DeepSeek缝合Claude，比单用R1/o1效果都好！GitHub揽星3k

DeepClaude开源项目走红

原标题：DeepSeek缝合Claude，比单用R1/o1效果都好！GitHub揽星3k
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：2923字

DeepSeek R1与大型语言模型的缝合：性能超越预期

本文总结了近期关于DeepSeek R1与其他大型语言模型（LLM）组合应用的最新进展，特别是DeepClaude项目及其衍生应用，这些应用展现了模型组合的巨大潜力，在特定任务中甚至超越了单个顶级模型。

1. DeepClaude：DeepSeek R1与Claude Sonnet的完美结合

DeepClaude项目将DeepSeek R1强大的推理能力与Claude Sonnet 3.5优秀的代码生成和文本表达能力相结合，打造了一个LLM推理API。DeepSeek R1负责逻辑推理，而Claude Sonnet则负责生成清晰、结构化的输出。这种组合在代码编辑基准Polyglot Benchmark上取得了优异成绩，甚至超越了OpenAI o1-high和R1本身。DeepClaude完全开源且免费，已在GitHub上获得3000多颗星，并在生产环境中每天处理数百万token。

2. DeepSeek R1的独特优势与模型组合策略

DeepSeek R1的CoT（Chain of Thought）深度推理能力被认为达到了LLM具有反省认知（metacognition）的程度，能够进行自我纠正和类似蒙特卡洛树搜索的推理。然而，它在代码生成、创造力和对话技巧方面存在不足。通过与Claude Sonnet等模型组合，可以有效弥补这些缺陷，实现优势互补。

实验结果表明，o1与Claude Sonnet的组合效果不如单独使用o1，而使用R1或o1作为架构师，其他模型作为程序员的效果也都不如单独使用R1或o1。但有趣的是，o1-preview和o1-mini作为架构师时，使用多种不同的模型作为程序员都能提升组合的成绩。此外，使用R1的推理过程token效果不如使用R1的最终输出token。

3. 超越双模型组合：三模型缝合的探索

除了DeepClaude，一些开发者更进一步，尝试了三模型组合，例如将DeepSeek R1和Gemini 2.0 Flash的思考结果结合，再由Claude Sonnet进行最终回答。这种三模型组合在GPQA测试（谷歌搜不到的理化生博士级选择题）中也取得了良好的成绩。

4. “数字世界优先”的范式转变

DeepClaude的成功，以及多模型组合的探索，预示着AI智能体和智能体应用正在发生“数字世界优先”的范式转变。智能系统不再是被动的工具，而是主动的合作者，通过组合不同模型的优势，实现更强大的功能和更高的效率。

5. 直播预告：DeepScaleR强化学习研究

UC伯克利在读博士谭嗣俊将于2月17日15点进行一场关于DeepScaleR的直播讲座。DeepScaleR仅凭1.5B的小模型，通过强化学习，其推理能力超越了o1-preview，且训练成本仅需4500美元，值得关注。

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