Сравнение моделей DeepSeek V3.2 vs o3-mini

× deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek‑V3.2 — большая языковая модель, сочетающая высокую вычислительную эффективность с сильными рассуждениями и агентным использованием инструментов. Она использует DeepSeek Sparse Attention (DSA), чтобы снижать стоимость обучения и инференса без заметной потери качества на длинном контексте, а масштабируемое постобучение с подкреплением дополнительно усиливает reasoning‑возможности. Модель хорошо подходит для сложных сценариев с кодом, поиском и использованием инструментов, а режим рассуждений можно включать и выключать через параметр `reasoning.enabled`.

× openai/o3-mini

OpenAI o3-mini — экономичная языковая модель, оптимизированная для задач рассуждений в STEM, особенно сильная в науке, математике и программировании. Эта модель поддерживает параметр `reasoning_effort`, который можно установить в значения "high", "medium" или "low" для управления временем на рассуждения. Значение по умолчанию — "medium". OpenRouter также предлагает слаг модели `openai/o3-mini-high`, чтобы по умолчанию использовать параметр "high". Модель имеет три регулируемых уровня усилия рассуждений и поддерживает ключевые возможности для разработчиков, включая вызов функций, структурированные выходные данные и стриминг, но не поддерживает обработку изображений. Модель демонстрирует значительные улучшения по сравнению с предшественником: эксперты предпочитали её ответы в 56% случаев и отмечали снижение серьёзных ошибок на сложных вопросах на 39%. При среднем уровне усилия рассуждений o3-mini соответствует производительности более крупной модели o1 на сложных оценках рассуждений, таких как AIME и GPQA, сохраняя меньшую задержку и стоимость.