Deepseek R1とV3バージョンの違いは何ですか

DeepSeek：R1とV3バージョンの詳細な比較は、最高のAIアシスタントを選択するのに役立ちます！

Deepseekにはすでに数千万人のユーザーがあり、そのAIの対話機能は好評を博しています。しかし、R1およびV3バージョンに面しているときに混乱していますか？この記事では、2つの違いを詳細に説明して、最適なバージョンを選択するのに役立ちます。

Deepseek R1とV3バージョンのコアの違い：

機能 r1バージョン v3バージョン

特性	R1版本	V3版本
设计目标	专注复杂问题推理，深度逻辑分析	多功能大型语言模型，注重扩展性和效率
架构与参数	强化学习优化架构，参数规模15亿-700亿	MoE混合专家架构，总参数高达6710亿，每个token激活370亿
训练方式	思维链推理重点训练 (R1-zero纯强化学习，R1加入监督微调)	FP8混合精度训练，分阶段训练 (高质量训练、扩展序列长度、SFT和知识蒸馏)
性能	逻辑推理任务表现出色 (DROP F1分数92.2%，AIME 2024通过率79.8%)	数学、多语言和编码任务表现优异 (Cmath得分90.7%，Human Eval编码通过率65.2%)
应用场景	学术研究、问题解决、决策支持、教育工具	对话式AI、多语言翻译、内容生成、企业级应用

設計目標

複雑な問題の推論に焦点を当て、詳細な論理分析 多機能の大規模な言語モデル、スケーラビリティと効率に焦点を当てています 構造とパラメーター 補強学習最適化アーキテクチャ、パラメータースケールは15億から700億です MOEハイブリッドのエキスパートアーキテクチャ、合計パラメーターは6710億にもなり、各トークンは370億 トレーニング方法 思考チェーンの推論に関する重要なトレーニング（R1-Zero Pure Renufertion Learning、R1が監督に加わり、微調整） FP8混合精密トレーニング、段階的トレーニング（高品質のトレーニング、拡張シーケンス長、SFT、知識蒸留） パフォーマンス 論理的推論タスクはうまく機能しました（DROP F1スコア92.2％、AIME 2024合格率79.8％） 数学、多言語、コーディングタスクの優れたパフォーマンス（CMATHスコア90.7％、パス率65.2％のヒト評価） アプリケーションシナリオ 学術研究、問題解決、意思決定支援、教育ツール 会話ai、多言語翻訳、コンテンツ生成、エンタープライズレベルのアプリケーション 簡単に言えば、R1バージョンは、深い論理的推論と複雑な問題を解決するのに優れていますが、V3バージョンはより包括的な機能を備えており、より効率的で、より広いアプリケーションシナリオに適しています。 選択するバージョンは、特定のニーズに依存します。

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