DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的对比

DeepSeek-R1和DeepSeek-V3是（DeepSeek）推出的两款大模型，在官网提供的服务中，默认采用V3回答用户的提问，点击“深度思考（R1）”,才启用R1推理回答。

尽管DeepSeek-R1和DeepSeek-V3基于相似的技术框架（混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。

DeepSeek-V3以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景，暂时不支持蒸馏模型方案；而DeepSeek-R1通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏模型方案。

目前云端服务商私有化部署的大部分是DeepSeek-R1，及其蒸馏模型版本（例如：DeepSeek-R1-32B）。

以下是DeepSeek-V3、DeepSeek-R1两者的主要区别：

一、 模型能力
DeepSeek-V3
定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）、知识问答和内容生成等任务。其优势在于高效的多模态处理能力（文本、图像、音频、视频）和较低的训练成本（557.6万美元，仅需2000块H800 GPU）。更注重综合场景的适用性。

DeepSeek-R1
专为复杂推理任务设计，强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术，R1在无需大量监督微调（SFT）的情况下，实现了与OpenAI o1系列相当的推理能力。例如，在MATH-500测试中，R1得分达97.3%，超越o1-1217（96.8%）。

二、训练方法
DeepSeek-V3
训练路径采用传统的预训练-监督微调范式，训练成本低

DeepSeek-R1
强化学习突破，采用创新的训练技术，群组相对策略，少量冷启动数据优化初始模型，自我进化技术，直接通过强化学习（RL）从基础模型中激发推理能力。训练成本较低，但技术复杂。

三、性能测试
DeepSeek-R1领先 DeepSeek-V3 8%，应答内容细节，字符数量更多，更丰富。

四、应用成本
DeepSeek-V3
适合需要高性价比通用AI能力的场景，如智能客服、内容创作（文案、小说）、知识问答等。其API成本较低（输入$0.14/百万tokens，输出$0.28/百万tokens），适合中小规模部署。暂时不支持模型蒸馏。

DeepSeek-R1
针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务设计。API成本较高（输入$0.55/百万tokens，输出$2.19/百万tokens）。此外，R1支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型（如14B参数），适合本地化部署。

五、商业化
DeepSeek-V3
作为开源模型，V3允许开发者自由定制和优化，并已集成至多个框架。

DeepSeek-R1
R1不仅开源模型权重（MIT协议），还提供了基于Qwen和Llama的蒸馏版本（1.5B至70B），显著提升小模型性能，可以灵活部署使用。