deepseek_R1与V3有什么区别，各自有点有什么？

使用时如何选择二者？

发表于 2025-4-27 15:17:29

1. 核心区别推测
（1）模型架构优化
R1：可能是早期版本，采用基础Transformer架构，参数量较小，训练数据规模有限，适合通用任务。
V3：可能升级为更高效的架构（如稀疏注意力、混合专家模型MoE），参数规模更大，训练数据更丰富，支持多模态或长上下文处理。
（2）训练策略
R1：依赖监督微调（SFT），侧重基础语言理解能力。
V3：可能引入强化学习（RLHF）、课程学习或领域自适应训练，提升复杂任务（如推理、代码生成）的表现。
3）应用场景
R1：适合简单对话、文本生成等轻量级任务，部署成本低。
V3：面向企业级复杂需求（如数据分析、代码开发），支持定制化与API深度集成。
2. 各自优势对比
| 维度          | R1（推测）                         | V3（推测）                         |
|----------------|---------------------------------------|----------------------------------------|
| 计算效率 | 轻量化设计，适合边缘设备或低资源场景  | 高性能优化，依赖GPU集群，适合云端大规模部署|
| 任务泛化性| 通用场景表现稳定，但复杂任务可能受限 | 多任务适配能力强，支持长文本、逻辑推理等|
| 定制化支持| 有限微调接口，适合标准化需求 | 提供领域适配工具链，支持企业私有数据训练 |
|成本| 部署与维护成本低    | 需要更高算力投入，但单位任务成本可能更低 |
3. 选择建议
选R1：需求简单、预算有限，或需快速验证场景（如客服机器人初版）。
选V3：追求前沿性能、处理复杂任务（如代码生成、数据分析），且有足够算力支持。

发表于 2025-4-27 15:30:52

DeepSeek R1和V3这俩模型，区别主要在设计目标和适用场景上。
简单来说，V3像是全能型选手，日常对话、写文案、翻译这些活儿它都能快速搞定，而且成本低，企业用起来划算。
比如你要让AI帮忙写个产品介绍或者处理客服咨询，V3反应快，生成内容也流畅，还能同时处理文字、图片这些多模态信息。
但碰上需要深度思考的活儿，比如数学题证明、写复杂代码或者分析金融数据，这时候就得靠R1了。它专门练过推理能力，生成答案前会先列出一串思维链，把解题过程掰开揉碎给你看，特别适合科研或者量化交易这种需要逻辑严谨的场景。
选哪个得看具体需求。普通用户日常用V3完全够用，速度快还省资源，尤其是需要批量生成内容的时候。
但如果你在搞学术研究，或者需要AI帮忙写代码解决算法难题，直接切到R1的深度思考模式更靠谱。
虽然R1的响应可能慢几秒，但结果会更精准，像有次用它生成金融分析的SQL查询，连数据关联逻辑都解释得一清二楚，比自己手动写代码省心多了。
不过要注意，R1的API调用成本比V3高，如果预算有限，可以先拿V3试水，遇到复杂任务再切到R1专项突破。

发表于 2025-4-27 15:43:47

DeepSeek R1与DeepSeek V3是深度求索（DeepSeek）公司推出的两款定位不同的大语言模型，主要区别体现在技术架构、核心功能和应用场景上，以下是详细对比及各自的优势分析：
一、核心定位与设计理念
1. DeepSeek V3
通用型语言模型：专注于多任务处理能力，涵盖文本生成、知识问答、代码编写等广泛场景，采用混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，通过动态路由技术激活特定专家网络，提升复杂任务的处理效率。
企业级应用：适用于需要长上下文理解和高精度的场景，如法律合同分析、金融报告生成等。

2. DeepSeek R1
推理专用模型：针对数学、编程和逻辑推理任务优化，通过强化学习（RL）技术提升推理能力，支持长链推理（Chain-of-Thought）和模型蒸馏，适用于需要逐步分解复杂问题的场景。
实时交互优化：内置联网能力，可访问实时信息（如新闻、股价），专为客服、个人助手等低延迟交互场景设计。

二、关键技术差异
| **特性**
| **DeepSeek V3**                   | **DeepSeek R1**                   |
|--------------------|--------------------
| **架构**
| MoE架构（671B参数，激活370亿参数） | 基于V3优化，动态门控机制提升推理效率 |
| **上下文窗口**
| 支持超长上下文（如128K tokens） | 适中长度，优先保证交互流畅性       |
| **训练方法**
| 结合负载均衡策略和多令牌预测（MTP）| 强化学习驱动，自启发式数据增强    |
| **实时数据支持**
| 依赖训练数据（截至训练时间点）    | 联网检索，解决信息滞后问题       |
| **多模态能力**
| 支持图文混合输入             | 目前支持纯文本交互                |

三、应用场景对比
V3的优势场景：
  复杂任务处理：如长文档分析、技术代码生成、多轮对话等。
  开发者友好：提供API接口，适合二次开发和企业级系统集成。

R1的优势场景：
  实时交互：如智能客服、教育答疑、动态信息查询（航班、股价）。
  推理密集型任务：数学建模、自动化决策系统、学术论文生成。

四、性能与成本优势
1. DeepSeek V3
效率与经济性：通过MoE架构和动态负载均衡，显著降低计算成本（仅激活部分专家），API价格为$0.14/百万Token，成本为OpenAI同级别模型的1/3。
长文本处理：MLA注意力机制压缩键值缓存，提升长文本处理效率。

2. DeepSeek R1
推理能力：在AIME 2024、MATH-500等基准测试中超越V3及部分国际竞品（如OpenAI o1）。
轻量化部署：支持蒸馏小模型（1.5B至70B），8B模型仅需8GB显存即可运行，降低本地部署门槛。
能耗优化：单位计算能耗较传统模型下降50%，适配边缘计算场景。

五、技术生态与开源支持
V3的开源生态：提供完整的训练代码和数据集，支持本地部署Web-UI界面，推动AI技术普惠化。
   R1的灵活适配：通过蒸馏技术将推理能力迁移至小模型，结合Ollama、vLLM等工具快速部署，覆盖从消费级显卡到分布式集群的多层级需求。

总结与选择建议
   选择V3：若需处理复杂NLP任务或  长文本分析（如法律、金融领域），且对多任务泛化能力要求较高。
选择R1：若需实时交互  或  逻辑推理密集型应用  （如教育、客服），且对响应速度和信息时效性有强需求。
两款模型通过互补定位，覆盖了从通用到垂直领域的多样化需求，其开源策略和成本优势进一步推动了AI技术的普及与行业创新。
【点赞过百教大家  “如何下载Deepseek_V3”】

发表于 2025-4-27 15:54:24

很显然，两者模型的定位不同，就下面的那个按钮，点击“深度思考” ,就是在R1 模型在工作，不点击 “深度思考” ：普通模式，V3 模型在工作了

对于R1来说
DeepSeek R1 ，主打推理任务，完全对标OpenAI o1，特点是专门解决较为复杂的任务，对数学题目，问题解答，代码推理等逻辑较深的更适合进行分析
对于V3来说
而DeepSeek V3版，这里可以说是多功能大型语言模型，在未来可进行多模态分析，适合各种语言处理任务。
前几天，DP幻方团队一声不响的在Huggingface上发布了V3的“小版本”迭代“DeepSeek-V3-0324”。国内哇的开发者们人又一次迎来一顿夸赞。
有人说，更新版的V3像是旧版V3与R1的结合体，针对于百科知识GPQA、数学（MATH-500, AIME 2024）和代码任务成绩表现是非常让人吃惊的，更擅长用户的长输出解决能。据说这方面的提升全都落在R1的优势能力范围内。光说不行，我们来看一下实测表现：

看到了没，在数学成维度的测试、编程类与其他大模型集体评测集上取得了很不错的成绩，甚至是超过 GPT-4.5、Claude-Sonnet-3.7的表现

从最近的一次版本的V3能力上来看，准确率上已经接近R1模型，但是其调用token的费用大大的降低下来。

两者的架构，参数也不同
R1版采用的是强化学习的架构，这个是经过幻方团队进行优化过的，有不同规模的版本，14B,32B ,64N等，参数在15亿~700亿。看看下面的一个统计，我们就知道

V3版：用MoE混合专家架构，核心思想是将输入内容分配给不同的专家子模型，然后将所有子模型根据算法进行动态调整，从而输出其内容。V3现在的参数有6710亿，一个token激活的数量将近400姨

核心技术就是模型架构中为每个网络专家都要自己的任务，比如选择合适的专家来处理特定输入，那么DeepSeek究竟是如何做到的呢？
看看下面的一个图解：

这个策略和集成Learn方法相似，监管机制负责将门控网络决定分配给每个专家的权重。在整个过程中，同时让专家和门控网络进行训练，不断的进行自我优化性能和决策处理
当然关于MOE的混合架构的知识还很多，比如MoE混合专家的稀缺性，Token负载均衡、MoE算法设计、蒸馏处理，数据融合等待
这些也是最近最火大模型应用最主流的一些技术，学习了这些基本上可以做很多的岗位，比如大模型应用开发，AI自动化运营，机器人应用开发，Agent智能体应用开发，AI算法，AI全栈工程师等待
有人要问了入局AI这些岗位难不难，我想说的是找对了方法就想学习1+1=2似的，比如知乎知学堂出品的AI大模型应用进阶在线视频，只要你会一点点Python基础，都能学得会，由业界大佬带队，从0到1的带入入局大模型的前生今世，包括主流deepSeek核心算法原理和底层架构，还有常见的大模型商业化项目落地实践，30套大模型项目供你进行运行和调试，直通车我放到下方了，不要犹豫，直接上车领取就行：
你甭说，很多人学习完这个，真的就转型成功了，在面试的时候说的是头头是道，面试官都觉得太专业了
再回来总结一下R1模型，强项就是数理，把gpt4o爆了，据说比o1mini更好，coding还是gpt更强一些，R1的context好像没有r1多，给的文件和prompt多一点就巨卡罢工。与其他模型相比，题面简单实际复杂的数理题R1给其他普通的大模型直接秒了，正确率很高。
训练方式上也有区别
R1的版本：重点训练思维链推理，还加上了强化学习+监督微调。
V3版本则有所不同：虽然DeepSeek的R1是以V3为基础构建冷启动。但是V3使用FP8混合精度训练，对DeepSeek-V3 进行了两次上下文长度扩展，先扩展到32K，再扩展到128K。通过精调试和强化后更接近人类的行为。

性能表现上也是有所不同
R1版，DROP任务F1分数92.2%，AIME 2024通过率79.8%。
V3版在数学、多语言和编码任务成绩可以首屈一指，Cmath得分90.7%
由于v3是作为基础模型，可以说是R1的一个改进版和突破版，使用提示方面有所差异，v3需要从从过程到结果的较为清晰的知识，而R1只要目标清晰就能一气呵成。再看看具体的一个表现示例图
对于一个开放性的任务：

对于一个标准规范类型的任务：

从结果上来看，R1深度思考的更加友好。
应用场景的不同
R1版相当于一个文学家，据说是请了清华的博士生来标注的，更适合学术研究、问题解决应用、诗词歌赋，文学小说，决策支持等场景可以张口就来，当时也可做教育工具。
缺点就是但是长文本摘要总结，文字翻译不适合R1大模型，对简单的问题可能进行过度思考，相对应价格较高
V3版是基础性模行，更适用于日常工作任务：如大型语言任务，如对话式AI、多语言翻译、内容生成等，策划方案，自媒体写作，剧本等
无论怎么，DeepSeek在国内迈出国际第一步，这回也中午让国内大模型雄起了一次，据说幻方大模型V4就快发布了，未来已来，期待V4会再次震惊全世界。。。

发表于 2025-4-27 16:06:05

核心观点：当你需要问“为什么”以及“如何做”时选择R1，当你需要快速获取信息或生成内容时选择V3。

近日，DeepSeek官网更新了DeepSeek V3-0324模型，推理速度提高了80%，预计作为R2训练的基础模型。不知道大家在用 DeepSeek模型时会不会有一个困扰：是选 R1还是 V3 呢？在这篇文章中，我将介绍这两种模型的核心功能以及一些应用案例，帮助你快速做出选择。

DeepSeek 的定位是一个聊天机器人（市面上有不少同款模型，比如ChatGPT、Gemini、XAI等），目前在官网，它有两种型号，分别是DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。

DeepSeek-V3是什么？

作为DeepSeek的默认模型，V3是全能型大语言模型(LLM)，是一种能够处理通用任务的工具，采用混合专家系统(MoE)架构，能针对不同任务激活特定的&#34;专家&#34;模块，在保证精准度的同时节省算力。

对标OpenAI的GPT-4o、GPT-4.5等模型，V3是处理我们日常任务的首选模型。它本质是基于&#34;下一个单词预测&#34;的模型。

DeepSeek-R1是什么？

DeepSeek-R1是一个专注于高级推理和深度问题解决的模型，特别适合复杂的代码编写和逻辑性强的任务。

R1的独特之处在于使用了强化学习，在V3的基础上，R1通过生成多种问题解决方案并利用基于规则的奖励系统来评估答案和推理步骤的正确性，从而进行训练。这种方法使R1能够逐渐优化推理能力，自主探索并发展推理路径，直接对标OpenAI o1。

与V3不同，R1在响应时会先进行思维链推理（Chain-of-Thought Reasoning），完成后才输出答案，因此速度较慢，有时需要数分钟（但是我觉得思考过程蛮有意思的，有时候看到他的思考会反过来显现之前思考被遗漏的部分，还会把我的问题描述整理的很清晰）。

核心功能对比

V3和R1之间的一个区别是，在与R1聊天时，我们不会立即得到回应。模型首先使用思维链推理来思考问题。只有在完成思考后，它才会开始输出答案。这也意味着，R1的响应速度远慢于V3，因为思考过程可能需要几分钟才能完成。

特性	DeepSeek R1 (推理模型)	DeepSeek V3 (通用模型)
核心定位	强调逻辑推理和问题解决的过程	强调通用能力和高效的内容生成与信息处理
擅长领域	复杂问题分析、策略规划、代码理解与优化、深度数据分析	文档撰写、邮件沟通、信息检索、翻译、创意发想
输出风格	提供逐步推理过程和详细解释	通常直接给出答案或生成内容，更注重效率和流畅性
应用场景	需要深度思考和逻辑分析的专业领域	适用于日常办公和通用任务
使用场景	当你需要理解“为什么”以及“如何做”时	当你需要快速获取信息或生成内容时

1.推理能力

DeepSeek-V3没有推理能力，逻辑是下一个单词预测（Next-token prediction）。本质是知识检索型模型，擅长创作类任务（如自然对话、内容生成）或已有成熟解决方案的问题。
DeepSeek-R1专攻复杂问题拆解，有推理能力（Reasoning Capability），支持多级子问题拆解，在需要结构化推理的数学证明、算法设计等场景表现优异

2.速度效率

DeepSeek-V3受益于MoE架构，能够更快、更高效地响应，基本上是实时交互。
DeepSeek-R1通常需要更长的时间来生成响应，能够给出更深入、更结构化的答案。

3.上下文记忆

两种模型都支持64k tokens的上下文，但R1尤其擅长在长时间交互中保持逻辑和上下文，适合需要多轮对话的场景。

4.API使用建议

对于使用API的用户，DeepSeek-V3提供了更自然和流畅的交互体验。它在语言和对话方面的优势使人机交互感觉流畅而引人入胜。
R1的响应时间较长可能影响部分应用程序的体验，因此我建议仅在绝对必要时才使用它。使用API时模型名称不是V3和R1，V3模型名为deepseek-chat，而R1名为deepseek-reasoner。

应用场景对比

案例1：写一封活动邀请邮件

场景： 你的公司即将举办一场行业交流会，你需要撰写一封邀请邮件发送给潜在客户。
推荐使用模型： DeepSeek V3
提示词：
你是一位资深的市场营销专员，写一封活动邀请邮件。邮件的主题是“诚邀参加[公司名称]行业交流会”。收件人是潜在客户。邮件内容需要包含以下信息：活动主题：[活动主题，例如：人工智能驱动的未来商业] 活动时间：[具体时间，例如：2025年4月15日下午2点至5点] 活动地点：[具体地点，例如：上海浦东香格里拉大酒店] 活动亮点：[至少列出三个亮点，例如：行业专家主题演讲、最新技术成果展示、高端人脉交流机会] 参会价值：[强调客户参会能获得的益处，例如：了解行业前沿趋势、拓展商业合作机会、提升企业竞争力] 行动号召：[引导客户报名参会，例如：点击链接报名：[报名链接]] 截止日期：[报名截止日期，例如：2025年4月10日] 结尾：[礼貌的结尾，例如：期待您的莅临！] 署名：[你的名字/公司名称]

案例2：模拟面试

应用场景： 求职者需要为即将到来的面试进行练习，希望能够模拟真实面试场景并获得反馈。
推荐使用模型： DeepSeek V3
提示词：
你是一位 [你应聘的职位名称] 的面试官。提出 5 个能测试我 [该职位所需的核心技能] 的问题，并对我的回答提供反馈。根据我的答案提出后续问题，以评估我的解决问题能力。
对比（如果使用 R1）： R1 也可以进行模拟面试，但可能会更侧重于考察求职者的逻辑思维和问题解决能力，提出的问题可能更注重逻辑严谨性，反馈也可能更偏向于逻辑层面。V3 在模拟面试的流畅性和自然度方面可能更具优势。

案例3：业绩数据分析

场景： 你的公司是一家电商平台，最近销售额出现下滑，你需要分析原因并提出改进建议。
推荐使用模型： DeepSeek R1
提示词：
你是一位资深的电商数据分析师。基于以下电商平台近期的销售数据，请分析销售额下滑的原因，并给出至少三个具体的改进建议，并解释每个建议的逻辑依据。销售数据：请思考以下几个方面：不同用户来源的转化率如何？哪个渠道的投入产出比最低？是否有潜在的用户流失风险？请给出详细的分析过程和逻辑推理。

案例4：分析公司的商业模式和策略
场景： 战略分析师需要深入分析一家竞争对手的商业模式、核心优势和潜在的战略方向。
推荐使用模型： DeepSeek R1
提示词：
请分析以下竞争对手[竞争对手名称]的商业模式和核心策略。请从以下几个方面进行分析：他们的主要收入来源是什么？他们的核心竞争优势是什么？（例如技术、品牌、渠道等）他们近期有哪些重要的市场动作或产品发布？这些动作可能预示着他们未来的哪些战略方向？他们可能面临哪些潜在的挑战和风险？请基于公开信息进行分析，并给出你的逻辑推理过程。

如何选择DeepSeek-R1与DeepSeek-V3？

两个模型的选择取决于你的任务和目标。针对大多数任务的一般推荐使用V3，如果遇到V3无法找到答案的情况，则切换到R1。例如，在编写一个汇总某些数据的简单脚本时，可以运行代码并查看它是否正在执行我们想要的操作。但是，如果正在构建一个复杂的算法，则验证代码是否正确并不那么简单。因此，对如何在两个模型之间进行选择有一些指导原则仍然很重要。
我总结了一些任务类型对应使用的模型：

任务类型	推荐使用模型
写作/内容创作/翻译	V3
可快速验证输出的任务	V3
常规编程问题	V3
AI对话助手	V3
学术研究	R1
复杂数学/逻辑问题	R1
需持续推演的多轮问题解决	R1
需要了解解题思维过程	R1

DeepSeek V3非常适合日常任务，如写作、内容创作和快速编码问题，以及构建AI助手，自然流畅的对话是关键。它也非常适合可以快速评估输出质量的任务。
但是，对于需要深入推理的复杂挑战，例如研究、复杂的编码或数学问题，或扩展的解决问题的对话，DeepSeek R1是更好的选择。

相信在不久的将来，模型会自行判断用户的意图，自行选择最优模型。而要真正实现这一智能化的未来，对 DeepSeek 的 R1 和 V3 这类先进模型的应用开发将起到至关重要的作用。正如年初关于 DeepSeek 引发的广泛关注一样，掌握如何将 R1 和 V3 的强大能力落地到实际应用中，将是未来发展的关键。如果您也对如何系统地学习 DeepSeek 这类大模型的应用开发充满兴趣，不妨了解一下知乎知学堂的 AI 大模型公开课。它将深入讲解包括 DeepSeek 在内的各类大模型的应用场景、开发方法和案例分析，或许能为您在 AI 时代开启新的机遇。

deepseek_R1与V3有什么区别，各自有点有什么？

本周热门