首頁 > Ai資訊 > AI教程

DeepSeek V3和DeepSeek R1有什么區(qū)別？哪個更適合你呢？

映技派于2025-02-17發(fā)布在AI教程

DeepSeek團(tuán)隊(duì)出了兩款ai模型，一個是DeepSeek V3，另一個是DeepSeek R1，這倆差別可不小。

DeepSeek V3呢，是個通用型的，適合那種對成本要求低、得有很強(qiáng)泛化能力的場景。比如說，它能很快地就把長篇報(bào)告里的重點(diǎn)內(nèi)容給總結(jié)出來。DeepSeek R1就不一樣啦，在復(fù)雜邏輯推理、數(shù)學(xué)計(jì)算還有編碼這些任務(wù)上，那表現(xiàn)相當(dāng)出色。這靠的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式。這兩款模型在結(jié)構(gòu)和參數(shù)方面有點(diǎn)相似，不過靠著不同的訓(xùn)練技術(shù)，都達(dá)成了各自想要的那種優(yōu)化效果。

DeepSeek V3和DeepSeek R1有什么區(qū)別思維導(dǎo)圖.webp

模型定位和核心能力

DeepSeek V3，是個通用型的大語言模型，主要處理自然語言處理、知識問答還有內(nèi)容創(chuàng)作這些事兒。它追求的是高性能和低成本能平衡，像智能客服、個性化推薦、寫文案、知識問答這些地方都挺適用的。V3還通過算法優(yōu)化和多令牌預(yù)測技術(shù)，能處理大規(guī)模的上下文，就是想給大家提供個性價(jià)比高的解決方案。

DeepSeek R1，是專門為復(fù)雜推理任務(wù)設(shè)計(jì)的，像數(shù)學(xué)計(jì)算、代碼生成還有邏輯分析這些都不在話下。它靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)，特別是在數(shù)學(xué)和編程領(lǐng)域，性能那是相當(dāng)厲害，搞科研、工程開發(fā)還有高端專業(yè)應(yīng)用都有它。

訓(xùn)練方法和技術(shù)創(chuàng)新

DeepSeek V3用的是預(yù)訓(xùn)練加監(jiān)督微調(diào)這種傳統(tǒng)的方法，再結(jié)合混合專家架構(gòu)，這樣做能降低訓(xùn)練成本。它還利用知識蒸餾從R1里把推理能力給提取出來，讓輸出的風(fēng)格和長度都更優(yōu)。

DeepSeek R1就沒用監(jiān)督微調(diào)，完完全全靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)，特別是GRPO算法。通過冷啟動數(shù)據(jù)和多階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，特別強(qiáng)調(diào)推理鏈路要完整、要準(zhǔn)確，就算標(biāo)注數(shù)據(jù)不多，推理能力也能往上提。

性能表現(xiàn)

在數(shù)學(xué)和代碼相關(guān)的任務(wù)上，R1那是相當(dāng)出彩，在AIME 2024和MATH500測試?yán)铮煽儽萔3好，在Codeforces上的評分也更高，這說明它在邏輯和數(shù)學(xué)推理上有優(yōu)勢。

反過來呢，在一些知識類的評測，像MMLU和GPQA上，V3雖然比R1差點(diǎn)，但在長文本生成和內(nèi)容創(chuàng)作方面，V3又更厲害。

應(yīng)用場景

專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用

DeepSeek V3憑借其通用性能特性，成為智能客服、個性化推薦及長文本理解和生成的理想選擇，比如電商平臺自動答復(fù)客戶咨詢的問題。
Deepseek-R1則憑借卓越的推理能力，廣泛應(yīng)用于復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算、代碼生成及決策支持等場景，比如R1在金融、工程等專業(yè)領(lǐng)域就深受青睞了。

日常交互場景

在日常聊天、問答等場景中，DeepSeek-V3能夠提供更自然、合理的回應(yīng)，更好地適應(yīng)不同用戶的表達(dá)習(xí)慣和需求。
DeepSeek R1在日常交互場景中雖然也能工作，但在回應(yīng)的靈活性和準(zhǔn)確性上可能不如DeepSeek V3。

部署與優(yōu)化

Rise CAMP能給這倆都提供優(yōu)化支持，一鍵部署、兼容好多不同種類的GPU/NPU。針對V3還有混合專家調(diào)度，R1有高性能推理加速，這樣都能保證高效的運(yùn)行。

DeepSeek V3和DeepSeek R1的區(qū)別表格

對比維度	DeepSeek-R1	DeepSeek-V3
架構(gòu)	DeepSeek-R1-Zero 直接在基礎(chǔ)模型上進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 DeepSeek-R1 在此基礎(chǔ)上采用冷啟動數(shù)據(jù)微調(diào)，并經(jīng)過多階段訓(xùn)練	采用 MLA 和 DeepSeekMoE 架構(gòu) 引入輔助損失免費(fèi)的負(fù)載均衡策略和多令牌預(yù)測訓(xùn)練目標(biāo)
訓(xùn)練算法	DeepSeek-R1-Zero 采用 GRPO 算法，DeepSeek-R1 在其基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)	HAI-LLM 框架，支持 FP8 混合精度訓(xùn)練，采用 DualPipe 算法等優(yōu)化
訓(xùn)練數(shù)據(jù)	DeepSeek-R1-Zero 不依賴監(jiān)督數(shù)據(jù)，DeepSeek-R1 使用少量冷啟動數(shù)據(jù)，且在訓(xùn)練過程中會收集更多數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)	預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含 14.8 萬億高質(zhì)量多樣的 tokens，對數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化并采用文檔打包方法
功能側(cè)重	推理任務(wù)上表現(xiàn)突出，能處理復(fù)雜推理問題，且在知識基準(zhǔn)測試和其他通用任務(wù)上也有良好表現(xiàn)	知識問答、代碼和數(shù)學(xué)任務(wù)等多領(lǐng)域表現(xiàn)出色，具備長上下

哪外更適合你？

DeepSeekV3和DeepSeekR1都是根據(jù)不同的使用需求去優(yōu)化設(shè)計(jì)的，如果需要一個多功能Ai助手來處理日常任務(wù)，如內(nèi)容創(chuàng)作或客戶服務(wù)，DeepSeek V3是理想選擇。而面對數(shù)學(xué)難題、代碼編寫或深度邏輯分析時，DeepSeek R1則是更專業(yè)的工具，至于哪個更適合你，你根據(jù)具體的應(yīng)用場景選最適合的就行啦。