DeepSeek的AI進步：深入研究DeepSeek-V3和DeepSeek-R1
> DeepSeek在2024年12月推出了DeepSeek-V3，隨後是2025年1月的Innovative DeepSeek-R1。 DeepSeek-V3（MOE）模型（MOE）模型，將DeepSeek-R1推出，隨後是Innovative DeepSeek-R1。優先考慮效率而不犧牲性能。 相反，DeepSeek-R1利用強化學習來增強推理和決策能力。該比較分析了跨編碼，數學推理和網頁創建任務的架構，功能，應用和性能。
目錄的表> DeepSeek-V3與DeepSeek-r1：模型概述
> deepSeek-v3，每個令牌具有671b參數和37b活動參數，動態激活參數子集以達到最佳計算效率。它在14.8萬億代幣上進行的培訓可確保廣泛的適用性。 在DeepSeek-v3的基礎上， deepSeek-r1整合了增強學習以改善邏輯推理。監督的微調（SFT）保證了準確且結構良好的響應，尤其是在結構化推理任務（例如數學問題解決和代碼幫助）方面表現出色。 >
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成本比較
>以下圖像說明了輸入和輸出令牌的成本差異：
deepSeek-v3 vs. deepseek-r1培訓：詳細檢查
這兩種模型都利用了廣泛的數據集，微調和強化學習來提高準確性和推理。
> deepSeek-v3：高性能模型 DeepSeek-V3的培訓包括訓練前和培訓階段：
預訓練：建立基礎
>> MOE體系結構有效地選擇了相關的網絡組件。 涉及的培訓：
>監督的微調使用人類註銷的數據完善了模型，提高了語法，連貫性和事實準確性。
> DeepSeek-r1建立在DeepSeek-V3上，重點是增強的邏輯推理：
deepSeek-v3 vs. deepseek-r1：性能基準
>本節比較模型在各種任務中的性能。
>任務1：高級數字理論提示：
質量分解。 與DeepSeek-V3相比，>結果： DeepSeek-R1表現出較高的速度和準確性，展示了增強的推理能力。
>任務2：網頁生成提示：>創建一個具有特定元素和內聯CSS樣式的基本HTML網頁。 與DeepSeek-v3相比
任務3：代碼生成提示：
實現拓撲排序。結果： DeepSeek-R1的BFS方法比DeepSeek-V3的DFS方法更可擴展，更高效。 >
性能摘要表
選擇正確的模型
>常見問題
Q1。 DeepSeek R1和DeepSeek V3>他們的訓練方法有什麼不同？ R1使用RL-First方法來增強推理。
Q3。 DeepSeek V3是否更有效？
Q5。它們如何在主要分解中執行？
自我提出的推理能力。
Q7。哪個用於大規模處理？
Q8。它們如何比較代碼生成？ r1的BFS方法更可擴展。 >
在共享共同基礎的同時，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在培訓和表現方面有很大差異。 DeepSeek-R1由於其RL優先方法而在復雜的推理方面表現出色。 未來的模型可能會整合兩種方法的優勢。
以上是DeepSeek-V3與DeepSeek-R1：詳細的比較的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
