DeepSeek 与 OpenAI o1：2026年哪个推理模型胜出？

如果您在深度搜索与OpenAI O1之间进行选择，针对以推理为主的工作负载——如代理编码、多步数学、长文档分析——过去一年中比较结果发生了显著变化。OpenAI的O1，该模型在2024年末定义了“先思考再回答”的类别，现在已成为OpenAI阵容中最昂贵的推理模型，并被O3和GPT-5系列所超越。与此同时，DeepSeek于2026年4月24日发布了V4版本，Pro和Flash两个等级都配备了1000万个token的上下文窗口和推理努力控制，这些功能都集成在一个模型中。

本文为您提供了结论，背后的数据，一个实际成本示例，以及关于何时每个模型仍然是正确选择的明确建议。

结论：DeepSeek V4在价格和平衡性上胜出；o1仅凭惯性胜出

对于2026年4月的全新构建， DeepSeek V4是更好的默认选择 对于推理工作负载——尤其是编码代理、长上下文分析和任何输出token消耗重要的管道。 DeepSeek V4-Pro 帖子 在SWE-Bench验证中达到80.6% 在列表价格为每1000万个输出token 3.48美元（目前2026年5月31日前的75%促销期间为0.87美元/M）的情况下， o1列出了每百万个token输入15美元和输出60美元 ——在V4-Pro促销期间，输出成本大约便宜了69倍（在列表价格为17倍），而对于OpenAI自己定位为过时模型的DeepSeek来说。

o1仍然是正确的选择 在狭窄情况下：依赖o1特定推理行为的现有生产代码、已涵盖OpenAI的企业采购合同，或不愿接受DeepSeek API在中国服务器上处理数据的团队。对于其他人，迁移的数学计算结果强烈倾向于V4。

一目了然比较

DeepSeek V4的价格以DeepSeek定价页面2026年4月的数据为准。o1的价格来自OpenAI定价页面和第三方追踪器，也是2026年4月的数据。在做出承诺前请务必核实。

两个模型实际工作原理

DeepSeek V4：一个模型，三种推理模式

V4以两个MIT许可下的开放权重专家混合模型的形式发布。 DeepSeek自家的模型卡 将V4-Pro描述为1.6万亿参数，每个token激活49B，V4-Flash为284B，激活13B，两者都支持一百万token的上下文。推理通过请求参数控制，而不是单独的模型ID：

• Non-thinking — 通过 extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}; 无逐步推理；最便宜且最快。（V4默认启用思考功能。）
• Thinking (high) — reasoning_effort="high" 与 extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}.
• Thinking-max — reasoning_effort="max"; 需要至少384K个token的上下文窗口以避免截断。

当启用思考功能时，API返回 reasoning_content alongside the final content。您可以读取这两个字段并决定要记录什么、向用户展示什么，或反馈给下游代理。

OpenAI o1：不透明的思考，高端定价

o1是OpenAI的第一个推理模型，现在是OpenAI阵容中最昂贵的模型，每1M token输入15美元，输出60美元。o系列在产生可见输出之前使用内部“思考token”，并且存在成本陷阱（每 OpenAI的推理模型文档)的原因是那些token按输出计费，但仅由 max_completion_tokens限制。一个看似简单的响应可能会悄无声息地消耗5-10倍的可见token数量。OpenAI不会通过API返回完整的推理链——您最多只能得到一个摘要。

OpenAI 本身已经有效地将 o1 停用，转而使用 o3（2 输入/8 输出）进行新构建。如果在 2026 年的架构文档中看到“OpenAI o1”，今天的相关比较通常是 V4 与 o 系列整体相比，而不是 V4 与 o1 的具体比较。

面对面：编码

编码是推理模型证明自身价值的地方，也是 V4-Pro 发挥最大作用的地方。独立审查员报告称，V4-Pro 在 SWE-Bench Verified 上达到 80.6%，仅比 Claude Opus 4.6 低 0.2 分，在 Terminal-Bench 2.0（67.9% 对 65.4%）和 LiveCodeBench（93.5% 对 88.8%）上领先 Claude。在 VentureBeat 对更广泛领域的解读中，V4 的成本大约是 GPT-5.5 和 Opus 4.7 的六分之一，同时在大多数代理基准测试中保持竞争力。

OpenAI 没有发布与 V4-Pro 评估工具直接可比的 o1 的 SWE-Bench Verified 数据——大多数当前的 SWE-Bench 排行榜条目是针对 o3、GPT-5 变体或 Claude。如果你的编码流程目前运行在 o1 上，升级路径更真实地是一个在 o3 和 V4-Pro 之间的选择，而不是留在 o1 上。对于专门的编码工作流程， DeepSeek 编码工具 详细介绍了提示模式和服务代理循环。

头对头比较：推理和数学

这是最具细微差别的类别。o1 的最初成名之处是多步骤推理，在最具挑战性的问题基准（AIME、GPQA Diamond）上，o1 仍然在非思考模式下击败了 DeepSeek V4-Flash。启用思考功能后，V4-Pro 缩小了大部分差距，并在几个代理风格评估中击败它。

有两点需要注意：

• DeepSeek 的 V4 发布公告明确指出，V4-Pro 在 HMMT 2026 上的表现落后于 Claude（96.2%）和 GPT-5.4（97.7%），其自身为 95.2%——因此对于最苛刻的竞赛数学问题，最好的封闭模型仍然保持微小的领先优势。
• HLE（人类最后的考试）将 V4-Pro 的得分定为 37.7%，而 Claude 为 40.0%，GPT-5.4 为 39.8%——在广泛的专家推理上存在有意义的差距。

如果您真正需要最深入的推理能力，且价格不是限制因素，那么OpenAI的思考模型仍然具有竞争力。如果您的推理是“复杂的商业逻辑”而不是“研究生水平的物理学”，那么在思考最大模式下的V4只需一小部分成本就能处理。

头对头比较：上下文和长文档

这是一场一边倒的战斗。V4在两个级别上默认都携带了1,000,000个token的上下文窗口，输出可达384,000个token。o1的上下文为200K，输出限制在大约100K。对于多文档研究、仓库规模的代码审查或长时间运行的代理跟踪，V4有大约5倍的空间。

架构也高效地支持了这一点：DeepSeek的V4-Pro在1M-token上下文中，与V3.2相比，大约需要27%的单token推理FLOPs和10%的KV缓存，根据V4模型卡上的数据。使用o1进行长上下文推理会很快变得昂贵——这既是因为每个token的速率，也是因为推理token会随着输入大小的增加而增加。

头对头比较：定价

Stack the rates side by side and the gap is hard to argue 与:

输出速率是推理工作负载的关键指标，因为思考模型会输出大量token。V4-Pro在2026-05-31之前的75%促销期间，输出成本比o1便宜约69倍（在列表价格下便宜17倍）；V4-Flash便宜约214倍。参见 DeepSeek API 定价 查看完整费率表。

成本示例：每天1,000个推理任务

想象一个每天运行1,000个任务、每月运行30,000个任务的编码代理管道。每个任务使用一个2,000个token的系统提示（跨调用缓存），一个500个token的用户消息（每个调用不缓存），并生成一个1,500个token的推理跟踪和答案。我们正在计算 DeepSeek V4-Pro不是 V4 Flash，因为这是一个前沿级别的负载。

# Promo rates (current through 2026-05-31)
缓存输入    : 60,000,000 × $0.003625/M = $0.22
Uncached input  : 15,000,000 × $0.435/M    = $6.53
Output          : 45,000,000 × $0.87/M     = $39.15
                                            -------
Monthly total (promo)                       $45.90

# List rates (after 2026-05-31)
缓存输入 (list)   : 60,000,000 × $0.0145/M = $0.87
Uncached input (list) : 15,000,000 × $1.74/M   = $26.10  # promo $0.435/M = $6.53
Output (list)         : 45,000,000 × $3.48/M   = $156.60 # promo $0.87/M = $39.15
                                          -------
Monthly total (list)                      $183.57

在o1上的相同工作量（除非您选择50%的缓存输入率，否则系统提示没有自动前缀缓存）：

缓存输入    : 60,000,000 tokens × $7.50/M  = $450.00
Uncached input  : 15,000,000 tokens × $15.00/M = $225.00
Output          : 45,000,000 tokens × $60.00/M = $2,700.00
                                                ---------
Monthly total                                    $3,375.00

在促销价格下，相对于o1大约贵73倍；促销结束后，在目录价格下，大约贵18倍。在任务允许的情况下迁移到V4-Flash，差距会扩大到大约100倍。您可以在[URL]中运行自己的数字。 DeepSeek 定价计算器.

头对头比较：隐私和生态系统

这就是o1仍然有可辩护的理由的地方。DeepSeek的API在中国服务器上处理数据；对话可能受到中国法律和执法程序下的访问限制。OpenAI根据您的计划在美国、欧盟或指定地区处理数据。对于受监管的行业——如医疗保健、法律、金融，以及跨境数据限制——这比价格差距更重要。

DeepSeek 的抵消优势在于 V4 的权重是 MIT 许可的 MIT 许可 可从Hugging Face下载。如果数据驻留是不可协商的，您可以在自己的基础设施上运行V4-Flash。o1是封闭的；没有自托管版本。有关此权衡的更多信息，请参阅[URL]。 DeepSeek 隐私.

与API对话：一个最小示例

DeepSeek API 与 OpenAI 兼容。聊天请求击中 POST /chat/completions, the OpenAI-compatible endpoint, 与 the same wire format as api.openai.com. 唯一的变化是 base_url, api_key，以及 model 字段。这里有一个使用 V4-Pro 在思考模式下的最小化 Python 示例：

from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Audit this SQL query for n+1 issues..."},
    ],
    reasoning_effort="high",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
    max_tokens=8000,
)

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

API是无状态的——客户端必须在每个请求中重新发送完整的对话历史。chat.deepseek.com上的网页聊天会为用户保留会话历史；API不会。DeepSeek还通过相同的基URL暴露了与Anthropic兼容的界面，因此现有的Claude SDK代码可以最小化更改地切换提供商。

如果您正在维护较旧的集成，遗留的 deepseek-chat and deepseek-reasoner 模型 ID 仍然有效，并且目前路由到 deepseek-v4-flash。所有遗留 ID 将于 2026-07-24 15:59 UTC退役；迁移是一个单行 model= 交换，而 base_url 保持不变。逐步设置步骤在 DeepSeek API getting started guide.

何时选择哪个

选择DeepSeek V4的情况

• 您对成本敏感，且工作负载生成大量输出令牌。
• 您需要一个1M令牌的上下文窗口——长文档、代码库、多文件差异。
• 您需要开放权重以进行自托管或可审计性。
• 您希望将推理跟踪作为结构化字段，而不是摘要。
• 您的数据驻留政策允许在中国进行处理，或者您自行托管。

选择OpenAI o1（或者更诚实地说，o3 / GPT-5思维）的情况

• 您已有现有的o1部署，您希望不重新验证。
• You’re inside an enterprise procurement contract 与 OpenAI already.
• 您的工作负载需要在HLE风格基准（最新封闭模型——不是特定于o1——目前领先）上获得最高的已发布推理分数。
• 跨境数据合规规则排除了中国基础设施，您无法自行托管。

值得考虑的替代方案

这不是一个二进制文件。几个模型在价格/质量曲线上位于V4和o1之间：

• DeepSeek R1 与 OpenAI o1 对比 ——原始的2025年面对面比较，如果您正在维护R1部署，仍然有用。
• DeepSeek vs Claude ——Claude Opus 4.6在编码基准测试中是V4-Pro性能最接近的同类产品。
• DeepSeek vs ChatGPT ——如果您是为团队而不是后端选择，更广泛的app-vs-API比较。

查看更多推理特定选项，请浏览 DeepSeek推理替代方案 或更广泛的 AI comparison hub.

DeepSeek AI指南是一个独立资源，与DeepSeek及其母公司无关。模型ID、定价和API行为会发生变化；在做出生产决策之前，请检查DeepSeek的官方文档和定价页面。