今天小編分享的科學經驗：DeepSeek縫合Claude，比單用R1/o1效果都好！GitHub攬星3k，歡迎閱讀。
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：
在代碼編輯基準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，描述如何解決代碼問題。
而Claude 扮演程式員，按要求生成特定的代碼編輯指令，以便把改動應用到源檔案中。
除此之外，實驗過程中還得出還有幾個有意思的結論：
o1 與 Claude Sonnet 搭配效果并不如單獨使用 o1。
使用 R1 或 o1 當架構師，Claude 之外的其他模型當程式員，效果都不如單獨使用 R1 或 o1。
但o1-preview 和 o1-mini 當架構師，使用很多不同的模型當程式員都能提高組合的成績。
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、結構良好的文本和代碼，因此它能将 DeepSeek-R1 的想法轉化為精煉的回復。
DeepClaude 作者之一對此有感而發：
AI 智能體和智能體應用正在展示出一種 " 數字世界優先 " 的範式轉變，智能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，通過 Rust 編寫。
它提供了一個統一的接口，将 DeepSeek R1 的 CoT 邏輯推理能力和 Claude 的回復在單一流中無縫銜接。
開發者可以通過這個 API 同時調用兩種模型的功能，還能完全掌控自己的 API 密鑰和數據。
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，致力于利用 AI 讓檢查代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，并在自然語言中進行類似蒙特卡洛樹搜索（MCTS）的推理。
不過 R1 在代碼生成、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。
何不将兩者結合起來？取兩者之長，打造出 DeepClaude～
對話中，Claude 回應之前，系統會顯示 "<thinging>" 這樣的預填充文本。
DeepClaude 結合了這兩種模型，具有以下特性：
托管 API 完全免費，允許用戶使用自己的密鑰，并将 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。
代碼是開源的，用戶可以自由托管、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，将 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
參考鏈接：
[ 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
