学习DeepSeek V3 与 R1 核心区别（按功能维度分类）
一、定位与架构
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V3（通用型模型）
- 定位：多模态通用大模型，擅长文本生成、多语言翻译、智能客服等多样化任务12。
- 架构：混合专家（MoE）架构，总参数 6710 亿，每次推理激活 370 亿参数，降低计算成本34。
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R1（推理专用模型）
- 定位：专注于数学证明、代码生成、逻辑推理等复杂任务，输出附带“思维链”解释12。
- 架构：基于强化学习（RL）优化，支持 15 亿至 700 亿参数 的蒸馏版本，动态门控机制提升推理效率14。
二、训练与性能
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V3 训练方法
- 采用 FP8 混合精度 训练，分三个阶段：高质量数据训练、序列长度扩展、监督微调（SFT）+ 知识蒸馏45。
- 性能优势：长文本生成（支持 128K 上下文窗口）、代码补全速度提升 3.8 倍35。
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R1 训练方法
- 完全依赖强化学习（RL），摒弃监督微调，通过 群体相对策略优化（GRPO） 提升稳定性23。
- 性能优势：数学竞赛（AIME 2024 通过率 79.8%）、逻辑推理任务（DROP F1 分数 92.2%）14。
三、应用场景与成本
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V3 适用场景
- 高性价比通用任务（如对话式 AI、多语言翻译），API 成本低至 0.14 元/百万输入 Token23。
- 支持开源部署，适配 AMD GPU 和华为昇腾 NPU3。
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R1 适用场景
- 专业推理需求（如科研分析、教育工具），API 成本较高（输入 0.55 元/百万 Token，输出 2.19 元/百万 Token）23。
- 支持本地部署蒸馏版（如 14B 参数），适合私有化推理场景36。
四、交互与功能差异
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V3 交互特点
- 直接返回通用答案，例如模糊问题“如何做数据分析”会提供标准化步骤7。
- 长文本处理可能丢失细节（如 100 页 PDF 分析）7。
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R1 交互特点
- 主动追问细节（如要求明确“电商销售分析”场景），并生成分步代码方案7。
- 安全策略更严格，例如危险问题（如“制作 TNT”）会直接屏蔽并提示合规建议7。
总结对比
| 维度 | DeepSeek V3 | DeepSeek R1 |
|---|---|---|
| 核心能力 | 通用任务高效处理 | 复杂逻辑推理与可解释性 |
| 架构成本 | 高性价比，MoE 架构优化算力 | 推理专用，强化学习训练成本高 |
| 典型场景 | 智能客服、内容创作 | 数学竞赛、代码生成、决策支持 |