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來源 | 量子位
作者｜夢晨 西風
讓DeepSeek代替Claude思考，縫合怪玩法火了。
原因無它：比單獨使用DeepSeek R1、Claude Sonnet 3.5、OpenAI o1模型的效果更好。
先來看一段VCR：
再來看一個測評結果：
在程式碼編輯基準Polyglot Benchmark上，縫合模型效果小超o1-high和R1一頭。
在這個測試中，R1扮演架構師，描述如何解決程式碼問題。
而Claude扮演程式設計師，按要求生成特定的程式碼編輯指令，以便把改動應用到原始檔中。
除此之外，實驗過程中還得出還有幾個有意思的結論：
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o1與Claude Sonnet搭配效果並不如單獨使用o1。
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使用R1或o1當架構師，Claude之外的其他模型當程式設計師，效果都不如單獨使用R1或o1。
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但o1-preview和o1-mini當架構師，使用很多不同的模型當程式設計師都能提高組合的成績。
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使用R1的推理過程token效果不如使用R1的最終輸出token。
這樣看來，R1和Claude Sonnet還真是一對絕配啊～
DeepClaude應用本身100%免費且開源，在GitHub上已攬獲3k星星（當然API要用自己的）。
網友測試後總結到：Claude擅長撰寫清晰、結構良好的文字和程式碼，因此它能將DeepSeek-R1的想法轉化為精煉的回覆。
DeepClaude作者之一對此有感而發：
AI智慧體和智慧體應用正在展示出一種“數字世界優先”的正規化轉變，智慧系統正在成為主動的合作者，而不僅僅是被動的工具。
DeepSeek和Claude的混血兒
具體來說，DeepClaude是一個LLM推理API，透過Rust編寫。
它提供了一個統一的介面，將DeepSeek R1的CoT邏輯推理能力和Claude的回覆在單一流中無縫銜接。
開發者可以透過這個API同時呼叫兩種模型的功能，還能完全掌控自己的API金鑰和資料。
打造它的團隊名為Asterisk，團隊成員具有安全研究&CTF（Capture The Flag）背景，致力於利用AI讓檢查程式碼安全這事兒變得更加高效。
團隊認為，DeepSeek R1的CoT深度推理甚至達到了LLM具有反省認知（metacognition）的程度，它能夠自我糾正、思考不常見/極端/特殊的情況，並在自然語言中進行類似蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）的推理。
不過R1在程式碼生成、創造力和對話技巧方面有所欠缺，Claude 3.5 Sonnet在這些方面表現出色，剛好可以作補充。
何不將兩者結合起來？取兩者之長，打造出DeepClaude～
對話中，Claude回應之前，系統會顯示“<thinking>”這樣的預填充文字。
DeepClaude結合了這兩種模型，具有以下特性：
託管API完全免費，允許使用者使用自己的金鑰，並將DeepSeek和Claude的流式API整合在一起，提供計算組合使用量和價格等便利功能。
程式碼是開源的，使用者可以自由託管、修改和重新分發。團隊表示它已經在Asterisk的生產環境中大規模使用，每天處理數百萬token，至今尚未出現故障，只要不濫用就行。
One More Thing
你以為兩個模型縫合就是極限了嗎？
No no no
還有網友開發出了三縫合玩法，將DeepSeek-R1和Gemini 2.0 Flash的思考結果組合起來，在讓Claude Sonnet去回答問題。
在GPQA測試（谷歌搜不到的理化生博士級選擇題）中也取得了好成績。
Github地址：https://github.com/getasterisk/deepclaude
參考連結：
[1]https://aider.chat/2025/01/24/r1-sonnet.html
[2]https://x.com/deepclaude_/status/1886911416478642279
[3]https://x.com/omercelik/status/1883510797193937278
[4]https://x.com/mufeedvh/status/1883620781583901011
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