DeepSeek-AI开发了两个令人印象深刻的人工智能模型：DeepSeek R1 和DeepSeek V3。每个都有不同的用途，R1 专门用于推理任务，V3 专为可扩展和高效的语言处理而设计。 

本文详细介绍了它们的功能、训练方法和优势，以帮助您决定哪种模型符合您的需求。

DeepSeek R1：专注于高阶推理

DeepSeek R1是一种基于强化学习(RL) 来处理复杂任务的推理优先模型。它有两个版本： 

DeepSeek R1-Zero 和DeepSeek R1。这些版本共享相同的架构，但训练方法不同。

DeepSeek R1的特点

推理能力

DeepSeek R1-零完全使用RL 进行训练，没有任何监督微调(SFT)。这使得模型能够独立发展自我反思和验证等高阶推理功能。然而，R1-Zero 面临重复输出和可读性不一致等问题。

为了解决这些问题，DeepSeek R1 在RL 之前加入了SFT 阶段。这一步骤提高了模型的清晰度和准确性，使其成为推理任务的更可靠的选择。

培训方法

R1 的训练过程着重于思想链(CoT) 推理，这有助于模型将问题分解为更小、更易于管理的步骤。 

CoT 方法使R1 在数学、编码和逻辑推理等领域非常有效。

绩效指标

DeepSeek R1 在需要逻辑思维的基准测试中表现异常出色。例如：

它在DROP（92.2% F1 分数）和AIME 2024（79.8% pass@1）等任务中优于OpenAI 的o1-mini。

R1-Distill-Qwen-32B 等蒸馏版本可透过明显较少的参数提供可比较的结果，从而更适合较小规模的应用。

DeepSeek R1的应用

DeepSeek R1非常适合需要深度推理的任务，例如学术研究、解决问题的应用程式和决策支援系统。 

由于其开源可用性，研究人员还可以针对特定领域进行微调。

DeepSeek V3：平衡效率和可扩展性

DeepSeek V3采用不同的方法，专注于可扩展性和高效处理。 

它建立在专家混合(MoE) 架构之上，其中每个令牌仅启动其参数的子集，从而在不牺牲效能的情况下降低计算成本。

DeepSeek V3的特点

高效架构

DeepSeek V3 使用MoE 架构，每个令牌启动671B 参数中的37B 参数。 

这种选择性活化可确保模型高效运行，在推理过程中需要更少的资源。

培训效率

V3 的训练过程旨在具有成本效益。采用混合精准度FP8训练，减少大规模预训练所需的GPU小时数。 

例如，在14.8 兆个代币上训练V3 仅需要278.8 万H800 GPU 小时，与其他大型模型相比更经济。

基准表现

DeepSeek V3擅长数学和多语言任务。例如：

它在CMath 上获得了90.7% 的分数，在HumanEval 上的编码任务上获得了65.2% pass@1 的成绩。

在CLUEWSC 和C-Eval 等中文基准测试中，V3 展现了卓越的准确性，超越了许多竞争对手。

多标记预测(MTP)

DeepSeek V3 引入了MTP，该功能允许它同时预测多个令牌。这加快了推理速度并有助于提高其整体效率。

DeepSeek V3的应用

DeepSeek V3 非常适合大规模自然语言处理(NLP) 任务，例如 对话式人工智能、多语言翻译和内容生成。 

它的效率使其成为寻求大规模部署人工智能的组织的绝佳选择。

DeepSeek R1 与DeepSeek V3： 比较DeepSeek R1 和DeepSeek V3

虽然这两种型号都提供了令人印象深刻的功能，但它们的差异使它们适用于不同的用例。

DeepSeek R1 在推理繁重的任务中脱颖而出，透过其基于RL 的管道提供高级逻辑。 

同时，DeepSeek V3 凭借其可扩展且高效的设计，在计算要求较高的任务中表现出色。

DEEPSEEKAI 代币免责声明

尽管 DeepSeek AI 技术正在改变行业，重要的是要澄清它与现有行业的关系（或缺乏关系）  DEEPSEEKAI 代币在加密货币市场。 

该代币由社群创建，受到DeepSeek 产品的启发，但 与公司没有正式隶属关系。

DEEPSEEKAI 代币是一项由粉丝驱动的倡议，虽然它共享名称，但并不代表DeepSeek 的技术或服务。 

投资者和加密货币爱好者应保持谨慎，并了解该代币与DeepSeek AI 或其生态系统没有直接联系。 

对于DeepSeek的准确更新和讯息，用户应依赖官方管道，不要将产品与第三方代币关联。

结论

DeepSeek R1 和DeepSeek V3 之间的选择取决于您的特定需求。如果您正在寻找可以处理推理繁重任务的模型，DeepSeek R1 是您的最佳选择。 

它分解复杂问题并提供清晰推理的能力使其对于研究和学术应用具有无价的价值。

另一方面，如果您的重点是大规模NLP 任务或多语言应用程序，DeepSeek V3 可以提供无与伦比的效率和效能。 

其可扩展的架构和经济高效的培训使其成为需要强大人工智能解决方案的组织的绝佳选择。

两种型号均代表人工智能在开发方面的重大进步。透过了解他们的优势和能力，您可以就哪种模型最适合您的目标做出明智的决定。

常见问题解答

1. DeepSeek R1和V3的主要差异是什么？

DeepSeek R1 专注于使用强化学习的推理任务，而DeepSeek V3 则专注于透过其Mixture-of-Experts 架构进行可扩展且高效的自然语言处理。

2. 哪一种模型的训练成本效益较高？

由于其混合精准度FP8 训练框架，DeepSeek V3 更具成本效益，需要更少的GPU 时间。

3. 两种型号都可以本地部署吗？

是的，DeepSeek R1和V3都支援本地部署，并提供硬件和软件配置的详细说明。

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