DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1: Perbandingan Terperinci

Kemajuan AI DeepSeek: menyelam mendalam ke DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1

DeepSeek telah maju dengan perkembangan model AI yang ketara dengan pelancaran DeepSeek-V3 Disember 2024, diikuti oleh DeepSeek-R1 yang inovatif pada Januari 2025. DeepSeek-V3, model campuran-ekspersa (MOE), mengutamakan kecekapan tanpa mengorbankan prestasi. Sebaliknya, DeepSeek-R1 menggunakan pembelajaran tetulang untuk meningkatkan keupayaan penalaran dan membuat keputusan. Perbandingan ini menganalisis seni bina, ciri, aplikasi, dan prestasi kedua -dua model di seluruh pengekodan, penalaran matematik, dan tugas penciptaan halaman web.

Jadual Kandungan

• DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1: Gambaran Keseluruhan Model
  • perbandingan kos
• DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1 Latihan: Peperiksaan terperinci
  • DeepSeek-V3: Model berprestasi tinggi
  • DeepSeek-R1: Pakar Penalaran
  • Perbezaan Latihan Utama
• DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1: Penanda Aras Prestasi
  • Tugas 1: Teori Nombor Lanjutan
  • tugas 2: Generasi laman web
  • Tugas 3: Generasi Kod
  • Jadual Ringkasan Prestasi
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1: Gambaran Keseluruhan Model

DeepSeek-V3, dengan parameter 671B dan parameter aktif 37B setiap token, secara dinamik mengaktifkan subset parameter untuk kecekapan pengiraan yang optimum. Latihannya pada token 14.8 trilion memastikan kebolehgunaan yang luas.

DeepSeek-R1, membina DeepSeek-V3, mengintegrasikan pembelajaran tetulang untuk meningkatkan penalaran logik. Penalaan halus (SFT) yang diselia menjamin tindak balas yang tepat dan berstruktur dengan baik, terutamanya yang cemerlang dalam tugas-tugas penalaran berstruktur seperti penyelesaian masalah matematik dan bantuan kod.

Juga baca: Qwen2.5-Max vs DeepSeek-R1 dan Kimi K1.5: Analisis Perbandingan

perbandingan kos

Imej berikut menggambarkan perbezaan kos untuk token input dan output:

DeepSeek-V3 adalah kira-kira 6.5 kali lebih ekonomik daripada DeepSeek-R1.

DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1 Latihan: Peperiksaan terperinci

Kedua-dua model memanfaatkan dataset yang luas, penalaan halus, dan pembelajaran tetulang untuk meningkatkan ketepatan dan penalaran.

DeepSeek-V3: Model berprestasi tinggi

Latihan DeepSeek-V3 terdiri daripada fasa pra-latihan dan pasca latihan:

Pra-Training: Menetapkan Yayasan

Senibina MOE dengan cekap memilih komponen rangkaian yang relevan. Latihan yang terlibat:

• Pembelajaran yang didorong oleh data: 14.8 trilion token merentasi pelbagai bahasa dan domain.
• intensiti pengiraan: 2.788 juta jam GPU.
• Kestabilan latihan: mengekalkan lengkung pembelajaran yang konsisten.

Post-Training: Meningkatkan Perisikan

Penalaan halus yang diselia menapis model menggunakan data annotasi manusia, meningkatkan tatabahasa, koheren, dan ketepatan faktual.

DeepSeek-R1: Pakar Penalaran

DeepSeek-R1 dibina di DeepSeek-V3, memberi tumpuan kepada penalaran logik yang dipertingkatkan:

latihan pelbagai peringkat untuk penalaran unggul

1. penalaan halus awal: bermula dengan dataset berkualiti tinggi yang lebih kecil.
2. pembelajaran tetulang tanpa label manusia: belajar secara bebas melalui rl.
3. pensampelan penolakan: hanya memilih respons berkualiti tinggi untuk latihan selanjutnya.
4. integrasi data: menggabungkan data yang dihasilkan dan diselia dengan baik.
5. Fasa RL Akhir: Memastikan generalisasi merentasi pelbagai arahan.

Perbezaan Latihan Utama

DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1: Penanda Aras Prestasi

Bahagian ini membandingkan prestasi model merentasi pelbagai tugas.

Tugas 1: Teori Nombor Lanjutan

prompt: pemfaktoran utama 987654321987654321987654321987654321987654321987654321.

Hasilnya:

DeepSeek-R1 menunjukkan kelajuan dan ketepatan yang lebih baik berbanding dengan DeepSeek-V3, mempamerkan keupayaan penalaran yang dipertingkatkan. tugas 2: Generasi laman web

prompt:

Buat laman web HTML asas dengan unsur -unsur tertentu dan gaya CSS sebaris.

Hasil:

DeepSeek-R1 menghasilkan laman web yang lebih berstruktur, visual, dan moden berbanding dengan DeepSeek-V3. Tugas 3: Generasi Kod

prompt:

Melaksanakan penyortiran topologi.

Hasil:

Pendekatan BFS DeepSeek-R1 terbukti lebih berskala dan cekap daripada pendekatan DFS DeepSeek-V3. Jadual Ringkasan Prestasi

memilih model yang betul

• DeepSeek-R1: sesuai untuk tugas yang memerlukan penalaran lanjutan (penyelesaian masalah matematik, penyelidikan).
• DeepSeek-V3: Sesuai untuk pemprosesan kos efektif, besar-besaran (penjanaan kandungan, terjemahan).

Kesimpulan

Semasa berkongsi asas yang sama, DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1 berbeza dengan ketara dalam latihan dan prestasi mereka. DeepSeek-R1 cemerlang dalam penalaran kompleks kerana pendekatan RL-pertama. Model masa depan mungkin akan mengintegrasikan kekuatan kedua -dua pendekatan.

Soalan -soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah perbezaan utama antara Deepseek R1 dan Deepseek V3? Pendekatan latihan mereka berbeza; R1 menggunakan pendekatan RL-pertama untuk penalaran yang dipertingkatkan.

Q2. Bilakah mereka dibebaskan? DeepSeek v3: 27 Disember 2024; DeepSeek R1: 21 Januari, 2025.

Q3. Adakah DeepSeek V3 lebih cekap? Ya, kira -kira 6.5 kali lebih murah.

Q4. Yang cemerlang dalam pemikiran?

DeepSeek R1.

Q5. Bagaimana mereka melakukan dalam pemfaktoran utama?

DeepSeek R1 lebih cepat dan lebih tepat.

Q6. Kelebihan pendekatan RL-First R1?

Keupayaan penalaran diri. Q7. Yang mana untuk pemprosesan berskala besar?

DeepSeek v3.

Q8. Bagaimanakah mereka membandingkan dalam penjanaan kod?

Pendekatan BFS R1 lebih berskala.

Atas ialah kandungan terperinci DeepSeek-V3 vs DeepSeek-R1: Perbandingan Terperinci. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!