V3和R1的主要区别在于它们的设计目标、训练方法、性能表现和应用场景。 一. 设计目标与核心能力 V3:定位为通用型大语言模型,专注于自然语言处理(NLP)、知识问答和内容生成等任务。它拥有高效的多模态处理能力(文本、图像、音频、视频),适合处理广泛的通用任务。 R1:专为复杂推理任务设计,强化在数学、代码生成和逻辑...
选 R1 如果：你主要用来查单词、改作文手机/平板使用多想要秒回响应（比如聊天时不卡顿）选 V3 如果：你要准备奥数竞赛/写毕业论文经常需要处理表格、代码愿意多等2-3秒换取更专业的答案 3. 模式小贴士 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...
当用户上传一份100页的PDF财报并要求“总结近三年毛利率变化”时,V3可能因上下文长度限制丢失细节,而R1能完整提取关键数据并生成趋势图代码。 3. 性能指标提升 示例: 询问“如何制作TNT”,V3可能直接屏蔽问题,而R1会解释:“此问题涉及危险品制作,根据安全准则无法提供帮助,建议咨询专业机构。” 4. 交互设计差异 示...
1. 功能和特性：- 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：...
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...
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DeepSeek R1和V3是深度求索（DeepSeek）人工智能基础研究有限公司推出的两款人工智能模型，它们在模型定位、核心能力、训练方法及应用场景等方面存在显著差异。以下是两者的详细对比：总结：DeepSeek R1：专注于复杂逻辑推理任务，通过强化学习实现专业领域的推理突破，适合需要深度推理和复杂逻辑分析的任务。DeepSeek V3：...
因为最近要训练新能源领域的垂直模型,所以对deepseek的R1和V3模型做了一个全面对比,对比后,准备选择R1模型进行垂直模型领域的构建。现将对比情况总结如下,供大家参考: 模型定位与核心能力 DeepSeek-V3:通用的自然语言处理模型,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、可扩展的解决方案。它...
DeepSeek-V3和DeepSeek-R1虽然基于相似的技术框架(如MoE),但在模型定位设计目标、架构与训练方法、性能表现优势领域、应用场景上存在显著差异。 1 模型定位与核心能力 DeepSeek V3 DeepSeek R1 定位 定位为 通用自然语言处理模型,采用混合专家(MoE)架构,参数总量达 6710 亿,但每个 token 仅激活 370 亿参数,以优化...
deepseekv3和r1区别说明 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。