V3模型参数量相较于V2模型多了三倍,训练数据量比V2模型增加接近一倍,但是V3模型训练成本控制在557.6万美元,重点是MoE、MLA、FP8混合精度训练在起作用。之后一个月推出了R1,在V3作为底座的基础上通过多阶段SFT和强化学习达到o1水平的模型,至此,登上王座成功破圈。 这张我们画了DS三篇论文的主要的创新点,V3不是一日...
DeepSeek有三大适用模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)、联网搜索。 1. 基础模型(V3) 基础模型(V3)是DeepSeek的标配,没有勾选默认就是基础模型。V3版自去年12月升级后,性能大幅提升,堪比业内顶尖模型如GPT-4、Claude-3.5等。 它的作用相当简单,回答日常的百科类问题,帮助用户...
DeepSeek-V3是R1的升级版,主要在性能和处理能力上进行了提升。V3模型采用了更复杂的网络结构,能够处理更大规模的数据集和更复杂的任务。V3在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上表现优异,适合中大型企业和需要高性能的应用场景。 应用场景:中大型企业的图像识别、语音识别、自然语言处理等复杂任务。 性能表现:在...
本文试图梳理整个 deepseek 系列有别于其他模型的技术亮点,一窥技术演进思路,聚焦于碰到和解决了什么问题、关键idea和做法,更多技术细节和众多模型共有的技术基础和数据等请参考论文。 Deepseek-V1 到 V3 演进…
- DeepSeek v3：可能包含最新的功能更新和优化，支持更多的操作或更高的效率。- R1：可能是该系列的基础版本，功能相对较少，但稳定性较高。2. 性能：- DeepSeek v3：可能在处理速度、响应时间或资源利用上有显著提升。- R1：性能相对较为基础，适合对性能要求不高的用户或场景。3. 兼容性：- DeepSeek v3：...
1.推理能力 DeepSeek-V3没有推理能力，逻辑是下一个单词预测（Next-token prediction）。本质是知识检索型模型，擅长创作类任务（如自然对话、内容生成）或已有成熟解决方案的问题。DeepSeek-R1专攻复杂问题拆解，有推理能力（Reasoning Capability），支持多级子问题拆解，在需要结构化推理的数学证明、算法设计等场景表现...
DeepSeek V3凭借 多头潜注意力(MLA)与优化的混合专家网络(MoE)架构,奠定了高效训练的基础,仅以557.6万元成本实现媲美OpenAI O1的性能;而R1则基于V3进一步突破,通过无监督强化学习与知识蒸馏技术,在推理能…
V2、V3、R1版本的技术差异 V2版本 DeepSeek V2版本是其技术发展的起点,奠定了模型的基础架构。以下是V2版本的核心特点: 架构设计:V2版本采用Transformer架构,支持超大规模参数量,为后续版本的优化提供了基础。 数据集:V2版本的数据集主要来源于公开的互联网文本,模型在语言理解能力上表现突出。
R1版本是一个推理优先的模型,专注于处理复杂的逻辑推理任务,而V3版本则是一个通用自然语言处理模型,重点在于高效处理多模态任务和长文本处理。下面是具体区别: 三、选择建议 1、处理任务复杂程度 如果只是客服机器人、日常问答、写文案→选R1 如果需要分析报告、处理专业资料、多语言翻译→选V3 ...