deepseekr1和v3哪個更適合新手使用？v3和r1區(qū)別哪個要錢？r1和v3雖然都是deepseek旗下產(chǎn)品，但是兩者還是有區(qū)別的，r1偏向于深度的邏輯推理，而v3更是在語言翻譯、對話式AI、內(nèi)容生成等領(lǐng)域更加擅長，具體v3和r1兩者的區(qū)別分享給大家，看看哪個更適合您~

deepseekv3和r1區(qū)別說明

1、設(shè)計目標(biāo)

R1版：主打推理任務(wù)，專攻解決復(fù)雜問題，適合深度邏輯分析。

V3版：多功能大型語言模型，在于可擴(kuò)展性和高效率，適合各種語言處理任務(wù)。

2、架構(gòu)和參數(shù)

R1版：用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化的架構(gòu)，有不同規(guī)模的版本，參數(shù)在15億到700億。

V3版：用MoE混合專家架構(gòu)，總參數(shù)高達(dá)6710億，每個token激活370億。

3、訓(xùn)練方式

R1版：重點訓(xùn)練思維鏈推理，R1-zero純強化學(xué)習(xí)，R1還加上了監(jiān)督微調(diào)。

V3版：用FP8混合精度訓(xùn)練，訓(xùn)練過程分高質(zhì)量訓(xùn)練、擴(kuò)展序列長度、SFT和知識蒸餾三個階段。

4、性能

R1版：在需邏輯思維的測試中表現(xiàn)搶眼，比如DROP任務(wù)F1分?jǐn)?shù)92.2%，AIME 2024通過率79.8%。

V3版：數(shù)學(xué)、多語言和編碼任務(wù)中表現(xiàn)出色，Cmath得分90.7%，Human Eval編碼通過率65.2%。

5、應(yīng)用場景

R1版：適合學(xué)術(shù)研究、問題解決應(yīng)用、決策支持等需要深度推理的場景，也可做教育工具。

V3版：適用于大型語言任務(wù)，如對話式AI、多語言翻譯、內(nèi)容生成等，助力企業(yè)高效解決各種問題。