DeepSeek-V3与DeepSeek-R1：详细的比较
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- 2025-03-06 11:51:18129浏览
DeepSeek的AI进步：深入研究DeepSeek-V3和DeepSeek-R1
> DeepSeek在2024年12月推出了DeepSeek-V3，随后是2025年1月的Innovative DeepSeek-R1。DeepSeek-V3（MOE）模型（MOE）模型，将DeepSeek-R1推出，随后是Innovative DeepSeek-R1。优先考虑效率而不牺牲性能。 相反，DeepSeek-R1利用强化学习来增强推理和决策能力。该比较分析了跨编码，数学推理和网页创建任务的架构，功能，应用和性能。
目录的表> DeepSeek-V3与DeepSeek-r1：模型概述
- 成本比较
- DeepSeek-V3与DeepSeek-R1培训：详细的检查
- deepseek-r1：推理专家
- 关键训练差异
- > DeepSeek-V3与DeepSeek-R1：性能基准
- >任务2：网页生成
- 任务3：代码生成
- 性能摘要表
- 结论
- > deepSeek-v3 vs. deepseek-r1：模型概述
> deepSeek-v3，每个令牌具有671b参数和37b活动参数，动态激活参数子集以达到最佳计算效率。它在14.8万亿代币上进行的培训可确保广泛的适用性。 在DeepSeek-v3的基础上， deepSeek-r1整合了增强学习以改善逻辑推理。监督的微调（SFT）保证了准确且结构良好的响应，尤其是在结构化推理任务（例如数学问题解决和代码帮助）方面表现出色。>
也请阅读：qwen2.5-max vs. deepseek-r1和kimi k1.5：比较分析
成本比较
>以下图像说明了输入和输出令牌的成本差异：
DeepSeek-V3的经济性比DeepSeek-R1的6.5倍。
deepSeek-v3 vs. deepseek-r1培训：详细检查
这两种模型都利用了广泛的数据集，微调和强化学习来提高准确性和推理。
> deepSeek-v3：高性能模型 DeepSeek-V3的培训包括训练前和培训阶段：
预训练：建立基础
>> MOE体系结构有效地选择了相关的网络组件。 涉及的培训：
- 数据驱动的学习：跨多种语言和域的14.8万亿个令牌。
- 计算强度： 2.788万gpu小时。
- 训练稳定性：保持一致的学习曲线。
训练后：增强智能
>监督的微调使用人类注销的数据完善了模型，提高了语法，连贯性和事实准确性。
deepseek-r1：推理专家
> DeepSeek-r1建立在DeepSeek-V3上，重点是增强的逻辑推理：
高级推理的多阶段培训
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初始微调：>从较小的高质量数据集开始。
> 没有人类标签的没有人类标签的加固学习： >通过RL。 - 独立学习 拒绝采样： 仅选择高质量的响应以进行进一步训练。
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数据集成：结合了AI生成和监督的微调数据。
- 最终RL阶段：确保概括各种提示。 关键训练差异
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deepSeek-v3 vs. deepseek-r1：性能基准
>本节比较模型在各种任务中的性能。
>任务1：高级数字理论987654321987654321987654321987654321987654321987654321.
提示：
质量分解。 与DeepSeek-V3相比，>结果： DeepSeek-R1表现出较高的速度和准确性，展示了增强的推理能力。
>任务2：网页生成
>提示：>创建一个具有特定元素和内联CSS样式的基本HTML网页。 与DeepSeek-v3相比
任务3：代码生成提示：
实现拓扑排序。>
>结果： DeepSeek-R1的BFS方法比DeepSeek-V3的DFS方法更可扩展，更高效。>
性能摘要表选择正确的模型
>- > deepSeek-r1：
非常适合需要高级推理的任务（数学解决问题，研究）。 > deepSeek-v3： - 结论
适用于成本效益的大规模处理（内容生成，翻译）。 >常见问题
Q1。 DeepSeek R1和DeepSeek V3>他们的训练方法有什么不同？ R1使用RL-First方法来增强推理。
Q2。他们什么时候发布？ DeepSeek R1：2025年1月21日Q3。 DeepSeek V3是否更有效？
Q4。哪个在推理上表现出色？Q5。它们如何在主要分解中执行？
Q6。 R1的RL-优势方法的优势？自我提出的推理能力。 Q7。哪个用于大规模处理？
Q8。它们如何比较代码生成？r1的BFS方法更可扩展。>
- > deepSeek-r1：
以上是DeepSeek-V3与DeepSeek-R1：详细的比较的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！