiore.
• Costi API decisamente più contenuti, rendendolo una scelta attraente per chi ha vincoli di budget.
• La completa apertura del codice, che favorisce la trasparenza e l’adozione da parte della community open-source.

La scelta tra i due modelli dipenderà quindi dall’uso specifico: chi ha bisogno di performance superiori in ragionamento e coding potrebbe optare per l’OpenAI o3‑mini, mentre chi lavora principalmente su problemi matematici, o cerca soluzioni più economiche e trasparenti, potrebbe trovare in DeepSeek‑R1 l’opzione migliore.