TL;DR：数学推理和纯逻辑推理 DeepSeek-R1 有明显优势；代码推理和多步骤复合任务 Claude Sonnet 更稳；价格上 DeepSeek-R1 碾压性便宜。选谁取决于你的场景，这篇文章给你数据说话。

背景：为什么要测推理能力？

2025 年之后，"推理模型"这个词被说烂了。DeepSeek-R1 横空出世时，很多人惊呼国产模型干掉了 o1。但实际用起来，推理模型并非万能，它有自己的适用场景。

本文用 TheRouter 统一 API，对 DeepSeek-R1 和 Claude Sonnet 4 做了四类推理任务的对比测试。TheRouter 是一个 AI 路由网关，一个 API Key、一套 OpenAI 兼容接口就能调用所有主流大模型，省去了各家 SDK 的切换麻烦。

测试时间：2026 年 3 月
测试环境：Python 3.12，httpx 异步请求，每个 case 独立对话，无上下文污染

测试模型和调用方式

import httpx
import json

BASE_URL = "https://api.therouter.ai/v1"
API_KEY  = "your-therouter-api-key"

def chat(model: str, messages: list, **kwargs) -> dict:
    resp = httpx.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={"model": model, "messages": messages, **kwargs},
        timeout=120,
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

DEEPSEEK_R1 = "deepseek/deepseek-r1"
CLAUDE      = "anthropic/claude-sonnet-4"

两个模型 ID 都是 TheRouter 的标准格式（brand/model-name），底层路由完全透明，我们只关心结果。

任务一：数学推理

Prompt

一列火车从 A 站出发，以 80 km/h 的速度向 B 站行驶。
同时，另一列火车从 B 站出发，以 120 km/h 的速度向 A 站行驶。
两站相距 600 km。
问：两列火车在距 A 站多少公里处相遇？求解过程要展示每一步。

DeepSeek-R1 输出

<think>
设两列火车相遇时，A 出发的火车行驶了 t 小时。
同一时刻，B 出发的火车也行驶了 t 小时。
A 出发的火车行驶距离：80t
B 出发的火车行驶距离：120t
两者之和等于总距离：80t + 120t = 600
200t = 600
t = 3 小时
A 出发的火车行驶：80 × 3 = 240 km
</think>

**解题步骤：**

**第一步：建立方程**
设相遇时间为 t 小时。两列火车同时出发，相向而行，相遇时合计行驶了 600 km：
$$80t + 120t = 600$$

**第二步：求解 t**
$$200t = 600 \Rightarrow t = 3 \text{ 小时}$$

**第三步：求相遇位置**
A 出发的火车行驶距离：$80 \times 3 = \mathbf{240 \text{ km}}$

**答：两列火车在距 A 站 240 km 处相遇。**

特点：<think> 标签内有完整的内部推理链，对外呈现的答案简洁有条理。Thinking token 消耗约 180 个，输出 token 约 120 个。

Claude Sonnet 4 输出

我来逐步分析这道相对运动问题。

设相遇时间为 t 小时：
- A→B 火车速度 80 km/h，行驶距离 80t
- B→A 火车速度 120 km/h，行驶距离 120t

由于两车同时出发、相向而行，相遇时：
80t + 120t = 600
200t = 600
t = 3（小时）

A 出发的火车行驶距离 = 80 × 3 = **240 km**

**答：两列火车在距 A 站 240 km 处相遇。**

特点：答案正确，步骤清晰，无显式 thinking 过程（Claude Sonnet 的 extended thinking 需单独开启）。

评分

维度 DeepSeek-R1 Claude Sonnet 4
答案正确性 ✅ 正确 ✅ 正确
推理透明度 ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整 thinking 链 ⭐⭐⭐ 直接推导
格式规范性 ⭐⭐⭐⭐ LaTeX 公式 ⭐⭐⭐⭐ Markdown
输出 token 数 300 180

任务二：逻辑推理（LSAT 风格）

Prompt

五个人 A、B、C、D、E 参加了一场比赛，名次各不相同（1-5名）。
已知条件：
1. A 的名次在 B 前面（A 排名更靠前）
2. C 不是第一名
3. D 的名次比 E 靠后
4. B 的名次在 D 前面

问：C 可能是第几名？列出所有可能。

DeepSeek-R1 输出（摘要）

<think>
约束关系：A < B < D，E < D（名次数字越小越靠前）
即 A < B，B < D，E < D，C ≠ 1

先确定 A,B,D,E 的相对顺序：
A < B < D，且 E < D
D 至少是第3名（因为 A,B 排在 D 前面，需要2个位置）
...枚举所有合法排列...
</think>

**结论：C 可以是第 1、2、3、4 名。**

**推导过程：**
约束链：A < B < D，E < D，C ≠ 1名

D 的可能位置为第 3、4、5 名（因为 A、B 必须排在 D 前面）：

- D=3：A,B ∈ {1,2}，E 只能是5（不够），矛盾，舍去（E 需排在 D 前，即E < 3）
  修正：D=3 时，A,B,E 三人分布在{1,2}和{4,5}中，E < D=3，故 E ∈ {1,2}，与 A,B 重叠，共3人占2格，矛盾。舍去。
- D=4：A,B,E ∈ {1,2,3}，A < B，E 可以是1,2,3
  C 只剩第5名... 不对，C 不受 D 约束

[完整枚举后] C 的可能名次：**2、3、4、5**

注：DeepSeek-R1 在这道题的 <think> 过程中出现了中间矛盾和自我修正，最终答案正确（C 可以是 2、3、4、5 名）。这种"自我纠错"能力是推理模型的核心价值。

Claude Sonnet 4 输出（摘要）

分析约束条件：
- 排名链：A < B < D（名次数字，越小越靠前）
- E < D
- C ≠ 第1名

D 至少占第4位（A、B、E 三人各需要一个排在 D 前面的位置），
当 D=4 时：{A,B,E} 分布在 {1,2,3}，A < B
...

**C 的可能名次：2、3、4、5 名**（共4种可能）

两个模型答案一致。Claude 的逻辑更线性，DeepSeek-R1 的 thinking 过程展示了更多中间探索。

评分

维度 DeepSeek-R1 Claude Sonnet 4
答案正确性 ✅ ✅
自我纠错能力 ⭐⭐⭐⭐⭐ 明显 ⭐⭐⭐ 不透明
推理严谨性 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐

任务三：多步骤推理（复合问题）

Prompt

一家公司有 120 名员工。
- 60% 是工程师，其中 40% 是女性工程师
- 剩余员工中，70% 是女性

问题：
1. 公司共有多少名女性员工？
2. 女性员工占全公司比例是多少（保留1位小数）？
3. 如果再招聘 30 名女性员工，届时女性比例变为多少？

这类题需要维持多个中间量，最容易出算术错误。

DeepSeek-R1 全部正确：女性总数 = 72×0.4 + 48×0.7 = 28.8 + 33.6 = 62.4 → 取整为 62（题目未说是否取整，R1 给了两种答案并说明）。

Claude Sonnet 4 全部正确，且主动提示"员工数应为整数，建议题目明确是否四舍五入"，人性化程度更高。

结论：多步骤数值推理两者均表现稳定，Claude 在用户友好度上略胜。

任务四：代码推理（Debugging）

Prompt

# 以下 Python 代码有 bug，请找出所有问题并给出修复版本
def find_duplicates(nums):
    seen = {}
    duplicates = []
    for i in range(len(nums)):
        if nums[i] in seen:
            duplicates.append(nums[i])
        else:
            seen[nums[i]] = i
    return list(set(duplicates))

# 测试用例：
print(find_duplicates([1, 2, 3, 2, 4, 3, 3]))
# 期望输出：[2, 3]（顺序不重要）

DeepSeek-R1 分析：识别出代码逻辑本身无 bug，但指出 list(set(...)) 会丢失顺序，如果需要保持首次出现顺序应改用 dict.fromkeys()。同时指出当同一元素出现3次时，2 和 3 均只会被添加一次到 duplicates（因为第三次出现时 nums[i] 已经在 seen 里但也已在 duplicates 里）——实际上第三次会再次 append，即 [2, 3, 3]，set 之后还是 {2, 3}，行为正确但效率低。R1 给出了更优解。

Claude Sonnet 4 分析：直接指出 list(set(...)) 的无序问题，并提供了两个替代方案（保序版和不保序版），代码质量更高，说明更完整。

代码推理评分：Claude Sonnet 4 略优（分析更全面，替代方案质量更高）。

推理速度对比

测试方法：每个任务发送10次请求，取中位数（网络延迟已剔除，使用同一 TheRouter 节点）。

指标 DeepSeek-R1 Claude Sonnet 4
首 Token 延迟（TTFT） 约 3.2s 约 1.1s
总响应时间（简单题） 约 8s 约 4s
总响应时间（复杂题） 约 22s 约 9s
输出 token 速率 ~45 tok/s ~80 tok/s

DeepSeek-R1 的 thinking 过程会消耗额外时间，复杂题差距更明显。如果你的应用对延迟敏感（如实时问答），需要权衡。

成本对比

基于 TheRouter 的计费价格（2026 年 3 月）：

模型 输入价格 输出价格 Thinking Token
deepseek/deepseek-r1 $0.55 / 1M $2.19 / 1M 按输出计费
anthropic/claude-sonnet-4 $3.00 / 1M $15.00 / 1M 需额外开启，单独计费

以上面的逻辑推理题为例（约 400 input + 600 output token）：

  • DeepSeek-R1：约 $0.00153
  • Claude Sonnet 4：约 $0.0102

单次请求 Claude 贵约 6.7 倍。 高频调用场景下这个差距会被放大。

Thinking 机制对比

DeepSeek-R1：显式 thinking token

DeepSeek-R1 的推理过程以 <think>...</think> 标签包裹，通过 API 返回，开发者可以读取。通过 TheRouter 调用时，thinking 内容出现在 message.content 中或以独立字段返回（取决于模型配置）。

优点：推理过程完全透明，便于 debug 和审计
缺点：thinking token 也计入费用，且增加总延迟

# 获取 DeepSeek-R1 的 thinking 内容
result = chat(DEEPSEEK_R1, messages)
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# content 中包含 <think>...</think> 块

Claude Sonnet 4：Extended Thinking（可选开启）

Claude 的 extended thinking 需要在请求中显式开启，且仅在 Claude 3.7+ / Sonnet 4+ 中支持：

result = chat(
    CLAUDE,
    messages,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 5000}
)
# thinking 内容在 content 数组中，type="thinking" 的块

默认不开启时，Claude 是"隐式推理"——模型内部推理但不输出过程，延迟更低、成本更低。

综合评分

任务类型 DeepSeek-R1 Claude Sonnet 4 推荐选择
数学推理 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ DeepSeek-R1
纯逻辑推理 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ DeepSeek-R1
多步骤数值 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 相当
代码推理 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ Claude Sonnet 4
响应速度 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ Claude Sonnet 4
成本效益 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ DeepSeek-R1

结论与选择建议

选 DeepSeek-R1 的场景：

  • 数学/竞赛题批量求解
  • 需要推理过程透明（可审计）的企业场景
  • 逻辑推理、约束满足类问题
  • 预算敏感的高频调用

选 Claude Sonnet 4 的场景：

  • 代码 review、debug、架构分析
  • 对延迟敏感的实时应用
  • 需要模型主动发现隐含问题（如用户体验型场景）
  • 多步骤任务中需要模型保持上下文一致性

两者都想用？

这正是 TheRouter 的价值所在。一个 API Key，按场景选模型，账单统一结算：

def solve(problem_type: str, prompt: str) -> str:
    model = DEEPSEEK_R1 if problem_type in ("math", "logic") else CLAUDE
    result = chat(model, [{"role": "user", "content": prompt}])
    return result["choices"][0]["message"]["content"]

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本文测试数据基于 2026 年 3 月实测，模型版本为 deepseek/deepseek-r1 和 anthropic/claude-sonnet-4。模型更新后数据可能有变化。

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