DeepSeek, syarikat permulaan AI China yang terkenal, telah memperkenalkan dua model terkenal—DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1—yang telah mendapat perhatian penting dalam komuniti kecerdasan buatan. Walaupun kedua-dua model berasal dari organisasi yang sama, ia disesuaikan untuk aplikasi yang berbeza dan mempamerkan ciri unik. Artikel ini menyediakan perbandingan mendalam DeepSeek-V3 dan R1, meneliti seni bina, prestasi, aplikasi dan implikasi kemunculannya dalam landskap AI.
Apakah DeepSeek-V3 ?
DeepSeek-V3 ialah LLM tujuan umum yang bertujuan untuk menyampaikan prestasi seimbang merentasi pelbagai tugas. Versi awal, dikeluarkan pada Disember 2024, menampilkan 671 bilion parameter. Pada Mac 2025, versi yang dikemas kini, DeepSeek-V3-0324, telah diperkenalkan dengan 685 bilion parameter, menggunakan seni bina Campuran Pakar (MoE) yang mengaktifkan kira-kira 37 bilion parameter setiap token. Peningkatan ini telah membawa kepada peningkatan ketara dalam penjanaan kod, penaakulan, matematik dan keupayaan pemprosesan bahasa Cina.
Topik yang berkaitan Keluaran DeepSeek V3-0324: Apakah Penambahbaikan Terkininya?
Apakah DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1, dikeluarkan pada Januari 2025, disesuaikan untuk tugas yang memerlukan penaakulan lanjutan dan penyelesaian masalah yang kompleks, terutamanya cemerlang dalam matematik dan pengekodan. Ia dibina berdasarkan rangka kerja DeepSeek-V3, menggabungkan perhatian terpendam berbilang kepala dan MoE untuk mengurangkan keperluan cache nilai kunci dan meningkatkan kecekapan inferens.
Apakah Perbezaan Teras Antara DeepSeek-V3 dan R1?
DeepSeek R1 lwn V3: Perbezaan Teras
Berikut ialah jadual membandingkan DeepSeek R1 lwn DeepSeek V3: Perbezaan Teras:
| Ciri | DeepSeek R1 | DeepSeek V3 |
|---|---|---|
| Kelajuan Pemprosesan | Dioptimumkan untuk masa tindak balas yang cepat dan kecekapan | Sedikit perlahan tetapi lebih tepat dalam tugasan yang kompleks |
| Pemahaman Bahasa | Kuat, dengan tumpuan pada output yang jelas dan ringkas | Dipertingkatkan, dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks dan nuansa |
| Seni bina | Pembelajaran Pengukuhan (RL) dioptimumkan | Campuran Pakar (KPM) |
| Keupayaan Berakal | Baik, memberi tumpuan kepada tugas berstruktur | Penaakulan lanjutan dan keupayaan menyelesaikan masalah |
| Set Data Latihan | Pembelajaran pengukuhan untuk penaakulan | Pengekodan, matematik, multibahasa |
| Aplikasi Dunia Sebenar | Sangat sesuai untuk penjanaan kandungan pantas, tugas pengekodan | Lebih sesuai untuk penyelidikan, analisis kompleks dan interaksi bernuansa |
| Penyesuaian | Pilihan penyesuaian terhad | Lebih fleksibel, membolehkan penyesuaian yang lebih mendalam untuk tugasan tertentu |
| Latency | Latensi rendah, prestasi berkelajuan tinggi | Kependaman sedikit lebih tinggi disebabkan kuasa pemprosesan yang lebih diperlukan |
| Kes Penggunaan Terbaik | Sesuai untuk tugasan yang memerlukan kelajuan dan ketepatan | Terbaik untuk tugasan yang memerlukan pemahaman dan penaakulan yang mendalam |
| Julat Parameter | 1.5B hingga 70B | 671B |
| Open Source | Ya | Ya |
Perbezaan Senibina
DeepSeek-V3 direka bentuk sebagai model AI tujuan umum, menekankan kepelbagaian dan kebolehgunaan luas merentas pelbagai tugas. Seni binanya memberi tumpuan kepada penyampaian prestasi yang seimbang, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pelbagai fungsi. Sebaliknya, DeepSeek-R1 dioptimumkan untuk tugas yang menuntut penaakulan lanjutan dan keupayaan menyelesaikan masalah yang kompleks, terutamanya cemerlang dalam bidang seperti matematik dan pengekodan. Pengkhususan ini dicapai melalui metodologi latihan yang disasarkan yang meningkatkan kecekapannya dalam mengendalikan pengiraan yang rumit dan potongan logik.
Metrik Prestasi
Dalam penilaian penanda aras, DeepSeek-R1 telah menunjukkan prestasi unggul dalam tugas yang melibatkan penaakulan mendalam dan penyelesaian masalah yang kompleks berbanding DeepSeek-V3. Sebagai contoh, dalam senario penyelesaian masalah matematik, keupayaan penaakulan lanjutan R1 membolehkannya mengatasi prestasi V3, yang lebih sesuai dengan tugas umum. Walau bagaimanapun, V3 mengekalkan kelebihan dalam tugas yang memerlukan pemprosesan bahasa semula jadi dan kefahaman umum, di mana pendekatannya yang seimbang membolehkan respons yang lebih koheren dan berkaitan kontekstual.
Bagaimanakah Metodologi Latihan Berbeza Antara Dua Model?
Peruntukan dan Kecekapan Sumber
Pembangunan DeepSeek-R1 melibatkan penggunaan kira-kira 2,000 cip Nvidia H800, dengan jumlah perbelanjaan sekitar 5.6 juta. Penggunaan sumber yang cekap ini berbeza dengan ketara dengan pelaburan besar yang biasanya dikaitkan dengan model seperti GPT-4 OpenAI, yang boleh melebihi 100 juta dalam kos latihan. Peruntukan strategik sumber dalam latihan R1 menggariskan komitmen DeepSeek terhadap pembangunan AI yang kos efektif tanpa menjejaskan prestasi.
Teknik Latihan
Kedua-dua model menggunakan teknik latihan yang inovatif untuk meningkatkan keupayaan mereka. DeepSeek-R1 menggunakan kaedah seperti penyulingan pengetahuan dan sistem pakar untuk memperhalusi kebolehan penaakulannya, membolehkannya menangani tugas yang rumit dengan lebih ketepatan. DeepSeek-V3, sambil turut menggabungkan metodologi latihan lanjutan, memfokuskan pada mencapai keseimbangan antara serba boleh dan prestasi, memastikan kebolehgunaannya merentas spektrum tugas yang luas.
Topik yang berkaitan Bagaimanakah DeepSeek Mencapai Latihan AI yang Kos-Efektif Sebegitu?
Apakah Aplikasi Praktikal Setiap Model?
DeepSeek-V3: Kepelbagaian dalam Tindakan
Reka bentuk tujuan am DeepSeek-V3 menjadikannya sesuai untuk pelbagai aplikasi, termasuk:
- Perkhidmatan Pelanggan: Menyediakan respons yang koheren dan relevan mengikut konteks terhadap pertanyaan pelanggan merentas pelbagai industri.
- Penjanaan Kandungan: Membantu dalam merangka artikel, blog dan bahan bertulis lain dengan menghasilkan teks seperti manusia.
- Terjemahan Bahasa: Memudahkan terjemahan yang tepat dan bernuansa antara pelbagai bahasa.
Prestasi seimbangnya merentas pelbagai tugas meletakkan V3 sebagai alat yang boleh dipercayai untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman dan kebolehsuaian yang luas.
DeepSeek-R1: Pengkhususan dalam Tugas Kompleks
Seni bina khusus DeepSeek-R1 menjadikannya amat berkesan dalam domain seperti:
- pendidikan: Menyediakan penjelasan dan penyelesaian terperinci untuk masalah matematik dan saintifik yang kompleks, membantu kedua-dua pelajar dan pendidik.
- Kejuruteraan: Membantu jurutera dalam melakukan pengiraan yang rumit dan pengoptimuman reka bentuk.
- Penyelidikan: Menyokong penyelidik dalam analisis data dan penerokaan teori yang memerlukan penaakulan mendalam.
Kemahirannya dalam mengendalikan tugas yang menuntut penaakulan lanjutan menggariskan nilainya dalam bidang khusus yang memerlukan pemprosesan kognitif tahap tinggi.
Bagaimanakah Kemunculan DeepSeek-V3 dan R1 Memberi Impak kepada Industri AI?
Gangguan Pemain Ditubuhkan
Pengenalan model DeepSeek telah mengganggu landskap AI dengan ketara, mencabar penguasaan entiti mantap seperti OpenAI dan Google. DeepSeek-R1, khususnya, telah menunjukkan bahawa model AI berprestasi tinggi boleh dibangunkan dengan sumber kewangan dan pengiraan yang jauh lebih rendah, mendorong penilaian semula strategi pelaburan dalam industri.
Dinamik Pasaran dan Anjakan Pelaburan
Peningkatan pesat model DeepSeek telah mempengaruhi dinamik pasaran, membawa kepada implikasi kewangan yang ketara bagi syarikat teknologi utama. Sebagai contoh, populariti aplikasi AI DeepSeek menyumbang kepada penurunan ketara dalam permodalan pasaran Nvidia, yang menonjolkan kesan mendalam penyelesaian AI yang menjimatkan kos ke atas pasaran teknologi yang lebih luas.
Berapakah kos DeepSeek-V3 dan DeepSeek-R1?
DeepSeek menawarkan akses API kepada modelnya, DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) dan DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1), dengan harga berdasarkan penggunaan token. Kadar berbeza bergantung pada masa hari, dengan tempoh standard dan diskaun. Di bawah ialah pecahan terperinci struktur harga:
| model | Panjang Konteks | Token CoT Maks | Token Output Maks | Tempoh Masa (UTC) | Harga Input (Cache Hit) | Harga Input (Cache Miss) | Harga Keluaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-Sembang | 64K | Tidak Berkenaan | 8K | 00: 30-16: 30 | $0.07 setiap 1 juta token | $0.27 setiap 1 juta token | $1.10 setiap 1 juta token |
| 16: 30-00: 30 | $0.035 setiap 1 juta token | $0.135 setiap 1 juta token | $0.55 setiap 1 juta token | ||||
| DeepSeek-Reasoner | 64K | 32K | 8K | 00: 30-16: 30 | $0.14 setiap 1 juta token | $0.55 setiap 1 juta token | $2.19 setiap 1 juta token |
| 16: 30-00: 30 | $0.035 setiap 1 juta token | $0.135 setiap 1 juta token | $0.55 setiap 1 juta token |
Nota:
CoT (Rantai Pemikiran): Untuk DeepSeek-Reasoner, CoT merujuk kepada kandungan penaakulan yang disediakan sebelum menyampaikan jawapan akhir. Kiraan token output termasuk kedua-dua CoT dan jawapan akhir, dan harganya sama.
Cache Hit vs. Cache Miss:
- Cache Hit: Berlaku apabila token input telah diproses dan dicache sebelum ini, menghasilkan harga input yang lebih rendah.
- Cache Miss: Berlaku apabila token input baharu atau tidak ditemui dalam cache, membawa kepada harga input yang lebih tinggi.
Tempoh Masa:
- Tempoh Harga Standard: 00:30 hingga 16:30 UTC.
- Tempoh Harga Diskaun: 16:30 hingga 00:30 UTC. Pada masa ini, kadar diskaun digunakan, menawarkan penjimatan kos yang ketara.
DeepSeek berhak untuk melaraskan harga ini, jadi pengguna digalakkan untuk memantau dokumentasi rasmi untuk mendapatkan maklumat terkini.
Dengan memahami struktur harga ini, pembangun dan perniagaan boleh merancang dan mengoptimumkan penggunaan model AI DeepSeek mereka dengan berkesan untuk memenuhi keperluan dan belanjawan khusus mereka.
Untuk Pembangun: Akses API
CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan API DeepSeek V3 (nama model: deepseek-v3;) dan API DeepSeek R1 (nama model: deepseek-r1;), dan anda akan mendapat $1 dalam akaun anda selepas mendaftar dan log masuk! Selamat datang untuk mendaftar dan mengalami CometAPI.
CometAPI bertindak sebagai hab berpusat untuk API beberapa model AI terkemuka, menghapuskan keperluan untuk terlibat dengan berbilang penyedia API secara berasingan.
Sila rujuk kepada API DeepSeek V3 and API DeepSeek R1 untuk butiran integrasi.
Kesimpulan
DeepSeek-V3 dan R1 mencontohi langkah inovatif yang dibuat dalam bidang kecerdasan buatan, masing-masing memenuhi keperluan berbeza dalam ekosistem teknologi. Fleksibiliti V3 menjadikannya aset berharga untuk aplikasi umum, manakala keupayaan khusus R1 meletakkannya sebagai alat yang menggerunkan untuk tugas menyelesaikan masalah yang kompleks. Memandangkan model ini terus berkembang, mereka bukan sahaja meningkatkan skop aplikasi AI tetapi juga mendorong penilaian semula strategi pembangunan dan peruntukan sumber dalam industri. Menavigasi cabaran yang berkaitan dengan penggunaannya akan menjadi penting dalam menentukan kesan jangka panjang dan kejayaan mereka dalam landskap AI global.
