DeepSeek从入门到精通（12）——R1、V3版本比较

DeepSeek R1 和 V3 是深度求索（DeepSeek）公司推出的两款大型语言模型，虽然基于相似的技术框架（如混合专家架构 MoE），但在定位、架构优化和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心对比：

发展历程

DeepSeek V3于 2024年12月 正式发布。 DeepSeek R1：于 2025年1月 正式上线。

此外，2025年3月24日，DeepSeek 还发布了 V3-0324 小版本更新，进一步提升了推理、代码生成和中文写作能力。

目前，DeepSeek 正在推动 V3 和 R1 的技术融合，未来可能会推出一个兼具两者优势的统一模型。

设计目标

· DeepSeek R1：专注于复杂推理任务，旨在强化模型在数学、代码生成和逻辑推理等领域的性能，为科研、算法交易、代码生成等对推理能力要求较高的任务提供支持。

· DeepSeek V3：是通用的自然语言处理模型，主要面向自然语言处理（NLP）任务，如智能客服、内容创作（文案、小说）、知识问答等，旨在提供高效、可扩展的通用AI解决方案。

训练方法

· DeepSeek R1：完全摒弃监督微调（SFT），通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术，从基础模型中激发推理能力。核心技术包括GRPO算法、两阶段RL与冷启动，还具备自我进化能力。

· DeepSeek V3：采用传统的预训练-监督微调范式，结合混合专家架构，通过算法优化降低算力需求，创新点包括负载均衡和多令牌预测技术。

性能表现

在基准测试中，DeepSeek R1在数学和代码生成等推理任务上表现更优，例如在AIME 2024中得分79.8%，MATH - 500中得分97.3%。DeepSeek V3在知识理解等通用任务上也有不错表现，如MMLU测试中得分为85.6%。

应用场景

· DeepSeek R1：适用于科研、金融分析、算法交易等复杂任务场景。例如在金融分析中，生成的SQL查询和交易策略与OpenAI o1效果相当，但API成本仅为后者的1/50。

· DeepSeek V3：适合需要高性价比通用AI能力的场景，其API成本较低，输入0.14美元/百万tokens，输出0.28美元/百万tokens，适合中小规模部署。

开源生态

· DeepSeek R1：开源模型权重（MIT协议），提供基于Qwen和Llama的蒸馏版本（1.5B至70B），显著提升小模型性能。

· DeepSeek V3：开源模型权重，允许开发者自由定制和优化，已集成至多个框架，支持FP8和BF16推理模式，适配AMD GPU和华为Ascend NPU。

使用方法

默认情况下，DeepSeek使用的是V3模型，点击“深度思考”按钮可以切换到R1模型。比如在需要解决复杂的数学问题、进行代码生成或逻辑推理任务时，切换到R1（点击“深度思考”按钮）能获得更好的效果。例如输入“帮我生成一个用Python实现的冒泡排序算法”，R1会给出相应的代码。