DeepSeek-V3対DeepSeek-R1：詳細な比較

deepseekのAIの進歩：deepseek-v3とdeepseek-r1

へのディープダイビング

DeepSeekは、2024年12月のDeepSeek-V3の発売により、AIモデル開発を大幅に進め、2025年1月に革新的なDeepSeek-R1が続きました。 逆に、DeepSeek-R1は強化学習を利用して、推論と意思決定機能を強化します。この比較では、コーディング、数学的推論、およびWebページの作成タスク全体の両方のモデルのアーキテクチャ、機能、アプリケーション、およびパフォーマンスを分析します。

目次

deepseek-v3対deepseek-r1：モデルの概要
• コスト比較
deepseek-v3対deepseek-r1トレーニング：詳細な試験
• deepseek-v3：高性能モデル
  deepseek-r1：推論の専門家
  キートレーニングの違い
deepseek-v3対deepseek-r1：パフォーマンスベンチマーク
• タスク1：高度な数字
  タスク2：Webページの生成
  タスク3：コード生成
  パフォーマンスサマリーテーブル
結論
よくある質問

deepseek-v3対deepseek-r1：モデルの概要 671Bパラメーターとトークンごとに37Bのアクティブパラメーターを備えた

DeepSeek-V3は、最適な計算効率のためにパラメーターサブセットを動的にアクティブにします。 14.8兆個のトークンでのトレーニングにより、幅広い適用性が保証されます DeepSeek-V3に基づいて構築された

Deepseek-R1は、補強学習を統合して論理的推論を改善します。教師付きの微調整（SFT）は、特に数学的な問題解決やコード支援などの構造化された推論タスクに優れている正確でよく構造化された応答を保証します。

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コスト比較

次の画像は、入力トークンと出力トークンのコストの違いを示しています。

deepseek-v3は、deepseek-r1よりも約6.5倍経済的です

deepseek-v3対deepseek-r1トレーニング：詳細な試験

両方のモデルは、精度と推論を強化するために、広範なデータセット、微調整、および強化学習を活用しています。

deepseek-v3：高性能モデル

DeepSeek-V3のトレーニングは、トレーニング前およびトレーニング後のフェーズで構成されています

事前トレーニング：基礎の確立

MOEアーキテクチャは、関連するネットワークコンポーネントを効率的に選択します。 関係するトレーニング：

• データ駆動型の学習：複数の言語とドメインにわたる14.8兆トークン。
• 計算強度：2.788百万GPU時間 トレーニングの安定性：
一貫した学習曲線を維持しました
• トレーニング後：インテリジェンスの強化
監視された微調整された微調整は、人間が注目したデータを使用してモデルを改良し、文法、コヒーレンス、および事実の正確さを改善しました。

deepseek-r1：推論の専門家

deepseek-r1は、deepseek-v3に基づいて構築され、拡張された論理的推論に焦点を当てています：

優れた推論のためのマルチステージトレーニング

最初の微調整：

は、より小さく、高品質のデータセットから始まります。

人間のラベルなしの補強学習：
1. RLを通して独立して学習します 拒絶サンプリング：
さらなるトレーニングのために高品質の応答のみを選択します
2. データ統合： AIに生成され、監視された微調整されたデータを組み合わせます
3. 最終rlフェーズ：さまざまなプロンプトにおける一般化を保証します。
4. キートレーニングの違い

   deepseek-v3対deepseek-r1：パフォーマンスベンチマーク

   このセクションでは、さまざまなタスクにわたるモデルのパフォーマンスを比較しています

   タスク1：高度な数字

   プロンプト：987654321987654321987654321987654321987654321987654321.

   結果：

   deepseek-r1は、deepseek-v3と比較して優れた速度と精度を実証し、推論機能の強化を紹介します。

   タスク2：Webページの生成

   プロンプト：

   特定の要素とインラインCSSスタイリングを備えた基本的なHTML Webページを作成します。

   結果：deepseek-r1は、deepseek-v3と比較して、より構造化され、視覚的に魅力的で最新のウェブページを生成しました。 タスク3：コード生成

   プロンプト：トポロジーソートを実装します

   結果：

   deepseek-r1のBFSアプローチは、deepseek-v3のDFSアプローチよりもスケーラブルで効率的であることが証明されました。

   パフォーマンスサマリーテーブル

   適切なモデルの選択

   • deepseek-r1：高度な推論を必要とするタスクに最適です（数学的問題解決、研究）。
   • deepseek-v3：費用対効果の高い大規模処理（コンテンツ生成、翻訳）に適しています
   結論

   共通の基盤を共有している間、DeepSeek-V3とDeepSeek-R1はトレーニングとパフォーマンスが大きく異なります。 DeepSeek-R1は、RLファーストアプローチのために複雑な推論に優れています。 将来のモデルは、両方のアプローチの強みを統合する可能性があります。

   よくある質問

   Q1。 Deepseek R1とDeepseek V3の主な違いは何ですか？ R1は、強化された推論のためにRLファーストアプローチを使用しています

   q2。彼らはいつ釈放されましたか？ Deepseek R1：2025年1月21日 q3。 Deepseek V3はより効率的ですか？

   はい、約6.5倍安いです。

   Q4。それは推論に優れていますか？deepseek r1。

   Q5。彼らはプライムファクター化でどのように機能しますか？deepseek R1はより速く、より正確です。

   q6。 R1のRL-Firstアプローチの利点？自己改善推論機能

   Q7。大規模な処理用？

   deepseek v3。

   Q8。彼らはコード生成でどのように比較しますか？

   R1のBFSアプローチはよりスケーラブルです。

以上がDeepSeek-V3対DeepSeek-R1：詳細な比較の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。