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,在推理能力上对标顶尖模型,同时开源多尺寸版本,推动更广泛的应用。 DeepSeek三种模式对比 基础模型(V3):通用模型(2024.12),...
如果把AI模型比作汽车,DeepSeek家族就是三个不同车型:V2是经济型轿车,V3是豪华SUV,R1则是专业越野车。 V2(经济型):2024年推出的基础款,相当于“读过2360亿本书的学霸”。日常写邮件、做简单翻译完全够用,就像家里的小轿车,省油又实惠。 V3(豪华版):2025年升级款,知识量直接翻倍到6710亿本书,但每次只用其中3...
DeepSeek-R1-Zero:为了探究RL的self-evolution的推理能力,直接基于DeepSeek-V3和GRPO训练了DeepSeek-R1-Zero,虽然在推理上展示较强性能,但有可读性差和语言混乱的情况; DeepSeek-R1:为了解决Zero的问题,引出了DeepSeek-R1,通过少量cold-start data(冷启动数据)和multi-stage training方式,实现与OpenAI-o1-1217的效...
- 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：...
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 ...
深度思考模式：V3默认自带“深度脑”，不用手动开R1遇到复杂问题时（比如哲学题），点这个模式会思考更仔细联网模式：两个版本都能用！查最新新闻、体育比分时记得打开但V3结合实时信息后分析能力更强（比如解读最新政策）举个栗子：小明想写《流浪地球》观后感——用R1快速搞定；小红要研究“月球土壤种植”——选V3...
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...
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。
DeepSeek R1和V3是两个不同版本的大语言模型,它们在多个方面存在显著差异。以下是对这两个版本区别的详细分析: 一、核心技术与定位 R1版本: 是一个推理优先的模型,主打推理任务,专攻解决复杂问题。 使用了强化学习优化的架构,有不同规模的版本,参数在15亿到700亿之间(另有说法称其参数量约为100亿或1750亿,这可...