DeepSeek R1 vs V3：两款人工智能模型正面比较

引言

(参考链接：https://www.geeksforgeeks.org/deepseek-r1-vs-deepseek-v3/ )

(参考链接：https://medium.com/@CherryZhouTech/deepseek-r1-vs-v3-which-ai-model-is-right-for-you-4f318fad803c )

我们都知道，随着时间的推移，技术取得了巨大的进步，例如人工智能的进步使得大多数在线工作更加轻松高效。人工智能语言模型的开发也是其中一项进步，它们能够理解并生成人类自然语言输出，帮助进行代码生成和辅助，开发各种类型的内容，提供各种主题的想法，以及更多。DeepSeek就是这些大型人工智能语言模型之一，它拥有所有这些功能以及更多功能，也能在您的大部分工作中提供帮助。

DeepSeek与其他人工智能模型类似，但主要以其深度推理能力、研究技术、输出的分步解析以及易于访问、开源和灵活等众多优势而闻名。

在本教程中，您将了解DeepSeek的两个主要模型，即DeepSeek R1和DeepSeek V3。本教程将详细深入地比较这两个模型，讨论它们的架构、性能基准、效率、用例等更多内容。

DeepSeek R1

它是Research version 1，也被称为研究基础。之所以这样命名，是因为它主要关注任何主题的研究方法。由于它遵循研究方法，因此适用于学术研究、模型定制、某些边缘应用的部署以及微调。DeepSeek R1模型基于Transformer decoder-only架构，使用大量多语言或不同的模型源以及网络上的各种其他内容进行训练。DeepSeek R1主要以其透明性、可复现性以及提供权重下载而闻名，这有助于在云端或本地运行模型。

DeepSeek V3

它是DeepSeek的最新版本，于2025年发布。它专注于企业级性能，并在许多功能上进行了升级，使其成为即用型功能。该模型通过使用密集层和稀疏层来平衡推理的效率和可伸缩性。它构建在混合MoE（专家混合）架构之上。它改进了DeepSeek已提供的工具，如DeepSeek Chat、DeepSeek Coder、DeepSeek Vision等，这表明它能够使用多种模型功能。它非常强大，被视为与GPT-4.5或任何其他高级模型的竞争对手。

这两个模型的架构比较

(参考链接：https://www.bittime.com/en/blog/perbandingan-deepseek-r1-vs-v3 )

DeepSeek R1

• 其模型基于Decoder-only Transformer架构。
• 根据模型大小，有32-64层。
• 参数为13B-67B。
• 它在网络、代码和学术资源上进行了训练，总计2T个token。
• 它具有有限的多模态能力（仅包括文本和代码）。
• 提供开放权重供使用和下载。

DeepSeek V3

• 其模型基于混合专家混合（MoE）架构。
• 它包含稀疏和密集专家层。
• 参数总计约236B，每次推理活跃参数约21B。
• 它在多种语言、多种模型和资源上进行了训练，总计超过6T个token。
• 它具有高级多模态能力（包括文本、图像、数学和代码）。
• 不提供开放权重供使用和下载。

因此，这两个模型架构的主要区别在于，DeepSeek V3在每次查询中只使用一小部分参数，这使得推理更快、更有效，而不会牺牲复杂性。但在DeepSeek R1中，其密集层虽然简单，但在大规模部署时计算量较大。

性能基准测试

在审视和比较了业界值得信赖的基准生成标准（如MMLU、ARC、HellaSwag和TruthfulQA）的结果后，您会发现DeepSeek V3在每个标准上都远远领先于DeepSeek R1。

即使在编码领域，在代码生成方面，对于CodeLLaMA、StarCoder甚至GPT-4等任务，DeepSeek V3的表现都优于DeepSeek R1。

应用和用例

DeepSeek R1

• 由于该模型高度面向研究，因此它用于自然语言处理（NLP）研究工作的微调。
• 当我们必须进行低规模部署（例如本地系统）时，可以使用此模型。
• 它可用于教育领域（用于学术研究目的和其他教育研究事物）以及实验相关领域。
• 该模型的另一个用例是任务特定适应。该模型可以根据我们正在进行的任务进行调整（例如命名实体识别、摘要和翻译）。

DeepSeek V3

• 它用于构建企业使用的聊天机器人，并在实时处理中集成视觉文本处理技术。
• 该模型还因其Coder V3工具而用于IDE的高级Copilot。
• 它还可以作为数学问题解决者，并在解决问题的过程中提供帮助。
• 它提供经过充分研究的文档分析，这些文档可以是任何法律文件、商业文件、医疗文件、金融文件等。
• DeepSeek V3的另一个用途是代码在不同语言之间的翻译，以及将任何文本输出翻译成世界各地的各种语言。
• 还用于文本和内容摘要任务，包括故事、长篇文章、一些文档或论文以及任何其他内容的摘要。

除了所有这些应用程序和用例之外，DeepSeek V3最重要和独特的能力之一是能够同时处理文本、图像和代码，这使其在UI分析、图像字幕和基于图像的代码生成方面非常有用。

模型大小和可用性

(参考链接：https://blog.dataopslabs.com/deepseek-r1-vs-deepseek-v3 )

(参考链接：https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3 )

DeepSeek R1

• 此变体在此模型中可用。
• 此模型中也可用。
• DeepSeek R1中也存在。
• 它对API的访问有限，API在此处自托管。
• 此模型中所有变体的权重下载均可用。
• 可以在本地或云端（Hugging Face，AWS）进行托管。

DeepSeek V3

• 此模型未发布7B变体。
• 此模型未发布13B变体。
• 此模型未发布67B变体。
• 可通过DeepSeek API工具轻松访问API。
• 无法下载模型权重。
• 只能通过API-only选项进行托管。

微调和定制

DeepSeek R1

• R1模型支持参数高效微调，因为它支持低秩自适应（LoRA）。
• 开发人员和用户可以根据自己的用例微调此模型，因为它支持完整的模型微调。
• 它还支持任务特定指令微调，以使响应质量更具体、更好。
• 适配器易于集成，允许在不更改核心权重的情况下更新模型。
• 数据集是开源的，人人可用，并附带其脚本；这支持社区驱动的研究。

DeepSeek V3

• 在DeepSeek V3模型中，不支持低秩自适应（LoRA），这限制了模型的轻量级微调选项。
• 由于它已经非常先进，因此不允许对模型进行完全微调；这限制了开发人员和用户进行深度定制。
• V3模型中的指令微调仅通过API提供或访问，消除了本地或离线训练的灵活性。
• V3模型也不支持基于适配器的训练；这限制了许多用于特定用途的定制技术。
• 此模型中使用的数据集不公开（非开源），这使得复现过程和扩展训练更加困难。

工具集成

DeepSeek R1

• 它允许集成聊天机器人（这些聊天机器人可以直接安装或定制），以改善AI交互。
• LangChain设置需要手动集成，并由社区支持。
• 您可以通过下载的模型权重将这些工具用于离线使用。
• 它提供基本支持，但需要手动或自定义设置，且功能有限。
• 此模型不支持此工具用于视觉任务。

DeepSeek V3

• 此模型也支持自定义聊天机器人集成，可用于创建个性化应用程序。
• 它通过插件官方集成，确保平滑和增强的使用体验。
• 您只能通过API访问此工具，这带来了无法离线使用的缺点。
• 开发人员可以在DeepSeek Coder V3插件中进行本地IDE集成。
• 此模型支持视觉插件，可实现图像理解。

社区和生态系统

• DeepSeek R1拥有一个稍微不那么先进的生态系统，包括GitHub仓库、笔记本和教程，但拥有一个庞大且不断增长的开源社区。
• DeepSeek V3的社区规模较小，因为它不是开源的；其生态系统包括企业级支持、文档、SDK以及许多有关提示工程的指南。

选择模型

DeepSeek R1

如果您是以下情况，应选择DeepSeek R1模型：

• 您是学生、教授或创作者，希望使用大型语言模型。
• 您希望使用针对特定用例的模型；您希望根据自己的需求对其进行定制和微调。
• 您想要一个开源的模型，并且可以本地部署。
• 您正在构建一个领域特定且小规模的应用程序。

DeepSeek V3

如果您是以下情况，应选择DeepSeek V3模型：

• 您需要极高的性能（如生产级）和企业级可靠性。
• 您需要能够将多种模型（如图像、代码、文本等）组合在一个模型中使用。
• 您想要一个在各种基准测试中能够击败或媲美GPT 4.5或Claude 3 Opus的模型。
• 您倾向于使用基于API的工作流，并且不需要完全定制。

结论

这两个人工智能模型的比较应该让您了解了人工智能模型的快速发展以及这两个模型之间的差异。R1模型提供了更高的透明度，而DeepSeek V3在效率和性能方面占据领先地位。根据您的需求和工作，选择任何一个模型。

随着时间的推移，行业中将出现更新、更高效的模型，提供新的技术供您使用，并有望出现比R1和V3模型组合更好的新模型。