Head-to-Head Model Comparison

DeepSeek R1 vs o3-mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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DeepSeek R1Profile

o3-miniProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:DeepSeek R1 vs o3-mini

DeepSeek

DeepSeek R1

ओपन-वेट्स रीजनिंग मॉडल

DeepSeek का DeepSeek R1 ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.55/$2.19 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 49/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता

Intelligence Index49 / 100

Input Token:

$0.55 / 1M

Output Token:

$2.19 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

49.2%

OpenAI

o3-mini

डीप रीजनिंग इंजन

OpenAI का o3-mini गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 85 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.1/$4.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 51/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index51 / 100

Input Token:

$1.10 / 1M

Output Token:

$4.40 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

49%

एक नज़र में मुख्य अंतर

DeepSeek R1 is 2.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
o3-mini has a larger context window (200K vs 128K tokens).
o3-mini is faster at 85 tok/s vs 45 tok/s.
DeepSeek R1 leads on SWE-bench coding (49.2% vs 49.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	DeepSeek R1	o3-mini
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	49	51
Provider	DeepSeek	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.55 / 1M	$1.10 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$2.19 / 1M	$4.40 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.43 / 1M	$1.05 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	100K
Throughput Speed Tokens generated per second	45 tok/s	85 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	49.2%	49%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	71.5%	79.7%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.14 / 1M	$0.55 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

DeepSeek R1

+0.2% SWE-bench lead

Cost

DeepSeek R1

2.1x cheaper monthly runtime

Speed

o3-mini

+89% faster generation

Context

o3-mini

200K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DeepSeek R1o3-mini

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

49.2%vs49%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

71.5%vs79.7%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

84%vs82.4%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1340ptsvs1310pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

11.4%vs12.8%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

32.5%vs32.3%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

29.5%vs29.4%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

51.7%vs51.6%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

82.2%vs91.7%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

75.6%vs74.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

45 tok/s vs85 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

DeepSeek R10.95s

o3-mini1.40s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

DeepSeek R112.06s

o3-mini7.28s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

DeepSeek R1 Monthly API Bill

$3.01 / month

$0.55/1M in · $2.19/1M out

o3-mini Monthly API Bill

$6.44 / month

$1.1/1M in · $4.4/1M out

DeepSeek R1 saves approximately $3.43 / month (53%) under this workload.2.1x Savings

DeepSeek R1 · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 71.5%)
45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 950ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (671B Total (37B )) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

o3-mini · Strengths & Key Advantages

200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 100K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 49% · GPQA Diamond 79.7%)
85 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.1/$4.4 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	DeepSeek R1	o3-mini
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.65	$1.30
Output Tokens / Task Tokens generated per task	45K	45K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	25K	25K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	DeepSeek R1	o3-mini
Official API Model ID (SDK)	deepseek-reasoner	o3-mini
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2025-01	2025-01
Knowledge Cutoff	July 2024	October 2023
Architecture	Open-Weights Reasoning MoE	Chain-of-Thought Reasoning Dense
Parameters	671B Total (37B Active)	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($0.55/1M in) across full 128K window	Flat rate ($1.1/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.14/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix caching at $0.55/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1443 GB VRAM (Native BF16)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

DeepSeek R1 vs o3-mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, DeepSeek R1 or o3-mini?

o3-mini is more intelligent. It scores 51 compared with 49 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o3-mini is faster, generating 85 tokens per second compared with 45 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

DeepSeek R1 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $1.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

DeepSeek R1 has lower latency, with a time to first token of 0.95s compared with 1.40s.

Which model has a larger context window?

o3-mini has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

DeepSeek R1 (ओपन-वेट्स चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और उच्च एल्गोरिदमिक दक्षता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और o3-mini (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: o3-mini जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, o3-mini तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और DeepSeek R1 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए DeepSeek R1 या o3-mini में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में o3-mini आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

DeepSeek R1 और o3-mini में किसका API सस्ता है?+

DeepSeek R1 की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.55 / $2.19 प्रति 1M टोकन है और o3-mini की $1.10 / $4.40 है। समग्र लागत में DeepSeek R1 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

DeepSeek R1 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि o3-mini में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में o3-mini तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

DeepSeek R1 vs o3-mini

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

DeepSeek R1

o3-mini

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

DeepSeek R1 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

o3-mini · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

DeepSeek R1 vs o3-mini: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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