【AI】（二）DeepSeek-V3 vs R1 版本区别

小渣渣

DeepSeek-R1

发布时间：2025/01/20
特点：专为代码生成和数学问题设计，速度极快，精确度高，非常适合需要快速实现技术需求的场景。对标的OpenAI o1，这个是现在AI大模型领域最炙手可热的方向，代表了最尖端的研究储备。
适用人群：程序员、开发者、理工科学生。
应用场景：编写代码、解决数学难题、优化算法。

参考：超链接登录可见。

DeepSeek-V3

发布时间：2024/12/26
特点：适用于通用知识问答、文本创作和学习辅助，覆盖面广泛但专业性稍弱。对标的是GPT4o，代表的是大模型最根本的通用智能程度。
适用人群：学生、创作者、日常知识查询者。
应用场景：撰写文章、查找资料、学习新概念。

参考：超链接登录可见。

总结

特征	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
训练方法	使用传统的训练方法，主要依靠大量的数据来学习。	采用强化学习的方法，让模型通过不断尝试和改进来提高自己的能力。
推理能力	在一般任务上表现良好，但在需要深度思考的问题上可能有局限。	在数学、代码和逻辑推理等需要深度思考的任务上表现出色。
开源情况	可能有一些限制。	完全开源，任何人都可以免费使用和改进。
性能	在一些任务上表现不错。	在数学测试中，准确率达到77.5%，与其他领先的模型相当。
可读性	生成的内容通常易于阅读和理解。	早期版本可能会混合多种语言，后来通过改进，生成的内容变得更易读。

• 训练方法： 想象你在学习骑自行车。DeepSeek-V3就像是通过阅读大量关于如何骑自行车的书籍来学习，而DeepSeek-R1则是通过不断地实际练习，摔倒了再爬起来，从而学会骑自行车。
• 推理能力： 如果给你一个复杂的数学难题，DeepSeek-R1就像是一个善于深度思考的同学，能够一步步推导出答案，而DeepSeek-V3可能更擅长简单的计算题。
• 开源情况： DeepSeek-R1就像是一本公开的食谱，任何人都可以查看、使用并根据自己的口味进行改进，而DeepSeek-V3的食谱可能只有部分人能看到。
• 性能： 在一次数学考试中，DeepSeek-R1得了77.5分，这与其他顶尖学生的成绩相当。
• 可读性： 最初，DeepSeek-R1写的文章可能会混合使用多种语言，后来经过改进，现在它写的文章更容易阅读和理解。
  

Deepseek V3和 Deepseek R1 的区别，就是一个R1会进行自我推理反思，长思考过后才会给你答案，而 Deepseek V3 可以很快给出你答案，不会进行长时间思考。目前，大部分实验都表明，长思考过后的模型输出要更优秀，但是也更耗时，有时候也会进行过度的思考。

小渣渣

【AI】（一）开源大模型排行榜
https://www.itsvse.com/thread-10909-1-1.html

小渣渣

运行 DeepSeek-R1 的 GPU 系统要求：https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1