Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1: Detaillierter Vergleich

Deepseeks KI-Fortschritte: Ein tiefes Tauchgang in Deepseek-V3 und Deepseek-R1

Deepseek hat mit dem Start von Deepseek-V3 im Dezember 2024 im Dezember 2024 eine signifikant fortschrittliche KI-Modellentwicklung, gefolgt von der innovativen Deepseek-R1 im Januar 2025. Deepseek-V3, einem MIE-Mischungsmischungsmischung (MEE), priorisiert die Effizienz, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Umgekehrt nutzt Deepseek-R1 das Verstärkungslernen, um die Fähigkeiten zur Begründung und Entscheidungsfindung zu verbessern. Dieser Vergleich analysiert die Architektur, Funktionen, Anwendungen und Leistung beider Modelle in Bezug auf Codierung, mathematische Argumentation und Webseitenaufgaben.

Inhaltsverzeichnis

• Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1: Modellübersicht
  • Kostenvergleich
• Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1 Training: Eine detaillierte Prüfung
  • Deepseek-V3: Das Hochleistungsmodell
  • Deepseek-R1: Der Argumentationsexperte
  • wichtige Trainingsunterschiede
• Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1: Performance Benchmarks
  • Aufgabe 1: Fortgeschrittene Zahlentheorie
  • Aufgabe 2: Webseite Generierung
  • Aufgabe 3: Codegenerierung
  • Leistungsübersichtstabelle
• Schlussfolgerung
• häufig gestellte Fragen

Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1: Modellübersicht

Deepseek-V3 mit 671B-Parametern und 37b aktive Parameter pro Token aktiviert dynamisch Parameter-Teilmengen für eine optimale Recheneffizienz. Sein Training auf 14,8 Billionen Token sorgt für eine breite Anwendbarkeit.

Deepseek-R1, der auf Deepseek-V3 aufbaut, integriert das Lernen des Verstärkungsunterschieds, um das logische Denken zu verbessern. Überlebte Feinabstimmung (SFT) garantiert genaue und gut strukturierte Antworten, insbesondere bei strukturierten Argumentationsaufgaben wie mathematischer Problemlösung und Codeunterstützung.

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Kostenvergleich

Das folgende Bild zeigt die Kostenunterschiede für Eingabe- und Ausgangs -Token:

Deepseek-V3 ist ungefähr 6,5-mal wirtschaftlicher als Deepseek-R1.

Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1 Training: Eine detaillierte Prüfung

Beide Modelle nutzen umfangreiche Datensätze, Feinabstimmungen und Verstärkungslernen, um die Genauigkeit und das Denken zu verbessern.

Deepseek-V3: Das Hochleistungsmodell

Deepseek-V3s Training umfasst Phasen vor der Ausbildung und nach der Ausbildung:

Voraberziehung: Feststellung der Foundation

Die MOE -Architektur wählt effizient relevante Netzwerkkomponenten aus. Training beteiligt: ​​

• datengetriebenes Lernen: 14,8 Billionen Token über mehrere Sprachen und Domänen hinweg.
• Computerintensität: 2,788 Millionen GPU -Stunden.
• Trainingsstabilität: behielt eine konsistente Lernkurve bei.

Nach der Schulung: Verbesserung der Intelligenz

beaufsichtigte Feinabstimmung verfeinert das Modell mithilfe von Daten, die von Menschen ankündigten Daten verbessert, Grammatik, Kohärenz und sachliche Genauigkeit verbessert.

Deepseek-R1: Der Argumentationsexperte

Deepseek-R1 baut auf Deepseek-V3 auf und konzentriert sich auf verbessertes logisches Denken:

Mehrstufiges Training für überlegenes Argument

1. Anfangsabstimmung: beginnt mit einem kleineren hochwertigen Datensatz.
2. Verstärkungslernen ohne menschliche Beschriftungen: lernt unabhängig durch Rl.
3. Abstoßungsabtastung: wählt nur hochwertige Antworten für ein weiteres Training aus.
4. Datenintegration: kombiniert AI-generierte und beaufsichtigte Feinabstimmungsdaten.
5. endgültige RL -Phase: sorgt für die Verallgemeinerung über verschiedene Eingabeaufforderungen hinweg.

wichtige Trainingsunterschiede

Feature	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
Base Model	DeepSeek-V3-Base	DeepSeek-V3-Base
Training Strategy	Standard pre-training, fine-tuning	Minimal fine-tuning, then RL (reinforcement learning)
Supervised Fine-Tuning	Before RL	After RL
Reinforcement Learning	Post-SFT optimization	Used from the start
Reasoning Capabilities	Good, less optimized for Chain-of-Thought	Strong Chain-of-Thought reasoning
Training Complexity	Traditional large-scale pre-training	RL-based self-improvement mechanism

Deepseek-V3 gegen Deepseek-R1: Performance Benchmarks

Dieser Abschnitt vergleicht die Leistung der Modelle über verschiedene Aufgaben hinweg.

Aufgabe 1: Fortgeschrittene Zahlentheorie

Eingabeaufforderung: Primfaktorisierung von 987654321987654321987654321987654321987654321987654321.

Ergebnisse: Deepseek-r1 zeigte im Vergleich zu Deepseek-V3 eine überlegene Geschwindigkeit und Genauigkeit, die verbesserte Argumentationsfunktionen zeigt.

Aufgabe 2: Webseite Generierung

Eingabeaufforderung: Erstellen Sie eine grundlegende HTML -Webseite mit spezifischen Elementen und Inline -CSS -Styling.

Ergebnisse: Deepseek-R1 erzeugte eine strukturiertere, visuell ansprechende und moderne Webseite im Vergleich zu Deepseek-V3.

Aufgabe 3: Codegenerierung

Eingabeaufforderung: Topologische Sortierung implementieren.

Ergebnisse: Deepseek-R1s BFS-Ansatz erwies sich als skalierbarer und effizienter als Deepseek-V3s DFS-Ansatz.

Leistungsübersichtstabelle

Task	DeepSeek-R1 Performance	DeepSeek-V3 Performance
Advanced Number Theory	More accurate, structured reasoning, improved clarity.	Correct but less structured, struggles with complex proofs.
Webpage Generation	Superior templates, modern design, responsiveness.	Functional but basic, lacks refinement.
Code Generation	More scalable BFS approach, efficient cycle detection.	DFS approach, prone to stack overflow with large inputs.

Auswählen des richtigen Modells

• Deepseek-R1: ideal für Aufgaben, die fortgeschrittene Argumentation erfordern (mathematische Problemlösung, Forschung).
• Deepseek-V3: geeignet für eine kostengünstige Verarbeitung in großem Maßstab (Inhaltsgenerierung, Übersetzung).

Schlussfolgerung

Während der gemeinsamen Stiftung unterscheiden sich Deepseek-V3 und Deepseek-R1 in ihrem Training und ihrer Leistung erheblich. Deepseek-R1 zeichnet sich aufgrund seines RL-First-Ansatzes im komplexen Denken aus. Zukünftige Modelle werden wahrscheinlich die Stärken beider Ansätze integrieren.

häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist der Hauptunterschied zwischen Deepseek R1 und Deepseek V3? Ihre Trainingsansätze unterscheiden sich; R1 verwendet einen RL-First-Ansatz für ein verbessertes Argument.

Q2. Wann wurden sie freigelassen? Deepseek v3: 27. Dezember 2024; Deepseek R1: 21. Januar 2025.

Q3. Ist Deepseek v3 effizienter? Ja, ungefähr 6,5 -mal billiger.

Q4. Welche zeichnen sich bei der Argumentation aus?

Q5. Wie führen sie in Primetaktorisierung ab?

Deepseek R1 ist schneller und genauer.

Q6. Vorteil des Rl-First-Ansatzes von R1?

Q7. Welches für eine groß angelegte Verarbeitung? Deepseek v3.

Q8. Wie vergleichen sie in der Codegenerierung? r1s BFS -Ansatz ist skalierbarer.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDeepseek-V3 gegen Deepseek-R1: Detaillierter Vergleich. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!