DeepSeek V3与R1有什么区别？完整模型介绍和实测能力对比
什么是 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1？
DeepSeek 是一家中国的 AI 初创公司，在以远低于 OpenAI 的 o1 的成本开发 DeepSeek-R1 后获得了国际关注。就像 OpenAI 有我们都知道的 ChatGPT 应用程序一样，DeepSeek 也有类似的聊天机器人，它带有两种型号：DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。
什么是 DeepSeek-V3？
DeepSeek-V3 是我们与 DeepSeek 交互时使用的默认模型。它是一个多功能的大型语言模型 （LLM），作为可以处理各种任务的通用工具脱颖而出。
该模型与其他如OpenAI 的 GPT-4o类似。
DeepSeek-V3 的主要特点之一是它使用了 Mixture-of-Experts （MoE） 方法。这种方法允许模型从不同的 "专家" 中进行选择来执行特定任务。在为模型提供提示后，对于任何给定任务，只有模型最相关的部分处于活动状态，从而节省计算资源，同时提供精确的结果。
从本质上讲，DeepSeek-V3 是我们需要 LLM 完成的大多数日常任务的可靠选择。但是，与大多数 LLM 一样，它使用下一个单词预测工作，这限制了它解决需要推理的问题或提出未以某种方式编码在训练数据中的新答案的能力。
什么是 DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1 是一个强大的推理模型，专为解决需要高级推理和深入解决问题的任务而构建。它非常适合编码挑战，而不仅仅是反刍已编写数千次的代码和逻辑繁重的问题。
当您要解决的任务需要高级认知作时，将其视为您的首选，类似于专业或专家级别的推理。
在DeepSeek官网的聊天界面，可以通过单击 "DeepThink （R1）" 按钮来使用：
DeepSeek-R1 的与众不同之处在于它对强化学习的特殊使用。为了训练 R1，DeepSeek 建立在 V3 奠定的基础之上，利用其广泛的能力和较大的参数空间。他们通过允许模型为解决问题的场景生成各种解决方案来执行强化学习。然后使用基于规则的奖励系统来评估答案和推理步骤的正确性。这种强化学习方法鼓励模型随着时间的推移完善其推理能力，有效地学习自主探索和开发推理路径。
DeepSeek-R1 是 OpenAI 的 o1 的直接竞争对手。
V3 和 R1 之间的一个区别是，当与 R1 聊天时，我们不会立即得到回应。该模型首先使用思维链推理来思考问题。只有当它完成思考时，它才会开始输出答案。
这也意味着，一般来说，R1 的响应速度比 V3 慢得多，因为思考过程可能需要几分钟才能完成，我们将在后面的示例中看到。
V3 和 R1 之间的差异
我们来根据各个方面来看看 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 之间的区别：
推理能力
DeepSeek-V3 没有推理能力。正如我们所提到的，它可以用作下一个词的预测器。这意味着它可以回答答案编码在训练数据中的问题。
由于用于训练这些模型的数据量如此巨大，因此它几乎能够回答有关任何主题的问题。与其他 LLM 一样，它在自然发音的对话和创造力方面表现出色。这是我们想要的模型，用于创建写作、内容创建或回答可能已经解决过无数次的一般问题。
另一方面，DeepSeek-R1 在复杂的问题解决、逻辑和分步推理任务方面大放异彩。它旨在处理需要全面分析和结构化解决方案的具有挑战性的查询。当面临复杂的编码挑战或详细的逻辑难题时，R1 是值得信赖的工具。
速度和效率
DeepSeek-V3 受益于其 Mixture-of-Experts （MoE） 架构，使其能够更快、更高效地做出响应。这使得 V3 成为速度至关重要的实时交互的理想选择。
DeepSeek-R1 通常需要更长的时间来生成响应，但这是因为它专注于提供更深入、更结构化的答案。额外的时间用于确保全面和深思熟虑的解决方案。
内存和上下文处理
两种模型都可以处理多达 64,000 个输入标记，但 DeepSeek-R1 特别擅长在长时间交互中维护逻辑和上下文。这使其适用于需要在扩展对话或复杂项目中持续推理和理解的任务。
最适合 API 用户
对于使用 API 的用户，DeepSeek-V3 提供了更自然、更流畅的交互体验。它在语言和对话方面的优势使用户交互感觉流畅且引人入胜。
R1 的响应时间对于许多应用程序来说可能是一个问题，因此我建议仅在绝对必要时才使用它。
请注意，使用 API 时的模型名称不是 V3 和 R1。V3 模型名为 deepseek-chat，而 R1 模型名为 deepseek-reasoner。
定价差异
在考虑使用哪种模型时，值得注意的是 V3 比 R1 便宜。权衡与每个模型相关的成本以及我们的特定需求和预算非常重要。有关成本的更多详细信息，请查看他们的 API 定价文档。
DeepSeek-R1 与 V3：DeepSeek Chat 示例
示例1：问题解决和逻辑任务
让我们通过提出以下问题来比较两个模型的推理能力：
"使用数字 [0-9] 组成三个数字：x，y，z，使 x+y=z"
例如，可能的解决方案为：x = 26、y = 4987 和 z = 5013。它使用所有数字 0-9 和 x + y = z。
当我们向 V3 询问这个问题时，它立即开始产生一个冗长的答案，并最终得出没有解决方案的错误结论：
另一方面，R1 在推理大约 5 分钟后可以找到解决方案：
这表明 R1 更适合需要数学推理的问题，因为像 V3 这样的下一个单词预测不太可能走上正确的路径，除非在模型训练期间使用了许多类似的问题。
示例 2：创建写作
现在，让我们专注于创意写作。让我们让两位模特写一个关于人群中孤独的微型小说故事。
"写一个关于人群中孤独的微型小说"
这是 V3 的输出：
我们立即得到一个符合主题的故事。我们可能喜欢与否，这是主观的，但答案与我们所问的一致。
使用推理时，模型会进行推理以创建故事。我们不会在这里显示所有详细信息，但它将任务分解为如下步骤：
- 首先，我应该设置场景......
- 接下来，感官细节......
- 我需要展示他们的内部状态......
- 以凄美的画面结束......
- 让我检查一下我是否涵盖了所有元素......
我们可以看到，创作过程非常结构化，这可能会降低输出的创造力。
我认为只有当我们对推理过程感兴趣时，我们才应该使用 R1 来完成这种任务，因为我们想要的输出不是来自逻辑思维过程的结果，而是来自创造性的过程。
示例 3：编码辅助
在第三个示例中，我们请求 DeepSeek 帮助修复一个略微错误的 Python 函数，该函数旨在解决以下问题：
"参加城市跑步的人在比赛开始和结束时必须写下他们的名字。我们知道，只有一个人没有完成比赛。这个 Python 函数试图找出那个人的姓名，但它不起作用。修复它。
perl
def find_person(names):
freq = {}
# Calculate the frequency of each name
for name in names:
if name not in freq:
freq[name] = 0
freq[name] += 1
# Find the name that appears only once
for name in names:
if freq[name] == 1:
return name
return None在将其发送给 AI 之前，让我们了解一下代码出了什么问题。
由于每个人都在开始和结束比赛时写下了他们的名字，因此此代码试图通过查找只出现一次的名字来解决问题。每个完成比赛的人都会写两次他们的名字，而没有完成比赛的人只写一次。但是，此代码错误地假定所有名称都是不同的。
正确答案不是频率等于 1 的名称，而是频率为奇数的名称。所以解决方案是将第二个 for 循环检查 if freq[name] == 1： 替换为 if freq[name] % 2 == 1 以找到频率为奇数的名称。
让我们看看这两种模型如何解决这个问题。我们提供了以下提示：
这是 V3 的响应：
V3 模型找不到正确答案。它不仅通过引入两个输入列表来更改问题参数，而且即使我们有两个不同的列表，提供的解决方案也不起作用。
相反，R1 可以发现代码的问题，即使它的解决方案更改了代码而不是修复提供的代码：
该模型在寻找答案方面相当缓慢。我们看到它推理了将近八分钟。突出显示的部分显示模型何时意识到代码的问题。
何时选择 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3
在 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 之间选择正确的模型取决于您打算通过我们的任务或项目实现的目标。
对于大多数任务，我一般推荐的工作流程是使用 V3，如果您进入 V3 找不到答案的循环，则切换到 R1。但是，此工作流假定我们可以确定我们得到的答案是否正确。根据问题的不同，我们可能并不总是能够做出这种区分。
例如，在编写一个总结一些数据的简单脚本时，我们可以运行代码并查看它是否在执行我们想要的作。但是，如果我们正在构建一个复杂的算法，那么验证代码是否正确就不那么简单了。
因此，在这两种模型之间进行选择时，有一些指导方针仍然很重要。以下是有关何时选择其中一种的指南：
| 任务 | 型 |
|---|---|
| 写作、内容创作、翻译 | V3 版本 |
| 可以评估输出质量的任务 | V3 版本 |
| 通用编码问题 | V3 版本 |
| AI 助手 | V3 版本 |
| 研究 | R1 系列 |
| 复杂的数学、编码或逻辑问题 | R1 系列 |
| 长时间的迭代对话，解决单个问题 | R1 系列 |
| 有兴趣了解获得答案的思维过程 | R1 系列 |
结论
DeepSeek V3 非常适合日常任务，如写作、内容创建和快速编码问题，以及构建自然、流畅对话是关键的 AI 助手。它也非常适合您可以快速评估输出质量的任务。
然而，对于需要深度推理的复杂挑战，例如研究、复杂的编码或数学问题，或扩展的问题解决对话，DeepSeek R1 是更好的选择。
以上全文3048字。如果这篇文可否点个关注。给我章觉得对你有用，个三连击:点赞、转发和在看。若可以再给我加个心，谢谢你看我的文章，我们下篇再见。