《deepseek》r1版本和v3版本区别介绍

DeepSeek R1和V3版本的区别

DeepSeek R1和V3的主要区别

1. 设计目标

• R1版：专注于推理任务，适合复杂问题的深度逻辑分析。
• V3版：多功能大型语言模型，注重可扩展性和高效处理各种语言任务。

2. 架构和参数

• R1版：采用强化学习优化架构，参数规模在15亿到700亿之间。
• V3版：使用MoE混合专家架构，总参数量达6710亿，每个token激活370亿。

3. 训练方式

• R1版：重点训练思维链推理，包括纯强化学习（R1-zero）和监督微调。
• V3版：采用FP8混合精度训练，分三个阶段：高质量训练、扩展序列长度和知识蒸馏。

4. 性能表现

• R1版：在逻辑推理测试中表现出色，如DROP任务F1分数92.2%，AIME 2024通过率79.8%。
• V3版：在数学、多语言和编码任务中表现优异，Cmath得分90.7%，Human Eval编码通过率65.2%。

5. 应用场景

• R1版：适用于学术研究、问题解决、决策支持等需要深度推理的场景，也可作为教育工具。
• V3版：适用于对话式AI、多语言翻译、内容生成等大型语言任务，助力企业高效解决问题。

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