Deepseek-V3 vs Deepseek-R1: comparaison détaillée

Avancements AI de Deepseek: une plongée profonde dans Deepseek-V3 et Deepseek-R1

Deepseek a considérablement avancé le développement de modèles d'IA avec le lancement de décembre 2024 de Deepseek-V3, suivi de la profondeur innovante de Deepseek-R1 en janvier 2025. Deepseek-V3, un modèle de mélange de Experts (MOE), priorise l'efficacité sans sacrifier les performances. À l'inverse, Deepseek-R1 utilise l'apprentissage du renforcement pour améliorer les capacités de raisonnement et de prise de décision. Cette comparaison analyse l'architecture, les fonctionnalités, les applications et les performances des deux modèles à travers le codage, le raisonnement mathématique et les tâches de création de pages Web.

Table des matières

• Deepseek-V3 vs Deepseek-R1: Présentation du modèle
  • Comparaison des coûts
• Deepseek-V3 contre Deepseek-R1: un examen détaillé
  • Deepseek-V3: Le modèle haute performance
  • Deepseek-R1: l'expert du raisonnement
  • Différences de formation des clés
• Deepseek-V3 vs Deepseek-R1: Benchmarks de performance
  • Tâche 1: Théorie des nombres avancés
  • Tâche 2: génération de page Web
  • Tâche 3: Génération de code
  • Tableau de résumé des performances
• Conclusion
• Les questions fréquemment posées

Deepseek-V3 vs Deepseek-R1: Présentation du modèle

Deepseek-V3, avec des paramètres 671b et des paramètres actifs 37B par jeton, active dynamiquement des sous-ensembles de paramètres pour une efficacité de calcul optimale. Sa formation sur 14,8 billions de jetons assure une large applicabilité.

Deepseek-R1, s'appuyant sur Deepseek-V3, intègre l'apprentissage du renforcement pour améliorer le raisonnement logique. Le réglage fin supervisé (SFT) garantit des réponses précises et bien structurées, en particulier dans les tâches de raisonnement structurées comme la résolution de problèmes mathématiques et l'assistance au code.

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Comparaison des coûts

L'image suivante illustre les différences de coûts pour les jetons d'entrée et de sortie:

Deepseek-V3 est environ 6,5 fois plus économique que Deepseek-R1.

Deepseek-V3 vs Deepseek-R1: un examen détaillé

Les deux modèles tirent parti des ensembles de données importants, du réglage fin et de l'apprentissage du renforcement pour améliorer la précision et le raisonnement.

Deepseek-V3: Le modèle haute performance

La formation de Deepseek-V3 comprend les phases pré-formation et post-formation:

Pré-formation: Établissement de la fondation

L'architecture MOE sélectionne efficacement les composants réseau pertinents. Formation impliquée:

• Apprentissage basé sur les données: 14,8 billions de jetons sur plusieurs langues et domaines.
• Intensité de calcul: 2,788 millions d'heures de GPU.
• Stabilité de formation: a maintenu une courbe d'apprentissage cohérente.

post-formation: améliorant l'intelligence

Le réglage fin supervisé a affiné le modèle à l'aide de données annotées par l'homme, améliorant la grammaire, la cohérence et la précision factuelle.

Deepseek-R1: l'expert du raisonnement

Deepseek-R1 s'appuie sur Deepseek-V3, en se concentrant sur un raisonnement logique amélioré:

Formation en plusieurs étapes pour le raisonnement supérieur

1. Fonction d'administration initiale: commence par un ensemble de données plus petit et de haute qualité.
2. Apprentissage du renforcement sans étiquettes humaines: apprend indépendamment à travers rl.
3. Échantillonnage de rejet: Sélectionne uniquement des réponses de haute qualité pour une formation plus approfondie.
4. Intégration des données: combine des données raffinées générées et supervisées en AI.
5. phase RL finale: assure la généralisation entre diverses invites.

Différences de formation des clés

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 vs Deepseek-R1: Benchmarks de performance

Cette section compare les performances des modèles sur diverses tâches.

Tâche 1: Théorie des nombres avancés

Invite: Facteur Prime de 987654321987654321987654321987654321987654321987654321.

Résultats: Deepseek-R1 a démontré une vitesse et une précision supérieures par rapport à Deepseek-V3, présentant des capacités de raisonnement améliorées.

Tâche 2: génération de page Web

Invite: Créer une page Web HTML de base avec des éléments spécifiques et un style CSS en ligne.

Résultats: Deepseek-R1 a produit une page Web plus structurée, visuellement attrayante et moderne par rapport à Deepseek-V3.

Tâche 3: Génération de code

Invite: Implémentez le tri topologique.

Résultats: L'approche BFS de Deepseek-R1 s'est avérée plus évolutive et efficace que l'approche DFS de Deepseek-V3.

Tableau de résumé des performances

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.

Choisir le bon modèle

• Deepseek-R1: Idéal pour les tâches nécessitant un raisonnement avancé (résolution de problèmes mathématiques, recherche).
• Deepseek-V3: adapté au traitement à grande échelle rentable (génération de contenu, traduction).

Conclusion

Tout en partageant une base commune, Deepseek-V3 et Deepseek-R1 diffèrent considérablement dans leur formation et leurs performances. Deepseek-R1 excelle dans un raisonnement complexe en raison de son approche RL-First. Les modèles futurs intégreront probablement les forces des deux approches.

Questions fréquemment posées

Q1. Quelle est la principale différence entre Deepseek R1 et Deepseek v3? Leurs approches de formation diffèrent; R1 utilise une approche RL-First pour un raisonnement amélioré.

Q2. Quand ont-ils été libérés? Deepseek v3: 27 décembre 2024; Deepseek R1: 21 janvier 2025.

Q3. Deepseek V3 est-il plus efficace? Oui, environ 6,5 fois moins cher.

Q4. Qui excelle au raisonnement? profondek r1.

Q5. Comment fonctionnent-ils dans la factorisation principale? Deepseek R1 est plus rapide et plus précis.

Q6. Avantage de l'approche RL-First de R1? Capacités de raisonnement auto-améliorées.

Q7. Qui pour le traitement à grande échelle? Deepseek v3.

Q8. Comment comparent-ils dans la génération de code? L'approche BFS de R1 est plus évolutive.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!