DeepSeek R1 与 OpenAI o1：2026年推理模型对比

如果您在2026年选择DeepSeek R1与OpenAI o1进行推理工作负载，权衡的已不再是“开源权重与更好的数字”。而是“以极低的价格获得开源权重，与OpenAI现在视为过时模型的模型相比”。R1于2025年1月发布，带有MIT许可的权重，在AIME 2024、MATH-500和SWE-Bench Verified上的基准分数与o1-1217相差一两点。o1的API列表价格从未低于每百万个token 15美元输入/60美元输出，而OpenAI自己更新的o系列模型已经取代了它。本比较将介绍基准、定价、部署选项以及我们在生产中使用的决策规则。

判决：谁赢，以及为了谁

在2026年几乎任何新项目中，DeepSeek R1都比OpenAI o1更优。 R1在主要推理基准上与o1-1217相当，以MIT许可证发布，允许您自行托管，并且运行成本大约是o1 API成本的4%。今天仍然偏好o1的唯一诚实理由是现有的OpenAI合同或要求在美国托管推理的监管环境。

话虽如此，这两个模型都不是当前的最先进水平。OpenAI已经将其推理系列升级到o3和o4-mini；DeepSeek自己的当前一代是V4（于2026年4月24日发布）。如果您是全新开始并希望获得前沿推理，请考虑那些模型。R1与o1的比较仍然很重要，因为这两个模型仍然被广泛部署，它们都有稳定、有文档记录的行为，而R1的开源权重使其成为自行托管推理的默认参考点。

一瞥：DeepSeek R1 与 OpenAI o1

来自... DeepSeek-R1 technical report （2025年1月）。o1 的定价从... OpenAI 的 API 定价页面我们通过检查次要来源确认o1的价格为每百万个token 15美元/60美元，而更新的o系列模型的价格大幅降低。R1的0.55美元/2.19美元的数字是DeepSeek在R1当前时发布的；今天的 DeepSeek API pricing 专注于 V4-Flash 和 V4-Pro 级别（见下文定价部分）。

Reasoning and math

这是最干净的对决，因为这两个模型都是专门为推理步骤构建的，DeepSeek的技术报告还包括与o1-1217的直接表格对比。

DeepSeek-R1在AIME 2024上实现了79.8% Pass@1的分数，略高于OpenAI-o1-1217。在MATH-500上，它达到了97.3%的分数，与OpenAI-o1-1217表现相当，并且显著优于其他模型。在GPQA Diamond——研究生水平的科学基准上，R1达到71.5%，略低于o1。

头条新闻是R1在与o1的数学和STEM推理能力上互有胜负，而不是完全占据优势。这两个模型在相似的性能区间内收敛；区分它们的是价格、透明度和许可，而不是原始能力。如果您想深入了解这一方面，请参阅我们的 DeepSeek R1 review 对相同的基准测试进行了更详细的说明。

Coding

在软件工程任务上，R1和o1基本上是平局。DeepSeek-R1在SWE-bench Verified上的表现强劲，得分为49.2%，略高于OpenAI o1-1217的48.9%。这使得DeepSeek-R1在软件验证等特定推理任务中成为强劲的竞争者。在Codeforces——编程竞赛的代理——DeepSeek-R1获得了2,029的评级，优于96.3%的人类程序员，而o1-1217的百分位数为96.6。

在日常使用中，由于它们在最终答案之前会发出长的内部推理轨迹，因此两个模型在每个请求上都很慢。对于交互式编码（自动完成、行内编辑），它们都不是合理的默认选项——将推理器与更快的通用模型配对。我们在 DeepSeek for coding 并与 IDE 原生工具进行比较 DeepSeek Coder vs Copilot.

R1 不擅长什么

R1论文在这里非常坦率。DeepSeek-R1在函数调用、多轮对话、复杂角色扮演和JSON输出等任务上的能力不及DeepSeek-V3。如果您的应用程序依赖于工具调用或严格的JSON形状，那么R1和o1都不是正确的首选模型——选择一个非推理聊天模型，并将只有困难的推理子任务路由到推理器。

Writing and general chat

对于散文、摘要和普通问答，两个推理模型都是过度的。它们在处理简单提示时消耗额外的令牌“思考”，这使得它们比非推理模型在相同输出质量下更慢、更贵。

如果您需要一个适用于混合工作负载的单个模型，V4-Flash或GPT-5 Mini比任何推理器都更好。R1和o1在困难数学、困难编码和逐步逻辑分析方面有其价值。对于所有任务类型的更广泛对比，请参阅我们的 DeepSeek vs ChatGPT comparison.

价格：输入端有27倍的差距，输出端约27倍

OpenAI的o1 API费率自发布以来没有变动。OpenAI o1的费用为每百万输入令牌15美元和每百万输出令牌60美元，而基于R1模型的DeepSeek Reasoner，其定价为每百万输入0.55美元和每百万输出2.19美元。这就是与R1发布同期进行的比较。

2026年有两个重要的注意事项：

• OpenAI本身建议迁移离开o1。 行业评论现在一致建议替换它：“o1的费用为15/60美元，价格昂贵。o3（2/8美元）在输入上便宜7.5倍，o4-mini（1.10/4.40美元）便宜13.6倍。两者在大多数基准测试中都优于o1。”如果你仍然使用o1，那么你今天的实际比较是R1与o3或o4-mini。
• DeepSeek的推理器定价也有所变动。 The legacy deepseek-reasoner 模型ID目前路由到 deepseek-v4-flash 在思考模式下，将于2026年7月24日15:59 UTC停用。今天的DeepSeek思考模式费率遵循V4-Flash：每1M令牌0.0028美元缓存命中/0.14美元缓存未命中/0.28美元输出，或V4-Pro促销价0.435/0.87美元（至2026年5月31日75%折扣；目录价0.0145/1.74/3.48美元）。

工作示例：每月1百万次推理调用

假设有2,000个输入令牌（缓存系统提示），200个输入令牌（用户消息，未缓存），以及每次调用1,500个输出令牌。我们乘以1,000,000次调用。R1的旧费率没有缓存层，所以我们把所有2,200个输入令牌归入一个桶中。

OpenAI o1（为公平起见不应用缓存）：

Input  : 2,200 × 1,000,000 = 2.2B tokens × $15/M  = $33,000.00
Output : 1,500 × 1,000,000 = 1.5B tokens × $60/M  = $90,000.00
                                                    ----------
Total                                              = $123,000.00

DeepSeek R1（旧版费率）：

Input  : 2,200 × 1,000,000 = 2.2B tokens × $0.55/M = $1,210.00
Output : 1,500 × 1,000,000 = 1.5B tokens × $2.19/M = $3,285.00
                                                     ---------
Total                                              = $4,495.00

DeepSeek V4-Flash，思考模式（今天的等效产品）：

Input cache hit  : 2,000 × 1,000,000 = 2.0B × $0.0028/M = $5.60
Input cache miss :   200 × 1,000,000 = 0.2B × $0.14/M  = $28.00
Output           : 1,500 × 1,000,000 = 1.5B × $0.28/M  = $420.00
                                                         -------
Total                                                  = $504.00

旧版R1费率在类似费率下已经比o1便宜约27倍。迁移到V4-Flash可以将费用降低一个数量级。使用 DeepSeek pricing calculator 以连接您自己的令牌组合。

部署、隐私和生态系统

这就是两款产品最明显不同的地方。

• R1是开放权重并拥有MIT许可证。 存储库和权重受MIT许可证的许可；R1系列支持商业使用、修改和衍生作品，包括用于训练其他LLM的蒸馏。您可以在自己的GPU上自行托管，在单个工作站上运行蒸馏变体，或使用任何提供R1的服务提供商。
• o1仅提供API服务且托管在美国。 没有权重，没有自托管，没有本地部署选项。对于某些受监管的工作负载来说，这是一个特性；对于其他工作负载来说，这是一个硬性障碍。
• R1的数据路径通往DeepSeek服务器 当您使用托管API时。如果您无法将数据发送到中国的服务器，请自托管R1——这正是开放权重发布的目的。我们在[文档]中涵盖了权衡。 DeepSeek’s privacy posture.
• 生态系统。 OpenAI提供更广泛的产品面——消费者ChatGPT、商业和企业计划、代理以及广泛的集成。DeepSeek更侧重于模型和API，拥有一个最小的聊天UI，主要存在是为了让人们尝试底层模型。如果您需要应用级别的功能（文件搜索、图像生成、语音），那是OpenAI的领域；如果您需要一个您能控制模型，那是DeepSeek的。

如何调用每个组件

DeepSeek的API与OpenAI-SDK兼容。聊天请求通过 POST /chat/completions，一个与OpenAI兼容的端点，使用 base_url="https://api.deepseek.com"该API是无状态的——客户端必须在每个请求中重新发送会话历史，与保持会话历史的网页聊天不同。DeepSeek还公开了一个与Anthropic兼容的界面，针对相同的基URL。

使用V4思维模式模型（现代版的）的Python最小示例 deepseek-reasoner):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="YOUR_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Prove sqrt(2) is irrational."}],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
    temperature=0.0,
    max_tokens=4096,
)

print(resp.choices[0].message.reasoning_content)  # the reasoning content
print(resp.choices[0].message.content)            # the final answer

Thinking mode returns reasoning_content alongside the final content。如果您正在从旧版 deepseek-reasoner ID迁移，更改只需一行——切换 model to deepseek-v4-flash with reasoning_effort="high" 在2026年7月24日15:59 UTC之前，之后旧版ID将停止工作。代码示例位于[代码库]中。 DeepSeek API入门指南.

对于o1，您调用OpenAI的 chat/completions with model="o1"。请注意，o系列模型不接收 temperature or top_p 以常规方式处理；它们忽略这些值。截至2026年4月，o系列模型支持函数调用和结构化输出，但一些参数（如温度和top_p）的行为不同。在构建推理模型管道之前，请检查OpenAI的最新兼容性矩阵文档。

选择R1还是o1的时机

在以下情况下选择DeepSeek R1

• 在规模上您对价格敏感（任何超过约1000万推理输出令牌/每月的）。
• 您需要自托管、本地推理或断网部署。
• 您正在进行需要检查模型权重或提炼较小变体的研究。
• 您想研究或修改一个推理模型——R1的公开发布使得这一点成为可能。

在以下情况下选择OpenAI o1

• 您已经在OpenAI基础设施上，切换的成本超过了节省。
• 您的合规性立场要求一个设有美国托管SaaS提供商，并具有既定采购途径。
• 您需要只能通过ChatGPT Pro访问的o1-pro级别推理。

Even in the second case, web sources consistently push readers toward o3 or o4-mini rather than o1 itself. “Avoid o1 ($15/$60) unless you have a specific, validated need for its reasoning depth. o3 covers most reasoning use cases at 87 % less cost.”

2026年真正流行的是什么

为了诚实起见：如果你今天开始一个项目，R1和o1都不应该是你的默认推理器。DeepSeek的R1-0528更新将AIME 2024的准确率从约79.8%提升到91.4%，将AIME 2025的准确率从70.0%提升到87.5%。DeepSeek的V4系列于2026年4月24日发布，取代了R1在API上的思维模式工作负载，而OpenAI的o3和o4-mini则取代了其产品线中的o1。

R1与o1的问题仍然有用，原因有两个：许多生产系统仍在使用这两个特定的版本，而且这种比较是展示开放权重推理如何在单季度内缩小与封闭源推理差距的最清晰说明。关于DeepSeek此后的发展，请参阅 DeepSeek V4.

Alternatives worth considering

• OpenAI o3 / o4-mini ——当前OpenAI推理器，在更高基准分数下比o1便宜。
• DeepSeek V4-Pro推理 — DeepSeek的前沿级推理；费率为每1M个Token（缓存命中/未命中/输出）$0.0145 / $1.74 / $3.48（有效费率为2026年5月31日前的75%促销期间$0.003625 / $0.435 / $0.87）。
• Claude推理模式 ——Anthropic在Sonnet/Opus层级上的扩展思维功能。
• 自托管R1提炼 — 32B和70B的蒸馏检查点在单个高内存GPU上运行，并保留了R1大部分数学能力。

浏览我们的完整 AI comparison hub 以进行匹配的面对面比较，或跳转到 DeepSeek alternatives for reasoning 用于更广泛的调查。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.