DeepSeek V3 vs DeepSeek R1 : quelles différences et lequel vous convient ? 204

L'équipe DeepSeek a sorti deux modèles d'IA : DeepSeek V3 et DeepSeek R1, et la différence entre les deux n'est pas minime.

DeepSeek V3 est un modèle à usage général, adapté aux scénarios exigeant de faibles coûts et nécessitant une forte capacité de généralisation. Par exemple, il peut résumer rapidement les points clés d'un long rapport. DeepSeek R1, en revanche, se distingue dans les tâches complexes de raisonnement logique, de calculs mathématiques et de codage. Cela repose sur une approche d'entraînement par apprentissage par renforcement. Ces deux modèles présentent des similitudes en termes de structure et de paramètres, mais grâce à des techniques d'entraînement différentes, ils atteignent chacun l'optimisation visée.

Positionnement et capacités clés des modèles

DeepSeek V3 est un grand modèle de langage à usage général, principalement dédié au traitement du langage naturel, aux questions-réponses de connaissance et à la création de contenu. Il vise à trouver un équilibre entre hautes performances et faibles coûts, et convient parfaitement aux domaines tels que le service client intelligent, la recommandation personnalisée, la rédaction de textes et les questions-réponses de connaissance. V3 optimise également ses algorithmes et utilise la technique de prédiction multi-tokens, ce qui lui permet de gérer des contextes à grande échelle, dans le but d'offrir une solution au bon rapport qualité-prix.

DeepSeek R1 est spécialement conçu pour les tâches de raisonnement complexe, telles que les calculs mathématiques, la génération de code et l'analyse logique. Il s'appuie sur l'apprentissage par renforcement, notamment dans les domaines des mathématiques et de la programmation, où ses performances sont remarquables, faisant de lui un outil de choix pour la recherche scientifique, le développement en ingénierie et les applications professionnelles haut de gamme.

Méthodes d'entraînement et innovations techniques

DeepSeek V3 utilise l'approche traditionnelle combinant pré-entraînement et ajustement fin supervisé, associée à une architecture de mélange d'experts, ce qui permet de réduire les coûts d'entraînement. Il recourt également à la distillation des connaissances pour extraire les capacités de raisonnement de R1, améliorant ainsi le style et la longueur des sorties.

DeepSeek R1 n'a pas recours au réglage fin supervisé et repose entièrement sur l'apprentissage par renforcement, en particulier l'algorithme GRPO. Grâce à des données de démarrage à froid et à un entraînement par renforcement en plusieurs étapes, il met l'accent sur des chaînes de raisonnement complètes et précises, ce qui permet d'améliorer les capacités de raisonnement même avec peu de données annotées.

Performances

Sur les tâches liées aux mathématiques et au code, R1 est particulièrement brillant : lors des tests AIME 2024 et MATH500, ses résultats surpassent ceux de V3, et sa note sur Codeforces est également plus élevée, ce qui atteste de son avantage en matière de raisonnement logique et mathématique.

À l'inverse, sur certaines évaluations de connaissances, telles que MMLU et GPQA, V3 est un peu en retrait par rapport à R1, mais il reprend l'avantage en génération de longs textes et en création de contenu.

Scénarios d'application

Applications dans des domaines spécialisés

• Grâce à ses caractéristiques de performance généraliste, DeepSeek V3 constitue un choix idéal pour le service client intelligent, la recommandation personnalisée, ainsi que la compréhension et la génération de longs textes, par exemple pour répondre automatiquement aux demandes des clients sur une plateforme e-commerce.

• Avec ses excellentes capacités de raisonnement, Deepseek-R1 est largement utilisé dans des scénarios tels que les calculs mathématiques complexes, la génération de code et l'aide à la décision. Par exemple, R1 est très apprécié dans les domaines professionnels comme la finance et l'ingénierie.

Scénarios d'interaction quotidienne

• Dans les scénarios de chat quotidien, de questions-réponses, etc., DeepSeek-V3 est capable de fournir des réponses plus naturelles et pertinentes, s'adaptant mieux aux habitudes d'expression et aux besoins des différents utilisateurs.

• Bien que DeepSeek R1 puisse également fonctionner dans des scénarios d'interaction quotidienne, ses réponses peuvent être moins flexibles et précises que celles de DeepSeek V3.

Déploiement et optimisation

Rise CAMP peut fournir un support d'optimisation pour ces deux modèles, avec un déploiement en un clic et la compatibilité avec de nombreux types de GPU/NPU. Pour V3, la prise en charge de l'ordonnancement du mélange d'experts, et pour R1, une accélération de l'inférence haute performance, garantissent à tous deux un fonctionnement efficace.

Tableau des différences entre DeepSeek V3 et DeepSeek R1

Lequel vous convient le mieux ?

DeepSeek V3 et DeepSeek R1 sont tous deux conçus et optimisés en fonction de différents besoins d'utilisation. Si vous avez besoin d'un outil polyvalent a>pour gérer les tâches quotidiennes, comme la création de contenu ou le service client, DeepSeek V3 est le choix idéal. En revanche, face à des problèmes mathématiques complexes, à l'écriture de code ou à des analyses logiques approfondies, DeepSeek R1 est un outil plus spécialisé. Quant à savoir lequel vous convient le mieux, il vous suffit de choisir celui qui correspond le mieux à votre scénario d'application spécifique.