DeepSeek-V3 เทียบกับ Deepseek R1: มีความแตกต่างกันอย่างไร?

ดีปซีคDeepSeek ซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีชื่อเสียงของจีน ได้เปิดตัวโมเดลที่น่าสนใจสองโมเดล ได้แก่ DeepSeek-V3 และ DeepSeek-R1 ซึ่งได้รับความสนใจอย่างมากในชุมชนปัญญาประดิษฐ์ แม้ว่าโมเดลทั้งสองจะมาจากองค์กรเดียวกัน แต่โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับการใช้งานที่แตกต่างกันและแสดงคุณลักษณะเฉพาะตัว บทความนี้จะเปรียบเทียบ DeepSeek-V3 และ R1 อย่างละเอียด โดยตรวจสอบสถาปัตยกรรม ประสิทธิภาพ การใช้งาน และผลกระทบของการเกิดขึ้นของโมเดลทั้งสองในภูมิทัศน์ของ AI

DeepSeek-V3 คืออะไร?

DeepSeek-V3 เป็นหลักสูตร LLM ทั่วไปที่มุ่งเน้นการส่งมอบประสิทธิภาพที่สมดุลในงานที่หลากหลาย เวอร์ชันเริ่มต้นซึ่งเปิดตัวในเดือนธันวาคม 2024 มีพารามิเตอร์ 671 พันล้านตัว ในเดือนมีนาคม 2025 เวอร์ชันอัปเดต DeepSeek-V3-0324 ได้เปิดตัวพร้อมพารามิเตอร์ 685 พันล้านตัว โดยใช้สถาปัตยกรรมแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) ที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์ประมาณ 37 พันล้านตัวต่อโทเค็น การปรับปรุงนี้ทำให้ความสามารถในการสร้างโค้ด การให้เหตุผล คณิตศาสตร์ และการประมวลผลภาษาจีนได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง DeepSeek V3-0324 เปิดตัวแล้ว: มีการปรับปรุงล่าสุดอะไรบ้าง?

DeepSeek-R1 คืออะไร?

DeepSeek-R1 เปิดตัวในเดือนมกราคม 2025 โดยออกแบบมาสำหรับงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลขั้นสูงและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด โดยสร้างขึ้นจากกรอบงาน DeepSeek-V3 โดยผสานรวมการให้ความสนใจแฝงแบบหลายหัวและ MoE เพื่อลดความต้องการแคชคีย์-ค่าและเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน

ความแตกต่างหลักระหว่าง DeepSeek-V3 และ R1 คืออะไร

DeepSeek R1 เทียบกับ V3: ความแตกต่างหลัก

นี่คือตารางเปรียบเทียบ DeepSeek R1 เทียบกับ DeepSeek V3: ความแตกต่างหลัก:

ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม

DeepSeek-V3 ได้รับการออกแบบมาเป็นโมเดล AI เอนกประสงค์ โดยเน้นที่ความคล่องตัวและความสามารถในการนำไปใช้ได้หลากหลายในงานต่างๆ สถาปัตยกรรมของ DeepSeek-V1 เน้นที่การส่งมอบประสิทธิภาพที่สมดุล ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย ในทางตรงกันข้าม DeepSeek-RXNUMX ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลขั้นสูงและความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด ความเชี่ยวชาญนี้ทำได้โดยใช้ระเบียบวิธีการฝึกอบรมที่ตรงเป้าหมาย ซึ่งช่วยเพิ่มความชำนาญในการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนและการหักล้างเชิงตรรกะ

การวัดประสิทธิภาพ

ในการประเมินประสิทธิภาพ DeepSeek-R1 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานที่เกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผลเชิงลึกและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเมื่อเทียบกับ DeepSeek-V3 ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ ความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงของ R1 ช่วยให้ทำผลงานได้ดีกว่า V3 ซึ่งปรับให้เหมาะกับงานทั่วไปมากกว่า อย่างไรก็ตาม V3 ยังคงมีความได้เปรียบในงานที่ต้องใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและความเข้าใจทั่วไป โดยแนวทางที่สมดุลของ RXNUMX ช่วยให้ตอบสนองได้สอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น

วิธีการฝึกอบรมแตกต่างกันอย่างไรระหว่างสองโมเดล?

การจัดสรรทรัพยากรและประสิทธิภาพ

การพัฒนา DeepSeek-R1 เกี่ยวข้องกับการใช้ชิป Nvidia H2,000 ประมาณ 800 ตัว โดยมีค่าใช้จ่ายรวมประมาณ 5.6 ล้านดอลลาร์ การใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพนี้แตกต่างอย่างมากกับการลงทุนจำนวนมากที่มักเกี่ยวข้องกับโมเดลเช่น GPT-4 ของ OpenAI ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมเกิน 100 ล้านดอลลาร์ การจัดสรรทรัพยากรเชิงกลยุทธ์ในการฝึกอบรมของ R1 เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ DeepSeek ในการพัฒนา AI ที่คุ้มต้นทุนโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ

เทคนิคการฝึก

ทั้งสองโมเดลใช้เทคนิคการฝึกอบรมที่สร้างสรรค์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถ DeepSeek-R1 ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การกลั่นความรู้และระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อปรับปรุงความสามารถในการใช้เหตุผล ทำให้สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนได้แม่นยำยิ่งขึ้น DeepSeek-V3 ไม่เพียงแต่รวมวิธีการฝึกอบรมขั้นสูงเท่านั้น แต่ยังมุ่งเน้นที่การสร้างสมดุลระหว่างความคล่องตัวและประสิทธิภาพการทำงาน เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานต่างๆ ได้หลากหลาย

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง DeepSeek ทำการฝึกอบรม AI ที่คุ้มต้นทุนได้อย่างไร

แต่ละโมเดลมีการใช้งานจริงอย่างไรบ้าง?

DeepSeek-V3: ความคล่องตัวในการใช้งาน

การออกแบบเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไปของ DeepSeek-V3 ทำให้เหมาะกับการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึง:

• การบริการของลูกค้า: การให้คำตอบที่สอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบทต่อการสอบถามของลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ
• การสร้างเนื้อหา: ช่วยเหลือในการร่างบทความ บล็อก และสื่อสิ่งพิมพ์อื่น ๆ โดยสร้างข้อความที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์
• การแปลภาษา: อำนวยความสะดวกในการแปลที่แม่นยำและละเอียดอ่อนระหว่างหลายภาษา

ประสิทธิภาพที่สมดุลในงานที่หลากหลายทำให้ V3 เป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับแอพพลิเคชันที่ต้องการความเข้าใจและความสามารถในการปรับตัวที่กว้างขวาง

DeepSeek-R1: ความเชี่ยวชาญในงานที่ซับซ้อน

สถาปัตยกรรมเฉพาะทางของ DeepSeek-R1 ทำให้มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในโดเมนเช่น:

• การศึกษา: ให้คำอธิบายโดยละเอียดและวิธีแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน ช่วยเหลือทั้งนักเรียนและนักการศึกษา
• วิศวกรรม: ช่วยเหลือวิศวกรในการคำนวณที่ซับซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบ
• งานวิจัย: สนับสนุนนักวิจัยในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสำรวจเชิงทฤษฎีที่ต้องอาศัยการใช้เหตุผลเชิงลึก

ความสามารถในการจัดการงานที่ต้องใช้การใช้เหตุผลขั้นสูงเน้นย้ำถึงคุณค่าในสาขาเฉพาะทางที่ต้องใช้การประมวลผลทางปัญญาในระดับสูง

การเกิดขึ้นของ DeepSeek-V3 และ R1 ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI อย่างไร?

การขัดขวางผู้เล่นที่มีอยู่

การนำโมเดลของ DeepSeek มาใช้นั้นได้สร้างความปั่นป่วนให้กับวงการ AI อย่างมาก ท้าทายอำนาจเหนือของหน่วยงานที่จัดตั้งขึ้นแล้ว เช่น OpenAI และ Google โดยเฉพาะอย่างยิ่ง DeepSeek-R1 ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI ประสิทธิภาพสูงสามารถพัฒนาได้โดยใช้ทรัพยากรทางการเงินและการคำนวณที่น้อยลงอย่างมาก ซึ่งกระตุ้นให้มีการประเมินกลยุทธ์การลงทุนภายในอุตสาหกรรมใหม่

พลวัตของตลาดและการเปลี่ยนแปลงการลงทุน

การเติบโตอย่างรวดเร็วของโมเดล DeepSeek ส่งผลต่อพลวัตของตลาด ส่งผลให้บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ได้รับผลกระทบทางการเงินอย่างเห็นได้ชัด ตัวอย่างเช่น ความนิยมของแอปพลิเคชัน AI ของ DeepSeek ส่งผลให้มูลค่าตลาดของ Nvidia ลดลงอย่างมาก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลกระทบอันลึกซึ้งของโซลูชัน AI ที่คุ้มต้นทุนต่อตลาดเทคโนโลยีโดยรวม

DeepSeek-V3 และ DeepSeek-R1 ราคาเท่าไร?

DeepSeek เสนอการเข้าถึง API สำหรับโมเดล DeepSeek-Chat (DeepSeek-V3) และ DeepSeek-Reasoner (DeepSeek-R1) โดยกำหนดราคาตามการใช้งานโทเค็น อัตราจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับช่วงเวลาของวัน โดยมีช่วงเวลามาตรฐานและช่วงลดราคา ด้านล่างนี้คือรายละเอียดโครงสร้างราคา:

หมายเหตุ:

CoT (ห่วงโซ่แห่งความคิด) : สำหรับ DeepSeek-Reasoner CoT หมายถึงเนื้อหาการให้เหตุผลที่ให้ไว้ก่อนส่งคำตอบสุดท้าย จำนวนโทเค็นเอาต์พุตรวมทั้ง CoT และคำตอบสุดท้าย และมีราคาเท่ากัน

แคชที่ได้รับผลกระทบเทียบกับแคชที่พลาด:

• แคชฮิต: เกิดขึ้นเมื่อโทเค็นอินพุตได้รับการประมวลผลและแคชไว้ก่อนหน้านี้ ส่งผลให้ราคาอินพุตต่ำลง
• แคชมิส: เกิดขึ้นเมื่อโทเค็นอินพุตเป็นโทเค็นใหม่หรือไม่พบในแคช ส่งผลให้ราคาอินพุตสูงขึ้น

ช่วงเวลา:

• ช่วงราคาปกติ: 00:30 ถึง 16:30 UTC
• ระยะเวลาส่วนลด: 16:30 ถึง 00:30 UTC ในช่วงเวลาดังกล่าว จะมีการใช้อัตราส่วนลด ซึ่งช่วยประหยัดต้นทุนได้มาก

DeepSeek ขอสงวนสิทธิ์ในการปรับราคานี้ ดังนั้นจึงขอแนะนำให้ผู้ใช้ตรวจสอบเอกสารอย่างเป็นทางการเพื่อรับข้อมูลล่าสุด

จากการเข้าใจโครงสร้างราคาเหล่านี้ นักพัฒนาและธุรกิจต่างๆ จะสามารถวางแผนและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานโมเดล AI ของ DeepSeek เพื่อให้เหมาะกับความต้องการและงบประมาณที่เฉพาะเจาะจงของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับนักพัฒนา: การเข้าถึง API

CometAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ API ของ DeepSeek V3 (ชื่อรุ่น: deepseek-v3;) และ API ของ DeepSeek R1 (ชื่อรุ่น: deepseek-r1;) และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPI

CometAPI ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับ API ของโมเดล AI ชั้นนำหลายรุ่น โดยไม่จำเป็นต้องทำงานร่วมกับผู้ให้บริการ API หลายรายแยกกัน

โปรดดูที่ API ของ DeepSeek V3 และ API ของ DeepSeek R1 สำหรับรายละเอียดการบูรณาการ

สรุป

DeepSeek-V3 และ R1 เป็นตัวอย่างความก้าวหน้าเชิงนวัตกรรมที่เกิดขึ้นในสาขาปัญญาประดิษฐ์ โดยแต่ละอย่างตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันภายในระบบนิเวศเทคโนโลยี ความคล่องตัวของ V3 ทำให้เป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับแอปพลิเคชันทั่วไป ในขณะที่ความสามารถเฉพาะด้านของ R1 ทำให้เป็นเครื่องมือที่น่าเกรงขามสำหรับงานแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เมื่อโมเดลเหล่านี้ยังคงพัฒนาต่อไป โมเดลเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มขอบเขตของแอปพลิเคชัน AI เท่านั้น แต่ยังกระตุ้นให้มีการประเมินกลยุทธ์การพัฒนาและการจัดสรรทรัพยากรภายในอุตสาหกรรมใหม่ด้วย การนำทางความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานโมเดลเหล่านี้จะมีความสำคัญในการกำหนดผลกระทบในระยะยาวและความสำเร็จในภูมิทัศน์ AI ทั่วโลก