DeepClaude開源項目走紅

原標題：DeepSeek縫合Claude，比單用R1/o1效果都好！GitHub攬星3k
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：2923字

DeepSeek R1與大型語言模型的縫合：性能超越預期

本文總結了近期關于DeepSeek R1與其他大型語言模型（LLM）組合應用的最新進展，特別是DeepClaude項目及其衍生應用，這些應用展現了模型組合的巨大潛力，在特定任務中甚至超越了單個頂級模型。

1. DeepClaude：DeepSeek R1與Claude Sonnet的完美結合

DeepClaude項目將DeepSeek R1強大的推理能力與Claude Sonnet 3.5優秀的代碼生成和文本表達能力相結合，打造了一個LLM推理API。DeepSeek R1負責邏輯推理，而Claude Sonnet則負責生成清晰、結構化的輸出。這種組合在代碼編輯基準Polyglot Benchmark上取得了優異成績，甚至超越了OpenAI o1-high和R1本身。DeepClaude完全開源且免費，已在GitHub上獲得3000多顆星，并在生產環境中每天處理數百萬token。

2. DeepSeek R1的獨特優勢與模型組合策略

DeepSeek R1的CoT（Chain of Thought）深度推理能力被認為達到了LLM具有反省認知（metacognition）的程度，能夠進行自我糾正和類似蒙特卡洛樹搜索的推理。然而，它在代碼生成、創造力和對話技巧方面存在不足。通過與Claude Sonnet等模型組合，可以有效彌補這些缺陷，實現優勢互補。

實驗結果表明，o1與Claude Sonnet的組合效果不如單獨使用o1，而使用R1或o1作為架構師，其他模型作為程序員的效果也都不如單獨使用R1或o1。但有趣的是，o1-preview和o1-mini作為架構師時，使用多種不同的模型作為程序員都能提升組合的成績。此外，使用R1的推理過程token效果不如使用R1的最終輸出token。

3. 超越雙模型組合：三模型縫合的探索

除了DeepClaude，一些開發者更進一步，嘗試了三模型組合，例如將DeepSeek R1和Gemini 2.0 Flash的思考結果結合，再由Claude Sonnet進行最終回答。這種三模型組合在GPQA測試（谷歌搜不到的理化生博士級選擇題）中也取得了良好的成績。

4. “數字世界優先”的范式轉變

DeepClaude的成功，以及多模型組合的探索，預示著AI智能體和智能體應用正在發生“數字世界優先”的范式轉變。智能系統不再是被動的工具，而是主動的合作者，通過組合不同模型的優勢，實現更強大的功能和更高的效率。

5. 直播預告：DeepScaleR強化學習研究

UC伯克利在讀博士譚嗣俊將于2月17日15點進行一場關于DeepScaleR的直播講座。DeepScaleR僅憑1.5B的小模型，通過強化學習，其推理能力超越了o1-preview，且訓練成本僅需4500美元，值得關注。

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作者簡介：智猩猩旗下賬號，專注于生成式人工智能，主要分享技術文章、論文成果與產品信息。