DeepSeek R1与V3版本：核心区别与选择指南下面跟随小编一起来看看吧！

当今快速进步的AI领域，DeepSeek的R1和V3版本无疑是两颗耀眼的明星。你是否好奇这两个版本究竟有何不同？今天，我们就来一探究竟！R1版主打推理任务，擅长解决复杂难题，适合深度逻辑分析；而V3版则是个多面手，以其强大的可扩展性和高效率应对各种语言处理任务。从架构设计到训练方式，再到实际性能表现，两者各有千秋。R1版通过强化进修优化，参数量从15亿到700亿不等，尤其在逻辑思考测试中表现出色；V3版则采用了MoE混合专家架构，总参数高达6710亿，堪称“巨无霸”。无论是学术研究还是企业应用，这两个版本都能各显神通。接下来，让我们详细看看它们的具体差异吧！

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deepseekr1和v3有什么区别

、设计目标

1版：主打推理任务，专攻解决复杂难题，适合深度逻辑分析。

3版：多功能大型语言模型，在于可扩展性和高效率，适合各种语言处理任务。

、架构和参数

1版：用强化进修优化的架构，有不同规模的版本，参数在15亿到700亿。

3版：用MoE混合专家架构，总参数高达6710亿，每个token激活370亿。

、训练方式

1版：重点训练思考链推理，R1-zero纯强化进修，R1还加上了监督微调。

3版：用FP8混合精度训练，训练经过分高质量训练、扩展序列长度、SFT和聪明蒸馏三个阶段。

、性能

1版：在需逻辑思考的测试中表现抢眼，比如DROP任务F1分数92.2%，AIME 2024通过率79.8%。

3版：数学、多语言和编码任务中表现出色，Cmath得分90.7%，Human Eval编码通过率65.2%。

、应用场景

1版：适合学术研究、难题解决应用、决策支持等需要深度推理的场景，也可做教育工具。

3版：适用于大型语言任务，如对话式AI、多语言翻译、内容生成等，助力企业高效解决各种难题。