DeepSeek, известный китайский стартап в области искусственного интеллекта, представил две заметные модели — DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1, — которые привлекли значительное внимание в сообществе искусственного интеллекта. Хотя обе модели исходят из одной и той же организации, они разработаны для разных приложений и демонстрируют уникальные характеристики. В этой статье представлено углубленное сравнение DeepSeek-V3 и R1, рассматриваются их архитектуры, производительность, приложения и последствия их появления в ландшафте искусственного интеллекта.
Что такое DeepSeek-V3?
DeepSeek-V3 — это LLM общего назначения, нацеленный на обеспечение сбалансированной производительности при выполнении разнообразных задач. Первоначальная версия, выпущенная в декабре 2024 года, включала 671 миллиард параметров. В марте 2025 года была представлена обновленная версия DeepSeek-V3-0324 с 685 миллиардами параметров, использующая архитектуру Mixture of Experts (MoE), которая активирует около 37 миллиардов параметров на токен. Это усовершенствование привело к значительным улучшениям в возможностях генерации кода, рассуждений, математики и обработки китайского языка.
Похожие темы Выпуск DeepSeek V3-0324: каковы его последние усовершенствования?
Что такое DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1, выпущенный в январе 2025 года, предназначен для задач, требующих продвинутого рассуждения и решения сложных проблем, особенно в математике и кодировании. Он основан на фреймворке DeepSeek-V3, включающем многоголовое латентное внимание и MoE для снижения требований к кэшу ключ-значение и повышения эффективности вывода.
Каковы основные различия между DeepSeek-V3 и R1?
DeepSeek R1 против V3: основные различия
Вот таблица сравнения DeepSeek R1 против DeepSeek V3: основные различия:
| Особенность | DeepSeek R1 | ДипСик V3 |
|---|---|---|
| Скорость обработки | Оптимизирован для быстрого отклика и эффективности | Немного медленнее, но точнее в сложных задачах |
| Понимание языка | Сильный, нацеленный на четкие, лаконичные результаты | Улучшенный, с более глубоким пониманием контекста и нюансов |
| Архитектура | Оптимизировано обучение с подкреплением (RL) | Смесь экспертов (МО) |
| Способность рассуждать | Хорошо, фокусируется на структурированных задачах | Расширенные возможности рассуждения и решения проблем |
| Набор данных обучения | Обучение с подкреплением для рассуждений | Кодирование, математика, многоязычие |
| Реальные приложения | Хорошо подходит для быстрой генерации контента и задач кодирования. | Лучше подходит для исследований, комплексного анализа и тонкого взаимодействия. |
| Кастомизация | Ограниченные возможности настройки | Более гибкий, позволяющий более глубокую настройку для конкретных задач |
| Задержка | Низкая задержка, высокая скорость работы | Немного более высокая задержка из-за необходимости большей вычислительной мощности |
| Лучший вариант использования | Идеально подходит для задач, требующих скорости и точности | Лучше всего подходит для задач, требующих глубокого понимания и рассуждения. |
| Диапазон параметров | от 1.5Б до 70Б | 671B |
| Open Source | Да | Да |
Архитектурные отличия
DeepSeek-V3 разработан как универсальная модель ИИ, подчеркивающая универсальность и широкую применимость к различным задачам. Его архитектура фокусируется на обеспечении сбалансированной производительности, что делает его подходящим для приложений, требующих широкого спектра функций. Напротив, DeepSeek-R1 оптимизирован для задач, требующих продвинутых рассуждений и сложных возможностей решения проблем, особенно преуспевая в таких областях, как математика и кодирование. Эта специализация достигается за счет целевых методик обучения, которые повышают его мастерство в обработке сложных вычислений и логических выводов.
Показатели эффективности
В бенчмарк-оценках DeepSeek-R1 продемонстрировал превосходную производительность в задачах, включающих глубокое рассуждение и решение сложных проблем, по сравнению с DeepSeek-V3. Например, в сценариях решения математических задач расширенные возможности рассуждения R1 позволяют ему превзойти V3, который больше приспособлен к общим задачам. Однако V3 сохраняет преимущество в задачах, требующих обработки естественного языка и общего понимания, где его сбалансированный подход позволяет получать более последовательные и контекстно-релевантные ответы.
Чем различаются методики обучения в этих двух моделях?
Распределение ресурсов и эффективность
Разработка DeepSeek-R1 включала использование около 2,000 чипов Nvidia H800, с общими расходами около 5.6 млн долларов. Такое эффективное использование ресурсов резко контрастирует со значительными инвестициями, обычно связанными с такими моделями, как GPT-4 OpenAI, которые могут превышать 100 млн долларов на обучение. Стратегическое распределение ресурсов в обучении R1 подчеркивает приверженность DeepSeek экономически эффективной разработке ИИ без ущерба для производительности.
Методы обучения
Обе модели используют инновационные методы обучения для расширения своих возможностей. DeepSeek-R1 использует такие методы, как дистилляция знаний и система специалистов для совершенствования своих способностей к рассуждению, что позволяет ему решать сложные задачи с большей точностью. DeepSeek-V3, также включающая передовые методики обучения, фокусируется на достижении баланса между универсальностью и производительностью, обеспечивая его применимость в широком спектре задач.
Похожие темы Как DeepSeek удалось достичь столь экономически эффективного обучения ИИ?
Каковы практические применения каждой модели?
DeepSeek-V3: универсальность в действии
Универсальная конструкция DeepSeek-V3 делает его пригодным для широкого спектра применений, включая:
- Обслуживание клиентов: Предоставление последовательных и контекстно-релевантных ответов на запросы клиентов из различных отраслей.
- Генерация контента: Помощь в написании статей, блогов и других письменных материалов путем создания текста, похожего на человеческий.
- Языковой перевод: Содействие точным и детализированным переводам между несколькими языками.
Сбалансированная производительность при выполнении разнообразных задач позиционирует V3 как надежный инструмент для приложений, требующих широкого понимания и адаптивности.
DeepSeek-R1: специализация на сложных задачах
Специализированная архитектура DeepSeek-R1 делает его особенно эффективным в таких областях, как:
- Образование: Предоставление подробных объяснений и решений сложных математических и научных задач, помощь как студентам, так и преподавателям.
- Инжиниринг: Помощь инженерам в выполнении сложных расчетов и оптимизации конструкции.
- Исследование: Поддержка исследователей в анализе данных и теоретических исследованиях, требующих глубокого обоснования.
Его способность справляться с задачами, требующими развитого мышления, подчеркивает его ценность в специализированных областях, требующих высокого уровня когнитивной обработки.
Как появление DeepSeek-V3 и R1 повлияло на индустрию ИИ?
Нарушение деятельности устоявшихся игроков
Внедрение моделей DeepSeek существенно изменило ландшафт ИИ, бросив вызов доминированию таких устоявшихся организаций, как OpenAI и Google. В частности, DeepSeek-R1 продемонстрировал, что высокопроизводительные модели ИИ могут быть разработаны с использованием значительно меньших финансовых и вычислительных ресурсов, что привело к переоценке инвестиционных стратегий в отрасли.
Динамика рынка и инвестиционные сдвиги
Быстрый рост моделей DeepSeek повлиял на динамику рынка, что привело к заметным финансовым последствиям для крупных технологических компаний. Например, популярность приложений ИИ DeepSeek способствовала значительному снижению рыночной капитализации Nvidia, что подчеркивает глубокое влияние экономически эффективных решений ИИ на более широкий рынок технологий.
Сколько стоят DeepSeek-V3 и DeepSeek-R1?
DeepSeek предлагает API-доступ к своим моделям DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) и DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) с ценообразованием на основе использования токенов. Тарифы варьируются в зависимости от времени суток, со стандартными и льготными периодами. Ниже приведена подробная разбивка структуры ценообразования:
| Модель | Длина контекста | Максимальное количество токенов CoT | Максимальное количество выходных токенов | Период времени (UTC) | Входная цена (попадание в кэш) | Входная цена (промах кэша) | Цена на выходе |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-чат | 64K | ARCXNUMX | 8K | 00: 30-16: 30 | 0.07 долл. США за 1 млн токенов | 0.27 долл. США за 1 млн токенов | 1.10 долл. США за 1 млн токенов |
| 16: 30-00: 30 | 0.035 долл. США за 1 млн токенов | 0.135 долл. США за 1 млн токенов | 0.55 долл. США за 1 млн токенов | ||||
| DeepSeek-Рассуждатель | 64K | 32K | 8K | 00: 30-16: 30 | 0.14 долл. США за 1 млн токенов | 0.55 долл. США за 1 млн токенов | 2.19 долл. США за 1 млн токенов |
| 16: 30-00: 30 | 0.035 долл. США за 1 млн токенов | 0.135 долл. США за 1 млн токенов | 0.55 долл. США за 1 млн токенов |
Примечание:
ЦМ (цепочка мыслей): Для DeepSeek-Reasoner CoT относится к контенту рассуждений, предоставленному перед выдачей окончательного ответа. Количество выходных токенов включает как CoT, так и окончательный ответ, и они оцениваются одинаково.
Попадание в кэш и промах кэша:
- Попадание в кэш: Происходит, когда входные токены были ранее обработаны и кэшированы, что приводит к снижению входной цены.
- Промах кэша: Происходит, когда входные токены являются новыми или не найдены в кэше, что приводит к более высокой цене ввода.
Периоды времени:
- Стандартный ценовой период: С 00:30 до 16:30 UTC.
- Период действия скидки: С 16:30 до 00:30 UTC. В это время действуют сниженные тарифы, что позволяет существенно сэкономить средства.
DeepSeek оставляет за собой право корректировать эти цены, поэтому пользователям рекомендуется следить за официальной документацией для получения самой актуальной информации.
Понимая эту структуру ценообразования, разработчики и предприятия могут эффективно планировать и оптимизировать использование моделей искусственного интеллекта DeepSeek в соответствии со своими конкретными потребностями и бюджетами.
Для разработчиков: доступ к API
CometAPI предлагает цену, значительно ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться API DeepSeek V3 (название модели: deepseek-v3;) и API DeepSeek R1 (название модели: deepseek-r1;), и вы получите $1 на свой счет после регистрации и входа в систему! Добро пожаловать на регистрацию и знакомство с CometAPI.
CometAPI выступает в качестве централизованного узла для API нескольких ведущих моделей ИИ, устраняя необходимость взаимодействия с несколькими поставщиками API по отдельности.
Пожалуйста, обратитесь к API DeepSeek V3 и API DeepSeek R1 для получения подробной информации об интеграции.
Заключение
DeepSeek-V3 и R1 являются примерами инновационных достижений в области искусственного интеллекта, каждый из которых удовлетворяет различные потребности в технологической экосистеме. Универсальность V3 делает его ценным активом для общих приложений, в то время как специализированные возможности R1 позиционируют его как грозный инструмент для решения сложных задач. Поскольку эти модели продолжают развиваться, они не только расширяют сферу применения ИИ, но и побуждают к переоценке стратегий разработки и распределения ресурсов в отрасли. Управление проблемами, связанными с их развертыванием, будет иметь решающее значение для определения их долгосрочного воздействия и успеха в глобальном ландшафте ИИ.
