DeepClaude结合DeepSeek R1实现卓越的 Claude Sonnet 效果，开源项目GitHub揽星3k，LLM推理API助力高效开发

DeepSeek与Claude结合：超越单一模型的效果

最近，一个名为DeepClaude的开源项目在GitHub上引起了广泛关注，已获得超过3000颗星。该项目通过将DeepSeek R1和Claude Sonnet 3.5模型相结合，实现了比单独使用任一模型更出色的效果。

视频与测试结果展示

一段VCR展示了这种缝合模型的强大功能，视频链接为：[点击查看](https：//mp.weixin.qq.com/s/vhv4Eb5XoA2d4LKRqVRQag?token=1656933192&lang=zh_CN)。此外，在代码编辑基准Polyglot Benchmark上的测评结果显示，缝合模型的表现超过了单独使用的o1-high和R1。

实验中的发现

实验过程中得出了一些有趣的结论：
– o1与Claude Sonnet搭配效果不如单独使用o1。
– 使用R1或o1作为架构师，其他模型作为程序员时，效果均不如单独使用R1或o1。
– 当o1-preview和o1-mini作为架构师时，搭配不同程序员模型可以提高组合成绩。
– 使用R1的最终输出token效果优于其推理过程token。

DeepClaude的独特优势

DeepClaude是一个完全免费且开源的LLM推理API，由团队Asterisk开发，团队成员具有安全研究和CTF背景。它提供了一个统一接口，将DeepSeek R1的逻辑推理能力和Claude的回复无缝衔接。用户可以通过该API同时调用两种模型的功能，并完全掌控自己的API密钥和数据。

深度解析

DeepSeek R1具备强大的CoT（Chain of Thought）深度推理能力，甚至达到了反省认知的程度，能够自我纠正并思考特殊情况。然而，R1在代码生成、创造力和对话技巧方面有所欠缺，而Claude Sonnet 3.5在这几方面表现出色，因此两者结合相得益彰。

用户反馈

网友测试后总结道，Claude擅长撰写清晰、结构良好的文本和代码，能将DeepSeek-R1的想法转化为精炼的回复。团队成员也表示，AI智能体正在从被动工具转变为数字世界的主动合作者。

更进一步

你以为两个模型缝合就是极限了吗？实际上，还有网友开发出了三缝合玩法，将DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash和Claude Sonnet结合起来，取得了更好的效果。例如，在GPQA测试中表现优异。

参考链接
– [Aider Chat](https：//aider.chat/2025/01/24/r1-sonnet.html)
– [Twitter – DeepClaude_](https：//x.com/deepclaude_/status/1886911416478642279)
– [Twitter – Omer Celik](https：//x.com/omercelik/status/1883510797193937278)
– [Twitter – Mufeed VH](https：//x.com/mufeedvh/status/1883620781583901011)

GitHub地址
– [DeepClaude GitHub](https：//github.com/getasterisk/deepclaude)

本文来源：