大模型新基座，基于FastAPI，利用Python開發MCP服務器
答案：?
以下哪個選項如果屬實，能有力支持上述論點？請僅返回您預測的正確選項前的字母，A、B、C 或 D。
A. 一些中世紀阿拉伯譯者擁有古希臘語的荷馬詩歌手稿。
B. 亞里士多德的《詩學》經常被現代阿拉伯詩人引用和評論。
C. 在亞里士多德的《詩學》中，大部分內容與戲劇有關，而中世紀阿拉伯人也創作并表演戲劇。
D. 一系列中世紀阿拉伯故事，例如《一千零一夜》，與荷馬史詩的某些部分非常相似。
答案： ?
OpenAI o3 mini 無法成功完成此任務
答案：?
Deepseek 成功完成了這項任務
給定兩個大小分別為 m 和 n 的已排序數組 nums1 和 nums2，返回這兩個已排序數組的中位數。整體運行時復雜度應為 O(log (m+n))。
示例：
輸入： nums1 = [1,3], nums2 = [2]
輸出： 2.00000
解釋： 合并后的數組為 [1,2,3]，中位數為 2。
評估結果：
兩個模型都提供了符合 O(log(m+n)) 時間復雜度的優秀解決方案，這是解決此問題的兩種經典方法。
兩個模型都給出了非常優秀且符合復雜性要求的解決方案。DeepSeek R1 的“查找第 K 個元素”方法在算法思想上更為通用和直觀，其遞歸結構使得邏輯流更容易跟蹤。OpenAI O3 Mini 的“分割點”方法雖然同樣高效且代碼簡潔，但其內在邏輯對讀者的理解要求可能稍高一些。考慮到算法的通用性、清晰度和常見的教學方法，DeepSeek R1 的方案略微更勝一籌。
| API模型名稱 | 輸入方式 | 輸出方式 | 上下文長度(Token) | 上下文理解 | 文檔理解 | 是否支持流式輸出 | 是否支持聯網搜索 | 是否開源 | 多模態支持 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 文本 | 文本 | 96K | ? | ? | ? | ? | ? | ? | |
| OpenAI o3 mini | 文本 | 文本 | 200K | ? | ? | ? | ? | ? | ? |
| API 模型名稱 | 免費試用額度 | 輸入價格（緩存命中） | 輸入價格（緩存未命中） | 輸出價格 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 100 萬 Tokens | ￥1.00 / 1M Tokens | ￥4.00 / 1M Tokens | ￥16.00 / 1M Tokens |
| OpenAI o3 mini | 無 | $0.275 / 1M Tokens | $1.10 / 1M Tokens | $4.40 / 1M Tokens |
DeepSeek R1 在提供免費試用額度和較低的 API 使用成本方面具有優勢，適合預算有限或希望進行大規模部署的用戶；而 OpenAI o3 mini 在性能和生態系統方面表現出色，適合對模型能力有更高要求的用戶。
| API 模型名稱 | API 可用性（近 90 天） | 并發數限制 | 生成速度（字/秒） | 訓練數據量（參數） |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | ? 99.9% | 50 萬 Tokens/分鐘 | 約 200 字/秒 | 671B |
| OpenAI o3 mini | ? 99.9% | 50 萬 Tokens/分鐘 | 約 180 字/秒 | 3B |
DeepSeek R1 更適合對模型規模和推理能力有較高要求的應用，而 OpenAI o3 mini 則在資源效率和響應速度方面表現出色，適合輕量級應用。
通過上述對比可以看出，DeepSeek R1 和 OpenAI o3 mini 各有千秋。DeepSeek R1 在開源性、成本控制和多模態支持方面表現突出，適合需要本地部署、預算有限或追求定制化的用戶。而 OpenAI o3 mini 則在推理能力、響應速度和生態系統集成方面具有優勢，適合對模型性能有較高要求的用戶.
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