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基准测试：数学、代码与中文能力。
在人工智能领域，基准测试被广泛应用于衡量模型实力。通过基准测试，我们可以看到DeepSeek-R1、GPT-4、Claude 2在数学推理、代码生成、中文理解等核心能力上的差异。
数学推理能力方面，在AIME 2024测试中，DeepSeek-R1以得分率79.8%夺冠，GPT-4以得分率79.2%紧随其后，Claude 2得分率为77.5%。在MATH-500测试中，DeepSeek-R1以通过率97.3%领先。这得益于DeepSeek的混合专家系统（MoE）架构。在面对复杂数学问题时，DeepSeek-R1可精准调用模块。例如处理复杂问题，DeepSeek-R1分步推理准确率为68%，较密集模型提升22%。
代码生成能力方面，DeepSeek-R1在HumanEval测试中的通过率为78.7%，在MBPP测试中的得分率为82.3%，均高于GPT-4和Claude 2。这得益于其针对性训练和MoE架构。面对竞赛级题目，DeepSeek-R1算法方案平均排名前12%，而GPT-4仅排名前15%。
中文理解能力方面，DeepSeek-R1在C-Eval基准测试中的得分率为86.5%，在CMMLU测试中的得分率为83.2%，均领先GPT-4和Claude 2。这得益于其对中文数据的深度挖掘与优化，其中文语料训练数据超过90%，在处理富含文化内涵的文本任务时表现卓越。
三者数学推理、代码生成、中文理解能力对比数据如表1-6所示。
表1-6 数学推理、代码生成与中文理解能力对比数据
延迟与并发：谁能快人一步？
数字化时代，响应性能是衡量大语言模型实用性的关键，影响用户体验和业务效率。在延迟和并发处理能力上，DeepSeek-R1、GPT-4、Claude 2各有特点。
在响应能力方面，DeepSeek-R1以0.8秒的平均响应时间脱颖而出，其MTP技术能一次预测多个token，加快推理速度，处理日常咨询更为流畅。GPT-4以平均1.2秒、Claude 2以平均1.1秒稍逊，在高实时性场景中，这零点几秒的差距影响巨大。
在并发处理能力方面，DeepSeek-R1单实例最大并发200请求／秒，它能同时处理大量请求，确保高负载下稳定运行。比如在线教育平台应用中，面对众多学生同时提问，它也能尽快回复。GPT-4单实例最大并发为150请求／秒，Claude 2单实例最大并发为160请求／秒，可见DeepSeek-R1在高并发场景优势明显。
DeepSeek-R1具有快速响应、高并发处理的优势，在在线客服场景中，可提升客户满意度在实时翻译场景中，能确保翻译及时流畅，让交流更顺畅。
三者响应性能对比数据如表1-7所示。
表1-7 响应性能对比数据
多语言与专业领域：广度与深度的探索。
全球化浪潮中，多语言支持是大语言模型的重要特性。其中，覆盖范围与翻译质量是关键指标。
DeepSeek-R1支持96种语言，语言覆盖广，尤其精通中文，能精准处理各类中文文本任务，中英互译BLEU分数达58.3分，翻译古典诗词能传意留韵。
GPT-4支持95种语言，尤其精通英文，中英互译BLEU分数为57.9分，翻译商务、学术文件准确、规范。
Claude 2支持92种语言，英文水平不错，中英互译BLEU分数为56.8分，处理英文长文本时能把握逻辑主旨，翻译小说时能展现人物情感。
三者多语言支持能力对比数据如表1-8所示。
表1-8 多语言支持能力对比数据
金融、医疗、法律等专业领域对模型的专业性和准确性要求极高，DeepSeek-R1、GPT-4、Claude 2在这些领域各有优势，适用性不同。
在金融领域，GPT-4以91.2%的金融文本理解准确率领先，它能快速提取关键信息，精准分析市场趋势。DeepSeek-R1的准确率为89.5%，在金融风险评估等方面表现出色。Claude 2的准确率为88.7%，适用于处理复杂逻辑推理和合规性分析。
在医疗领域，GPT-4的医学知识问答准确率为87.6%，它可为医生提供辅助诊断建议。DeepSeek-R1的准确率为85.3%，在常见疾病诊断和治疗建议方面表现佳。Claude 2的准确率为84.9%，在医学研究和临床报告分析中发挥重要作用。
在法律领域，GPT-4以86.4%的法律案例理解准确率领先，它能深入分析法律案例。DeepSeek-R1的准确率为83.7%，在中文法律文本理解分析方面有优势。Claude 2的准确率为82.9%，在法律推理和文书撰写方面严谨、专业。
三者专业领域能力对比数据如表1-9所示。
表1-9 专业领域能力对比数据
上下文与创意：长文本和灵感的碰撞。
在信息爆炸时代，长文本处理能力、多轮对话能力、文案创作原创性及图文协同能力是大语言模型重要的考量指标。
在长文本处理能力方面，DeepSeek-R1的128K token上下文窗口远超GPT-4的32K token、Claude 2的100K token，它能处理各类长篇文档。
在多轮对话能力方面，DeepSeek-R1支持30轮连续对话，且上下文能够保持一致，优于GPT-4的25轮、Claude 2的28轮，在客服等场景更具竞争力。
在文案创作原创性方面，DeepSeek-R1评分为8.5分（满分10分），它能生成有创意的文案。GPT-4评分为9.1分（满分10分），Claude 2评分为8.7分（满分10分）。
在图文协同能力方面，DeepSeek-R1支持基础图文理解和生成，GPT-4支持高级图文理解和生成，Claude 2支持中级图文理解和生成。
在内容创作和设计辅助场景中，DeepSeek-R1可以其优越的长文本处理能力、多轮对话能力及图文协同能力，为创作者和设计师提供助力。
三者长文本处理、对话能力等方面的对比数据如表1-10所示。
表1-10 长文本处理、对话能力等方面的对比数据
总体来看，DeepSeek-R1、GPT-4和Claude 2各有所长。
DeepSeek-R1在数学推理、代码生成及中文处理方面实力较强，在相关测试中表现较好，能对中文任务深度优化，响应快且并发处理能力强，在实时场景表现卓越。
GPT-4在通用创意生成领域表现突出，内容原创性强，专业领域分析深入、准确，支持多模态处理，可为创作者提供灵感。
Claude 2在文本理解深度、对话连贯性、知识准确性及安全性控制方面表现出色，能谨慎处理敏感与隐私问题。
如果对数理分析和中文交互要求高，可选DeepSeek-R1；如果对创意和专业洞察要求高，可选GPT-4；如果对文本理解和对话流畅度要求高，则选Claude 2。
未来，大语言模型将强化逻辑推理能力，更加注重多模态数据融合，向行业应用深入发展，在各行业发挥重要作用，推动社会进步。