DeepSeek-V3與DeepSeek-R1：詳細的比較

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

• 成本比較
  DeepSeek-V3與DeepSeek-R1培訓：詳細的檢查
  > deepSeek-v3：高性能模型
• deepseek-r1：推理專家
  • 關鍵訓練差異
  • > DeepSeek-V3與DeepSeek-R1：性能基準
  >任務1：高級數字理論
• >任務2：網頁生成
  • 任務3：代碼生成
  • 性能摘要表
  • 結論
  常見問題
• > deepSeek-v3 vs. 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。 >

也請閱讀：qwen2.5-max vs. deepseek-r1和kimi k1.5：比較分析

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的經濟性比DeepSeek-R1的6.5倍。

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：

• 數據驅動的學習：跨多種語言和域的14.8萬億個令牌。
• 計算強度： 2.788萬gpu小時。
• 訓練穩定性：保持一致的學習曲線。

訓練後：增強智能

>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：推理專家

> DeepSeek-r1建立在DeepSeek-V3上，重點是增強的邏輯推理：

高級推理的多階段培訓

1. 初始微調：>從較小的高質量數據集開始。 > 沒有人類標籤的沒有人類標籤的加固學習：
>通過RL。
2. 獨立學習 拒絕採樣：
僅選擇高質量的響應以進行進一步訓練。
3. 數據集成：結合了AI生成和監督的微調數據。
4. 最終RL階段：確保概括各種提示。
關鍵訓練差異

5. 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

   987654321987654321987654321987654321987654321987654321.

   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

   >
   • > deepSeek-r1：非常適合需要高級推理的任務（數學解決問題，研究）。
   > deepSeek-v3：適用於成本效益的大規模處理（內容生成，翻譯）。
   • 結論
   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。

   >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。

   Q2。他們什麼時候發布？ DeepSeek R1：2025年1月21日

   Q3。 DeepSeek V3是否更有效？

   Q4。哪個在推理上表現出色？

   Q5。它們如何在主要分解中執行？

   Q6。 R1的RL-優勢方法的優勢？

   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。 >

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！