deepseek-reasoner در برابر o3

هر دو مدل از نوعِ استدلالی‌اند — پیش از پاسخ «فکر» می‌کنند — اما از دو انتهای طیفِ هزینه می‌آیند. o3 یکی از قوی‌ترین مدل‌های استدلالیِ OpenAI است و نقاطِ قوتِ اعلام‌شده‌اش پروژه‌های تحقیقاتی، تحلیلِ بازارهای مالی و تأییدِ صحتِ راه‌حلِ ریاضی است؛ در مقابل، دو نقطه‌ضعفِ رسمی‌اش تأخیرِ بالا و هزینهٔ بالاست. deepseek-reasoner همان الگوی «زنجیرهٔ فکرِ درون‌مدلی» را با قیمتی به‌مراتب پایین‌تر ارائه می‌کند و برای ریاضی، منطق و کدنویسیِ پیچیدهٔ چندمرحله‌ای معرفی شده. تفاوت‌های ساختاری هم مهم‌اند: پنجرهٔ متنِ o3 با ۲۰۰ هزار توکن بیش از سه برابرِ ۶۴ هزار توکنِ deepseek-reasoner است و برای پرونده‌های حجیم دستِ بازتری می‌دهد؛ از طرفِ دیگر deepseek-reasoner پاسخِ استریمی را پشتیبانی می‌کند و o3 نه — در ابزارهای تعاملی، دیدنِ تدریجیِ پاسخ تجربهٔ کاملاً متفاوتی می‌سازد. منطقِ انتخاب سرراست است: اگر خطا برایت گران تمام می‌شود، بودجه مسئلهٔ اول نیست و ورودی‌هایت بلندند، o3 را بردار؛ اگر می‌خواهی استدلال را در مقیاس و با صورت‌حسابِ قابلِ‌تحمل به خطِ تولید ببری، deepseek-reasoner نقطهٔ شروعِ منطقی‌تری است و فقط مسئله‌های شکست‌خورده را بالا بفرست. قیمتِ لحظه‌ایِ هر دو به تومان در جدولِ بالای صفحه آمده — در کارِ پرتکرار، قیمتِ توکنِ خروجی همان عددی است که تصمیم را می‌سازد، و این‌جا فاصلهٔ دو مدل رده‌ای است، نه جزئی.

• • کدنویسی: deepseek-reasoner — کدنویسیِ پیچیدهٔ چندمرحله‌ای جزو قوت‌های اعلام‌شده‌اش است و هزینه را پایین نگه می‌دارد؛ o3 برای بازبینیِ حساسِ نهایی.
• • متن فارسی: هیچ‌کدام مدلِ نگارش معرفی نشده‌اند؛ متنِ روان را به یک مدلِ چتِ باکیفیت بده و استدلالی‌ها را برای مسئله نگه دار.
• • حجم بالا: deepseek-reasoner — هزینهٔ بالای o3 نقطه‌ضعفِ اعلام‌شدهٔ خودِ مدل است؛ اجرای انبوه فقط با گزینهٔ ارزان‌تر معنا دارد.