深度搜尋中國著名人工智慧新創公司深科技推出了兩個著名模型——DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，引起了人工智慧界的廣泛關注。雖然這兩種模型源自於同一組織，但它們針對不同的應用而量身定制，並表現出獨特的特性。本文對 DeepSeek-V3 和 R1 進行了深入比較，研究了它們的架構、性能、應用程式以及它們在 AI 領域出現的影響。
什麼是 DeepSeek-V3？
DeepSeek-V3 是一款通用的 LLM，旨在在不同任務之間提供均衡的效能。初始版本於 2024 年 671 月發布，包含 2025 億個參數。 3 年 0324 月，推出了更新版本 DeepSeek-V685-37，它擁有 XNUMX 億個參數，採用了混合專家 (MoE) 架構，每個令牌可啟動約 XNUMX 億個參數。這項增強帶來了程式碼生成、推理、數學和中文處理能力的顯著提升。
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什麼是 DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1 於 2025 年 3 月發布，專為需要高級推理和複雜問題解決的任務而設計，尤其擅長數學和編碼。它以 DeepSeek-VXNUMX 框架為基礎，結合多頭潛在註意力和 MoE，以減少鍵值快取需求並提高推理效率。
DeepSeek-V3 和 R1 的核心差異是什麼？
DeepSeek R1 與 V3：核心差異
這是一個表格比較 DeepSeek R1 與 DeepSeek V3：核心差異:
| 獨特之處 | 深尋R1 | 深尋V3 |
|---|---|---|
| 處理速度 | 針對快速反應時間和效率進行了最佳化 | 在複雜任務中速度稍慢但更準確 |
| 語言理解 | 強大，注重清晰、簡潔的輸出 | 增強，更深入地理解背景和細微差別 |
| 卓越的建築 | 強化學習（RL）最佳化 | 混合式專家 (MoE) |
| 推理能力 | 很好，專注於結構化任務 | 高級推理和解決問題的能力 |
| 訓練數據集 | 強化學習推理 | 編碼、數學、多語言 |
| 實際應用 | 非常適合快速內容生成、程式碼任務 | 更適合研究、複雜分析和細微互動 |
| 定製 | 有限的自定義選項 | 更加靈活，允許針對特定任務進行更深入的定制 |
| 潛伏 | 低延遲、高速效能 | 由於需要更多處理能力，因此延遲略高 |
| 最佳用例 | 非常適合需要速度和準確性的任務 | 最適合需要深入理解和推理的任務 |
| 參數範圍 | 1.5B 至 70B | 671B |
| 開源 | 可以 | 可以 |
建築特色
DeepSeek-V3 被設計為通用 AI 模型，強調多功能性和在各種任務中的廣泛適用性。其架構專注於提供均衡的效能，使其適用於需要廣泛功能的應用程式。相較之下，DeepSeek-R1 針對需要高階推理和複雜問題解決能力的任務進行了最佳化，尤其在數學和編碼等領域表現出色。這種專業化是透過有針對性的培訓方法實現的，以提高其處理複雜計算和邏輯推理的能力。
性能指標
在基準測試評估中，DeepSeek-R1 在深度推理和複雜問題解決任務中表現出了比DeepSeek-V3更優異的效能。例如，在數學問題解決場景中，R1 的高階推理能力使其表現優於更適應一般任務的 V3。然而，V3 在需要自然語言處理和一般理解的任務中保持優勢，其平衡的方法可以實現更連貫和更具上下文相關的回應。
兩種模型的訓練方法有何不同？
資源配置與效率
DeepSeek-R1 的開發使用了大約 2,000 塊 Nvidia H800 晶片，總花費約 5.6 萬美元。這種高效的資源利用與 OpenAI 的 GPT-4 等模型通常需要的大量投資形成鮮明對比，後者的培訓成本可能超過 100 億美元。 R1 訓練中的資源策略分配凸顯了 DeepSeek 對在不影響效能的情況下實現具有成本效益的 AI 開發的承諾。
訓練技巧
兩種模型都採用了創新的訓練技術來增強其能力。 DeepSeek-R1 利用知識提煉和專家系統等方法來提高其推理能力，使其能夠更準確地處理複雜任務。 DeepSeek-V3 在融入先進的訓練方法的同時，專注於實現多功能性和性能之間的平衡，確保其在廣泛任務中的適用性。
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每種模型的實際應用是什麼？
DeepSeek-V3：實際應用中的多功能性
DeepSeek-V3 的通用設計使其適用於廣泛的應用，包括：
- 客戶服務： 為各行各業的客戶諮詢提供連貫且與上下文相關的回應。
- 內容生成： 透過產生類似人類的文本來協助起草文章、部落格和其他書面資料。
- 語言翻譯： 促進多種語言之間準確、細緻的翻譯。
它在不同任務中的均衡表現使 V3 成為需要廣泛理解和適應性的應用程式的可靠工具。
DeepSeek-R1：專門處理複雜任務
DeepSeek-R1 的專門架構使其在以下領域特別有效：
- 教育程度： 為複雜的數學和科學問題提供詳細的解釋和解決方案，幫助學生和教育工作者。
- 工程： 協助工程師進行複雜的計算和設計最佳化。
- 研究： 支持研究人員進行需要深度推理的數據分析和理論探索。
它在處理需要高階推理的任務方面的能力凸顯了其在需要高層次認知處理的專業領域中的價值。
DeepSeek-V3和R1的出現對AI產業有何影響？
顛覆老牌企業
DeepSeek 模型的推出極大地顛覆了人工智慧領域，挑戰了 OpenAI 和 Google 等老牌實體的主導地位。尤其是 DeepSeek-R1，它證明可以用相當低的財務和運算資源開發高效能 AI 模型，促使產業重新評估投資策略。
市場動態與投資轉變
DeepSeek 模型的快速崛起影響了市場動態，並為主要科技公司帶來了顯著的財務影響。例如，DeepSeek 的 AI 應用程式的流行導致 Nvidia 的市值大幅下降，凸顯了具有成本效益的 AI 解決方案對更廣泛技術市場的深遠影響。
DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 的價格是多少？
DeepSeek 提供其模型 DeepSeek-Chat（DeepSeek-V3）和 DeepSeek-Reasoner（DeepSeek-R1）的 API 訪問，並根據令牌使用情況進行定價。費率根據一天中的時間而有所不同，有標準時段和折扣時段。以下是定價結構的詳細分類：
| 型號 | 上下文長度 | 最大 CoT 代幣 | 最大輸出代幣 | 時間段 (UTC) | 輸入價格（緩存命中） | 輸入價格（緩存未命中） | 產出價格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek 聊天 | 64K | 不適用 | 8K | 00：30-16：30 | 每 0.07 萬個代幣 1 美元 | 每 0.27 萬個代幣 1 美元 | 每 1.10 萬個代幣 1 美元 |
| 16：30-00：30 | 每 0.035 萬個代幣 1 美元 | 每 0.135 萬個代幣 1 美元 | 每 0.55 萬個代幣 1 美元 | ||||
| DeepSeek-Reasoner | 64K | 32K | 8K | 00：30-16：30 | 每 0.14 萬個代幣 1 美元 | 每 0.55 萬個代幣 1 美元 | 每 2.19 萬個代幣 1 美元 |
| 16：30-00：30 | 每 0.035 萬個代幣 1 美元 | 每 0.135 萬個代幣 1 美元 | 每 0.55 萬個代幣 1 美元 |
注意：
CoT（思維之鏈）： 對DeepSeek-Reasoner來說，CoT是指在給出最終答案之前所提供的推理內容。輸出 token 數量包括 CoT 和最終答案，並且它們的價格相同。
緩存命中與緩存未命中：
- 緩存命中： 當輸入令牌已被處理和快取時發生，從而導致輸入價格較低。
- 緩存未命中： 當輸入令牌是新的或未在快取中找到時發生，導致輸入價格更高。
時段：
- 標準價格期間： 00:30 至 16:30 UTC。
- 折扣價期限： 16:30 至 00:30 (UTC)。在此期間，我們將提供折扣價，為您節省大量成本。
DeepSeek 保留調整這些價格的權利，因此鼓勵使用者監控官方文件以獲取最新資訊。
透過了解這種定價結構，開發人員和企業可以有效地規劃和優化 DeepSeek 的 AI 模型的使用，以滿足他們的特定需求和預算。
對於開發人員：API 訪問
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結論
DeepSeek-V3 和 R1 體現了人工智慧領域的創新進步，各自滿足了技術生態系統中的不同需求。 V3 的多功能性使其成為一般應用程式的寶貴資產，而 R1 的專業功能使其成為解決複雜問題任務的強大工具。隨著這些模型的不斷發展，它們不僅擴大了人工智慧的應用範圍，而且促使產業重新評估發展策略和資源分配。應對與部署相關的挑戰對於確定它們在全球人工智慧領域的長期影響和成功至關重要。
