DeepSeek R1 和 V3 是深度求索（DeepSeek）公司推出的兩款大型語言模型，雖然基于相似的技術框架（如混合專家架構 MoE），但在定位、架構優(yōu)化和應用場景上存在顯著差異。以下是兩者的核心對比：

發(fā)展歷程

DeepSeek V3于 2024年12月 正式發(fā)布。 DeepSeek R1：于 2025年1月 正式上線。

此外，2025年3月24日，DeepSeek 還發(fā)布了 V3-0324 小版本更新，進一步提升了推理、代碼生成和中文寫作能力。

目前，DeepSeek 正在推動 V3 和 R1 的技術融合，未來可能會推出一個兼具兩者優(yōu)勢的統(tǒng)一模型。

設計目標

· DeepSeek R1：專注于復雜推理任務，旨在強化模型在數(shù)學、代碼生成和邏輯推理等領域的性能，為科研、算法交易、代碼生成等對推理能力要求較高的任務提供支持。

· DeepSeek V3：是通用的自然語言處理模型，主要面向自然語言處理（NLP）任務，如智能客服、內(nèi)容創(chuàng)作（文案、小說）、知識問答等，旨在提供高效、可擴展的通用AI解決方案。

訓練方法

· DeepSeek R1：完全摒棄監(jiān)督微調(diào)（SFT），通過大規(guī)模強化學習（RL）和冷啟動技術，從基礎模型中激發(fā)推理能力。核心技術包括GRPO算法、兩階段RL與冷啟動，還具備自我進化能力。

· DeepSeek V3：采用傳統(tǒng)的預訓練-監(jiān)督微調(diào)范式，結合混合專家架構，通過算法優(yōu)化降低算力需求，創(chuàng)新點包括負載均衡和多令牌預測技術。

性能表現(xiàn)

在基準測試中，DeepSeek R1在數(shù)學和代碼生成等推理任務上表現(xiàn)更優(yōu)，例如在AIME 2024中得分79.8%，MATH - 500中得分97.3%。DeepSeek V3在知識理解等通用任務上也有不錯表現(xiàn)，如MMLU測試中得分為85.6%。

應用場景

· DeepSeek R1：適用于科研、金融分析、算法交易等復雜任務場景。例如在金融分析中，生成的SQL查詢和交易策略與OpenAI o1效果相當，但API成本僅為后者的1/50。

· DeepSeek V3：適合需要高性價比通用AI能力的場景，其API成本較低，輸入0.14美元/百萬tokens，輸出0.28美元/百萬tokens，適合中小規(guī)模部署。

開源生態(tài)

· DeepSeek R1：開源模型權重（MIT協(xié)議），提供基于Qwen和Llama的蒸餾版本（1.5B至70B），顯著提升小模型性能。

· DeepSeek V3：開源模型權重，允許開發(fā)者自由定制和優(yōu)化，已集成至多個框架，支持FP8和BF16推理模式，適配AMD GPU和華為Ascend NPU。

使用方法

默認情況下，DeepSeek使用的是V3模型，點擊“深度思考”按鈕可以切換到R1模型。比如在需要解決復雜的數(shù)學問題、進行代碼生成或邏輯推理任務時，切換到R1（點擊“深度思考”按鈕）能獲得更好的效果。例如輸入“幫我生成一個用Python實現(xiàn)的冒泡排序算法”，R1會給出相應的代碼。