deepseek 模型 V3 和 R1 的區別

instl 2025-02-11 發布于廣西

展開全文

深度求索（DeepSeek）這家公司可謂是一舉成名，迅速在人工智能領域引起了廣泛關注。不過，我在訪問官網時發現，在 DeepSeek 的官網上，展示的模型是 V3：

然而，真正讓 DeepSeek 聲名大噪的，卻是 R1 這一模型。根據發布記錄，V3 要早于 R1 發布。R1 開源發布，難道是 V3 的精簡版本？就像很多商業軟件的做法。就這個問題，我問了一問 DeepSeek，得到如下答案：

后面一個答案是開啟了深度思考模式下的答案。這種深度思考模式也是 DeepSeek 引起轟動的原因之一，它會將分析過程展現出來，而不像之前的 GPT，就如同一個黑盒，只給出一個答案。

那么，DeepSeek V3 和 R1 之間到底有什么區別？為此，我專門去搜了一下資料，進行了總結。由于水平有限，不一定正確，如有錯漏，還望指正。

模型目標與設計理念

DeepSeek R1：專注于高級推理任務

DeepSeek R1 主要針對需要復雜邏輯推理的任務進行優化，并利用強化學習技術來提升推理能力。該模型特別適用于涉及邏輯推理和問題求解的應用場景。

DeepSeek V3：通用的自然語言處理模型

DeepSeek V3 采用混合專家（MoE）架構，主要面向自然語言處理（NLP）任務，旨在提供高效、可擴展的解決方案。其廣泛的應用涵蓋了客戶服務、文本摘要、內容生成等多個領域。

模型架構解析

DeepSeek V3：混合專家（MoE）架構

DeepSeek V3 采用混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構，這一設計極大地提升了大型語言模型的計算效率和性能。其關鍵特點如下：

選擇性激活專家：
DeepSeek V3 共有 6710 億 個參數，但在推理時，每次僅激活其中 370 億 個參數。這樣可以大幅降低計算成本，同時保證推理質量。
多頭潛在注意力（MLA）：
通過對注意力鍵值進行壓縮，減少內存占用，提高推理效率，而不會損害注意力機制的質量。
智能路由系統：
該模型擁有一個復雜的路由機制，可根據任務類型自動激活最適合的專家。例如：
若輸入是技術編碼相關問題，模型會激活專精于編程語言的專家；
若輸入是內容摘要請求，則會啟用自然語言處理專家；
其他專家保持休眠，以節省計算資源。
動態負載均衡：
傳統 MoE 模型通常依賴輔助損失來平衡負載，而 DeepSeek V3 采用動態偏差調整策略，確保不同專家的計算資源利用均衡，提高可擴展性和穩定性。
多令牌預測（MTP）：
該機制允許模型在單次推理過程中預測多個詞元（token），增強訓練信號，提高在復雜任務上的表現。

2. DeepSeek R1 利用 V3 的架構優化推理

DeepSeek R1 充分利用了 V3 的架構，但在設計上針對推理任務進行了優化：

在這里插入圖片描述

DeepSeek R1 依靠動態門控機制，使其在推理任務中表現出色。它可以根據查詢內容選擇性激活相關專家，從而在保證計算效率的同時，提供精準的邏輯推理能力。此外，該模型結合了負載均衡策略，確保專家間的合理分工，避免單個專家成為計算瓶頸。

結語

DeepSeek V3 和 R1 各自擅長不同的任務領域：

DeepSeek V3 作為一個通用 NLP 模型，適用于廣泛的應用場景，能夠高效處理各種文本生成、摘要和對話任務。
DeepSeek R1 則專注于邏輯推理和問題求解，借助強化學習優化推理能力，適用于推理密集型任務。

現在 DeepSeek 的 Chat 應用，應該是結合了兩個模型的優勢。在對話框中如果開啟了深度思考模式，就會啟用 R1模型。想必其它 AI 廠商很快就會跟進，也會加入深度思考模式。

如何學習大模型 AI ？

由于新崗位的生產效率，要優于被取代崗位的生產效率，所以實際上整個社會的生產效率是提升的。

但是具體到個人，只能說是：

“最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優勢”。

這句話，放在計算機、互聯網、移動互聯網的開局時期，都是一樣的道理。

我在一線互聯網企業工作十余年里，指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。

我意識到有很多經驗和知識值得分享給大家，也可以通過我們的能力和經驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限，很多互聯網行業朋友無法獲得正確的資料得到學習提升，故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰學習等錄播視頻免費分享出來。

在這里插入圖片描述