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

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

DeepSeek  V3呢,是個(gè)通用型的,適合那種對(duì)成本要求低、得有很強(qiáng)泛化能力的場(chǎng)景。比如說(shuō),它能很快地就把長(zhǎng)篇報(bào)告里的重點(diǎn)內(nèi)容給總結(jié)出來(lái)。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(guò)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(gè)通用型的大語(yǔ)言模型,主要處理自然語(yǔ)言處理、知識(shí)問(wèn)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(gè)性化推薦、寫文案、知識(shí)問(wèn)答這些地方都挺適用的。V3還通過(guò)算法優(yōu)化和多令牌預(yù)測(cè)技術(shù),能處理大規(guī)模的上下文,就是想給大家提供個(gè)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(kāi)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(shí)蒸餾從R1里把推理能力給提取出來(lái),讓輸出的風(fēng)格和長(zhǎng)度都更優(yōu)。

DeepSeek R1就沒(méi)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(guò)冷啟動(dòng)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(cè)試?yán)铮煽?jī)比V3好,在Codeforces上的評(píng)分也更高,這說(shuō)明它在邏輯和數(shù)學(xué)推理上有優(yōu)勢(shì)。

反過(guò)來(lái)呢,在一些知識(shí)類的評(píng)測(cè),像MMLU和GPQA上,V3雖然比R1差點(diǎn),但在長(zhǎng)文本生成和內(nèi)容創(chuàng)作方面,V3又更厲害。

應(yīng)用場(chǎng)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(gè)性化推薦及長(zhǎng)文本理解和生成的理想選擇,比如電商平臺(tái)自動(dòng)答復(fù)客戶咨詢的問(wèn)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(chǎng)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(chǎng)景

  • 在日常聊天、問(wèn)答等場(chǎng)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(chǎng)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(duì)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(duì)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(dòng)數(shù)據(jù)微調(diào),并經(jīng)過(guò)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(cè)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(dòng)數(shù)據(jù),且在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)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(wàn)億高質(zhì)量多樣的 tokens,對(duì)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(wèn)題,且在知識(shí)基準(zhǔn)測(cè)試和其他通用任務(wù)上也有良好表現(xiàn)
  • 知識(shí)問(wèn)答、代碼和數(shù)學(xué)任務(wù)等多領(lǐng)域表現(xiàn)出色,具備長(zhǎng)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(gè)多功能Ai助手來(lái)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(duì)數(shù)學(xué)難題、代碼編寫或深度邏輯分析時(shí),DeepSeek R1則是更專業(yè)的工具,至于哪個(gè)更適合你,你根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景選最適合的就行啦。

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