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…
- DeepSeek v3：可能支持更多的平台、操作系统或外部设备。- R1：兼容性可能有限，适合特定环境或设备。4. 安全性：- DeepSeek v3：可能会包含最新的安全补丁和防护措施。- R1：如果是一年以上的版本，可能缺少最新的安全更新。5. 用户支持和文档：- DeepSeek v3：可能有更详细、更全面的用户手册和技术支持。- ...
Deepseek V3与R1是深度求索公司研发的两代不同特点的模型,它们在多个方面存在显著的区别。 一、架构与参数量 Deepseek R1:基于Transformer架构,参数量达到百亿级别,有不同规模的蒸馏版本,参数范围大概在15亿到700亿之间。主要适用于通用NLP任务。 Deepseek V3:采用新一代高效架构(如深度稀疏网络、动态路由以及混合专...
Deep Seek R1版本和V3版本的主要区别 1、设计目标 R1版本:是推理优先的模型,侧重于处理复杂的推理任务,为需要深度逻辑分析和问题解决的场景而设计。 V3版本:是通用型的大语言模型,重点在于可扩展性和高效...
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 ...
一个是DeepSeek-R1,就是我们选中DeepThink(R1)时使用的模型;另一个是不选择,默认使用的是DeepSeek-V3大模型。 它们在设计目标、模型架构、训练方法、应用场景和性能表现上存在显著差异。下面就是一些对比介绍: 1. 模型定位与核心能力 DeepSeek-V3 定位:通用型大语言模型,专注于自然语言处理(NLP)任务,如文本生成...
DeepSeek R1:专注于高级推理任务 DeepSeek R1 主要针对需要复杂逻辑推理的任务进行优化,并利用强化学习技术来提升推理能力。该模型特别适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景。 2. DeepSeek V3:通用的自然语言处理模型 DeepSeek V3 采用混合专家(MoE)架构,主要面向自然语言处理(NLP)任务,旨在提供高效、可扩展的解决...
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...