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...
一、核心技术与定位差异 1、DeepSeek R1:轻量化与高性价比 特点:没有复杂功能,专注把基础任务做到又快又便宜。 能干什么:日常聊天、写简单文案、回答百科问题。 适合谁:预算不多的小公司、个人开发者,或者需要快速在手机、平板等设备上跑AI的场景。 2、DeepSeek V3:多模态与复杂任务处理 特点:不仅能读文字,还...
•技术侧:V3更偏向“实验室原型”,R1是经过工程化打磨的“产品级AI”。 •用户侧:R1在可靠性、易用性、场景覆盖上显著提升,更适合非技术用户直接使用。 如需验证具体功能差异,大家还要亲自用一用! 往期推荐 大模型时代,如何开启新的学习模式|AI通识课17 AI大模型的使用能力也分段位,你是青铜还是星耀|AI...
- 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 和DeepSeek R1 是深度求索(DeepSeek)公司推出的两款大模型,虽然基于相似的技术框架(如混合专家架构 MoE),但在设计目标、架构特点、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别: 1. 模型定位与核心能力 - DeepSeek V3 定位为通用自然语言处理模型,采用混合专家(MoE)架构,参数...
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...
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...
deepseekr1和v3有什么区别 1、设计目标 R1版:主打推理任务,专攻解决复杂问题,适合深度逻辑分析。 V3版:多功能大型语言模型,在于可扩展性和高效率,适合各种语言处理任务。 2、架构和参数 R1版:用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。