推理模型比較指南：DeepSeek R1 vs o3 vs Gemini 3

一、什麼是推理模型？與傳統 LLM 的根本差異

2025 年至 2026 年初，AI 產業最重大的技術轉折點不是模型參數的再次擴大，而是一種全新的能力維度的崛起——推理（Reasoning）。傳統的大型語言模型（LLM）如 GPT-4、Claude 3.5 等，本質上是「快思考」系統：接收 prompt 後立即生成回應，中間沒有顯式的思考過程。推理模型則是「慢思考」系統：它們在回答之前會進行一段可見或不可見的內部推理，透過 Chain-of-Thought（思考鏈）逐步分析問題、驗證假設、修正錯誤，最終產出更準確的答案^[5]。

這個區別看似微小，實則代表了 AI 能力的質變。傳統 LLM 依靠「訓練時間 compute scaling」——投入更多計算資源進行預訓練，讓模型在訓練階段學會更多知識和模式。推理模型則引入了「推理時間 compute scaling」（test-time compute）^[6]——在推論階段動態分配更多計算資源，讓模型在回答困難問題時可以「多想一會兒」。Snell 等人的研究明確指出：在許多場景下，增加推理時間的計算比增加模型參數更有效率。

Chain-of-Thought 推理的運作機制

Wei 等人^[5]在 2022 年首次系統性展示了 Chain-of-Thought（CoT）prompting 如何顯著提升 LLM 的推理能力。其核心概念是：讓模型在生成最終答案前，先產出一段中間推理步驟。然而，早期的 CoT 仍依賴 prompt 設計——使用者必須在 prompt 中引導模型「逐步思考」。推理模型的突破在於將 CoT 能力內建到模型本身：透過強化學習（RL）訓練，模型學會了自主發起推理、自主分解問題、自主驗證結果。

以 DeepSeek R1 為例^[1]，其訓練流程包含兩個關鍵階段：第一階段以純強化學習（不依賴監督式微調）讓模型在數學和程式碼任務上自主發展出推理能力，包括反思（reflection）和回溯（backtracking）行為；第二階段再結合少量高品質的 CoT 數據進行監督式微調，最後以 RL 對齊人類偏好。這種「RL-first」的訓練範式讓模型的推理行為更加自然且魯棒。

Test-Time Compute Scaling 的經濟學意涵

推理時間 compute scaling 對企業的意涵在於：成本結構從固定轉為動態。傳統 LLM 的每次推論成本基本固定——無論問題簡單或複雜，消耗的計算資源大致相同。推理模型的成本則與問題複雜度正相關：一個簡單的翻譯任務可能只需要 100 個思考 token，而一個複雜的數學證明可能需要 10,000 個思考 token。這意味著企業可以透過任務分級策略（簡單任務不啟用推理、複雜任務深度推理）來優化總成本。

二、三大推理模型深度剖析

DeepSeek R1 / V3.2：開源推理的破壞式創新

DeepSeek R1^[1] 的橫空出世堪稱 2025 年 AI 產業最大的震撼。這家來自中國的 AI 實驗室，以一個 671B 參數的 Mixture of Experts（MoE）模型——每個 token 僅啟用 37B 參數——達到了與 OpenAI o1 同級甚至部分超越的推理性能，而 API 定價僅為 o1 的 3-5%。這徹底打破了「頂尖 AI 能力只屬於美國大廠」的產業敘事。

DeepSeek R1 的關鍵技術特色包括：

• 純 RL 推理訓練：不依賴大量人工標註的 CoT 數據，而是透過 GRPO（Group Relative Policy Optimization）強化學習讓模型自主發展推理能力
• 蒸餾技術：從 R1 蒸餾出 1.5B 至 70B 的小型推理模型（R1-Distill 系列），讓推理能力可以部署在消費級 GPU 上
• 中文推理優勢：得益於大量中文訓練數據，R1 在中文數學、邏輯推理與程式碼生成上的表現優於多數西方模型
• 完全開源：模型權重、訓練細節均公開，企業可自行部署，完全掌控資料流

DeepSeek 在 2025 年底發布的 V3.2 進一步優化了推理效率，在保持推理品質的同時將延遲降低約 30%，並強化了多輪對話中的推理一致性。AIME 2024 數學競賽基準測試上，R1 取得 79.8% 的正確率，僅略低於 o3 的 83.3%，但以不到 1/18 的價格達成。

OpenAI o3 / o4-mini：推理能力的天花板

OpenAI 的 o 系列模型從 o1（2024 年 9 月）起開創了商用推理模型的先河。o3^[2] 是截至 2026 年 2 月推理能力最強的模型，在 ARC-AGI 基準測試上以 96.7% 的成績打破了被認為是 AGI 門檻的測試^[4]——這是 Chollet 設計的抽象推理基準，旨在衡量模型「從少量範例中學習新規則」的能力。

o3 的核心優勢在於：

• 推理深度與廣度：在 GPQA Diamond（研究生級科學問題）上達到 87.7%，超越多數領域專家；在 AIME 2024 數學競賽上達到 83.3%
• 可調推理強度：提供 low / medium / high 三個推理等級，使用者可根據任務複雜度選擇計算預算
• 程式碼推理：在 SWE-bench Verified（真實軟體工程問題）上達到 71.7%，展現出接近資深工程師的除錯與重構能力
• 安全對齊：o3 的 System Card 詳細記載了模型在推理過程中的安全行為，包括拒絕有害推理路徑的能力

o4-mini 則是 OpenAI 針對成本敏感場景推出的精簡推理模型。它在保留 o3 約 85-90% 推理能力的同時，將成本降低至 o3 的 1/5 左右（每百萬 input token 約 $2），成為企業日常推理任務的實用選擇。

Google Gemini 3 Pro / Flash：多模態推理的新紀元

Google DeepMind 於 2026 年初發布的 Gemini 3^[3] 代表了推理模型的另一個進化方向——多模態推理與超長上下文的融合。Gemini 3 Pro 的 200 萬 token context window 遠超 o3 的 200K 和 DeepSeek R1 的 128K，讓它可以在單次推理中處理整本書籍、完整程式碼庫或數小時的會議錄音。

Gemini 3 的核心突破包括：

• ARC-AGI-2 新紀錄：在更具挑戰性的 ARC-AGI-2 版本上取得了超越 o3 的成績，展現出在視覺-空間推理上的獨特優勢
• 原生多模態推理：不僅能理解圖像和影片，更能在推理過程中結合視覺資訊進行邏輯推演——例如根據工程圖紙推理結構力學問題
• Google 生態系整合：與 Google Workspace、BigQuery、Vertex AI 深度整合，企業可以無縫連接內部資料進行推理分析
• Gemini 3 Flash：低延遲版本，context window 為 100 萬 token，推理能力約為 Pro 版的 80%，但速度快 3-5 倍、成本僅 Pro 的 1/10

值得注意的是，Gemini 3 的定價策略相對親民：Pro 版每百萬 input token 約 $1.25，僅為 o3 的 12.5%，且提供 200 萬 token 的上下文處理能力，在「每 token 的推理價值」上極具競爭力。

三、三大推理模型全維度比較

要做出正確的企業選型決策，需要從多個維度系統性地比較這三個模型。以下兩張表格分別從技術能力與企業實務角度進行對比。

技術能力基準測試比較

企業選型關鍵維度比較

四、DeepSeek 的資料安全爭議

DeepSeek 的崛起讓台灣企業面臨一個棘手的兩難：它是性能最高、成本最低的開源推理模型，但資料安全風險不容忽視^[10]。以下是企業在評估 DeepSeek 時需要考慮的關鍵風險維度：

資料儲存與傳輸風險

DeepSeek 的 API 服務由深度求索（DeepSeek AI）營運，伺服器位於中國境內。根據其隱私政策，使用者輸入的 prompt 和模型回應可能被儲存用於模型改進。這意味著企業透過 API 傳輸的任何資訊——包括客戶數據、內部文件、商業策略——都可能在中國伺服器上留下紀錄。

中國《數據安全法》第 36 條明確規定：中國境內組織和個人不得向外國司法或執法機構提供儲存在中國境內的數據，除非經過中國主管機關批准。這意味著一旦資料進入中國伺服器，台灣企業可能無法要求完整刪除，也可能面臨資料被調取的風險。

台灣法規合規考量

台灣《個人資料保護法》要求組織在蒐集、處理及利用個人資料時，須確保適當的安全措施。將個資傳輸至中國伺服器是否構成「國際傳輸」的合規風險，目前法律界尚有爭議。但從風險管理的角度，多數法律顧問建議台灣企業對涉及個資的 AI 應用，應優先選擇資料不離開台灣或民主法治國家的方案。

資策會 MIC^[8] 在 2026 年趨勢報告中明確指出，「AI 資料主權」將成為台灣企業導入生成式 AI 的首要考量因素，預期政府機關與金融業將在 2026 年出台更明確的 AI 資料管理規範。

務實的因應策略

DeepSeek 的價值不在於其 API 服務，而在於其完全開源的模型權重。企業可以合法下載 R1 的全部模型權重，部署在自己的伺服器或選擇的雲端環境上（如 AWS 東京區域、GCP 台灣區域），完全消除資料主權風險。DeepSeek R1 的 MIT License 允許商業使用，且蒸餾後的小型模型（如 R1-Distill-Qwen-32B）可以在單張 A100 GPU 上運行，部署門檻遠低於完整的 671B 模型。

五、企業選型決策框架

面對三大推理模型各有千秋的局面，企業需要一套結構化的決策框架，而非追逐「最強模型」的排行榜迷思。以下是基於超過 50 家台灣企業 AI 導入經驗所歸納的選型框架^[7]。

場景一：複雜推理優先（數學、程式碼、邏輯分析）

推薦：OpenAI o3 / o4-mini

當任務的核心需求是「答案正確性」——例如數學計算、法律邏輯推演、程式碼除錯——o3 仍是當前無可爭議的性能天花板。尤其在需要多步驟推理且錯誤成本極高的場景（如財務模型驗算、合約條款分析），o3 的推理深度帶來的準確性溢價，遠超其較高的 API 成本。對於預算有限但仍需要高推理品質的團隊，o4-mini 是極具性價比的選擇——它在 AIME 上的表現約為 o3 的 92%，但成本僅為 1/5。

場景二：成本敏感 + 中文需求

推薦：DeepSeek R1（私有化部署）或 Gemini 3 Flash

若企業的 AI 應用處於大規模運行階段（日請求量超過 10 萬次），且以中文處理為主，DeepSeek R1 的私有化部署是最具成本效益的方案。R1-Distill-Qwen-32B 在中文推理任務上的表現接近完整 R1 模型的 90%，但可以在單機 4 張 RTX 4090 上運行，硬體成本約 $8,000。若不願承擔私有部署的維運負擔，Gemini 3 Flash 的 API（每百萬 input token $0.10）提供了另一個極低成本的選擇，且無中國資料主權風險。

場景三：長文脈需求 + Google 生態系

推薦：Gemini 3 Pro

當任務涉及超長文本處理——如整本法規的交叉比對、完整程式碼庫的安全審查、數百頁會議紀錄的摘要與分析——Gemini 3 Pro 的 200 萬 token context window 提供了其他模型無法匹敵的能力^[3]。對於已使用 Google Workspace 和 GCP 的企業，Gemini 3 與 BigQuery、Vertex AI 的原生整合可以大幅簡化 AI 應用的部署流程。

場景四：混合策略（推薦多數企業）

推薦：Router 架構

對多數企業而言，最佳策略並非選擇單一模型，而是建構一個智慧路由（Router）架構：由一個輕量級分類器判斷每個請求的複雜度，將簡單任務（如資料擷取、格式轉換、基礎問答）路由至低成本模型（Gemini 3 Flash 或 DeepSeek R1），將中等複雜度任務路由至 Gemini 3 Pro 或 o4-mini，僅將最高複雜度的推理任務（如多步驟邏輯推演、創意程式碼生成）路由至 o3。

根據 McKinsey^[7] 的估算，Router 架構可以在維持整體品質 95% 以上的前提下，將 API 成本降低 60-80%。這是因為在典型的企業 AI 應用中，超過 70% 的請求屬於低複雜度任務，不需要動用頂級推理模型。

Router 架構決策流程:

使用者請求 → 複雜度分類器
  │
  ├─ 低複雜度（~70%）→ Gemini 3 Flash / DeepSeek R1
  │   成本: ~$0.10/M tokens
  │   場景: 翻譯、摘要、格式轉換、FAQ
  │
  ├─ 中複雜度（~20%）→ Gemini 3 Pro / o4-mini
  │   成本: ~$1.25-2.00/M tokens
  │   場景: 報告分析、中等推理、程式碼生成
  │
  └─ 高複雜度（~10%）→ OpenAI o3
      成本: ~$10.00/M tokens
      場景: 複雜數學、法律推理、架構設計

加權平均成本: ~$1.20/M tokens（比全用 o3 便宜 88%）

六、推理模型的企業應用場景

推理模型的出現不僅是技術指標的提升，更解鎖了過去 LLM 無法勝任的高價值企業場景。IDC Taiwan^[10] 預測，2026 年台灣企業在推理模型上的投資將較 2025 年成長超過 300%。以下是最具商業價值的四大應用領域。

法律分析與合約審查

法律文件的分析需要精確的邏輯推理、條款間的交叉引用、以及對模糊語義的細膩解讀——這正是推理模型的強項。以台灣常見的不動產買賣契約為例，推理模型可以：逐條分析買方與賣方的權利義務、識別潛在的風險條款（如瑕疵擔保範圍的模糊約定）、比對契約條款與最新民法判例是否一致。o3 在法律推理任務上的準確率已達到初級律師的水平，而 Gemini 3 Pro 的超長 context 讓它可以在單次推理中處理整份數百頁的合約連同相關法規。

財務建模與風險分析

推理模型的數學推理能力讓它可以輔助財務人員進行：DCF 估值模型的假設驗證、敏感度分析的多情境推演、財報異常數據的邏輯溯源。與傳統 LLM 的「直覺式」回答不同，推理模型會展示完整的計算過程和推理鏈，讓財務分析師可以逐步驗證每一個推論是否合理。某台灣上市公司的測試顯示，使用 o3 進行財報分析的效率比傳統 GPT-4 提升 40%，且計算錯誤率降低了 75%。

程式碼審查與技術架構推理

對軟體開發團隊而言，推理模型不僅能撰寫程式碼，更能進行深層的程式碼推理：分析分散式系統的競態條件（race condition）、推理複雜的記憶體管理邏輯、評估架構決策的長期技術債。o3 在 SWE-bench 上的表現展示了它可以理解完整的程式碼庫脈絡、定位 bug 的根因、並提出結構性的修復方案。DeepSeek R1 在程式碼推理上也表現優異，其 Codeforces rating 達到 1,962（相當於業餘高手水平），且完全開源的特性讓企業可以針對自己的技術棧進行微調。

研究輔助與知識合成

學術研究和產業研發需要的不僅是資訊檢索，更是跨領域的知識合成與假設推演。推理模型可以：分析多篇論文之間的邏輯關係、指出實驗設計中的潛在缺陷、提出替代假設並評估其可行性。Gemini 3 Pro 的 200 萬 token context window 讓它可以在單次推理中消化數十篇論文^[3]，進行真正的文獻級推理分析，而非僅是段落級的摘要。

七、2026 推理模型趨勢展望

推理模型的技術演進仍在加速中。資策會 MIC^[8] 和 IDC^[10] 的研究指出幾個關鍵趨勢：

• 推理成本將持續快速下降：DeepSeek R1 證明了推理能力的「蒸餾」是可行的——將大型推理模型的能力萃取到小型模型中。預計 2026 年底前，10B 參數級別的模型即可達到當前 R1 完整版的推理水平，這將把推理模型的部署門檻降至消費級 GPU
• 多模態推理成為標配：Gemini 3 已展示了跨視覺、語音、文字的聯合推理能力。未來的推理模型將能夠根據工程圖紙推理力學問題、根據醫學影像推理診斷、根據製造影片推理品質異常的根因
• 推理模型 + Agent 架構的融合：推理模型提供了「思考」能力，而 Agent 架構提供了「行動」能力。兩者的結合——讓 AI 先深度推理決策，再自主執行多步驟操作——將成為 2026 年下半年最重要的應用範式^[9]
• 開源推理模型生態系成熟：DeepSeek R1 的開源不僅釋放了一個優秀的模型，更釋放了推理訓練的方法論。Meta、Alibaba、Mistral 等團隊正在基於類似方法論訓練各自的推理模型，開源推理模型的選擇將在 2026 年大幅增加
• 推理驗證（Reasoning Verification）：隨著推理模型被用於高風險決策場景，如何驗證推理過程的正確性成為新的研究焦點。形式驗證（Formal Verification）與推理模型的結合，將成為金融、法律、醫療等行業的合規要求

八、結語：推理模型時代的企業 AI 戰略

推理模型不是傳統 LLM 的漸進式升級，而是 AI 能力的質變。它們讓機器第一次擁有了「慢思考」的能力——可以面對複雜問題時暫停、分析、推演、驗證、修正，而非僅依靠訓練時記憶的模式進行快速但淺層的回應。這個突破對企業意味著：過去因為 AI 「不夠可靠」而無法自動化的高價值認知任務，現在有了可行的技術路徑。

然而，選擇推理模型不應淪為技術規格的比拼。o3 的推理能力最強，但它的成本是 DeepSeek R1 的 18 倍、是 Gemini 3 Flash 的 100 倍。在 70% 的企業日常任務上，三者的表現差異不到 5%。真正區分企業 AI 成熟度的，不是「選了哪個最強模型」，而是「是否建構了智慧的模型路由架構、是否有完善的評估框架、是否對資料安全風險有清醒的認知」。

對台灣企業而言，2026 年的推理模型選型建議可以精煉為三句話：用 o3 / o4-mini 處理最關鍵的推理任務，用 Gemini 3 處理長文脈和多模態場景，用私有化部署的 DeepSeek R1 處理成本敏感且需要資料隔離的大量任務。三者並用、智慧路由，才是最務實的策略。