Помощник сценариста▸ 
AI Приложения 
AI Новости В чём разница между полной версией DeepSeek R1 и дистиллированной R1?
小编 ·
В чём разница между полной версией DeepSeek R1 и дистиллированной R1?
Deepseek имеет две основные версии: полную R1 и дистиллированную R1, которые значительно различаются по производительности и сценариям применения. После того как Deepseek R1 — официальный сервис вышел из строя, многие сторонние облачные провайдеры увидели возможность и начали разворачивать модели. Некоторые из этих провайдеров выдают дистиллированную R1 за полную R1, беря за это деньги, и многие новички не могут отличить одну от другой. Давайте сравним различия между ними:
I. Сравнение производительности
Полная R1
Масштаб параметров: полная R1 имеет 671 миллиард параметров и, будучи крупной моделью, обладает более мощными возможностями семантического понимания и генерации.
Способность к рассуждению: она превосходно справляется с математикой, программированием и сложными задачами на логику, способна обрабатывать более сложные сценарии и задачи, подходит для научных вычислений, анализа длинных документов и других задач, требующих высокой точности.
Основные преимущества: полная R1 обладает сильной способностью к пониманию контекста, подходит для высокосложных приложений, таких как интеллектуальные ассистенты, научные исследования и техническая разработка.
Дистиллированная R1
Масштаб параметров: дистиллированная R1 благодаря технологии дистилляции моделей предоставляет несколько моделей различного масштаба с параметрами от 1.5B до 32B, что подходит для различных аппаратных конфигураций.
Способность к рассуждению: хотя дистиллированная R1 по эффективности в целом уступает полной R1, её меньший масштаб параметров позволяет ей сохранять хорошие способности к рассуждению в условиях ограниченных ресурсов, что подходит для интеллектуальных служб поддержки, сценариев с ответом в реальном времени и т. д.
Основные преимущества: дистиллированная R1 проще в развёртывании, подходит для приложений, требующих быстрого отклика и упрощённой работы, например, для разработки интеллектуальных приложений малыми предприятиями и встроенных AI-решений.
II. Сравнение сфер применения
Сферы применения полной R1: подходит для сценариев, требующих высокосложного логического вывода, таких как научные вычисления, программные ассистенты, точный анализ данных и т. д., способна предоставлять пользователям более богатый и точный результат.
Использование разработчиками: разработчики могут вызывать API DeepSeek-R1 для разработки приложений, используя её мощные возможности модели для реализации высококачественных прикладных задач.
Сферы применения дистиллированной R1: больше подходит для небольших сред с ограниченными ресурсами, таких как чат-боты, системы обслуживания клиентов и приложения с низкой задержкой отклика. Благодаря своей лёгкости компании получают большую гибкость в затратах на приложения и конфигурации ресурсов.
Использование разработчиками: для разработчиков, желающих быстро развернуть решение, дистиллированная R1 предлагает более простой в освоении вариант, позволяющий снизить сложность настройки и обслуживания.
III. Как определить, полная это R1 или дистиллированная R1?
Во-первых, нужно обратить внимание на время обдумывания при решении сложных вопросов, а затем сравнить качество ответов на эти сложные вопросы.
Время обдумывания у полной сетевой версии DeepSeek-R1 довольно длительное, причём в течение всего процесса размышления полная сетевая версия DeepSeek-R1 выдаёт результат очень стабильно и быстро, тогда как у дистиллированной R1 процесс обдумывания практически отсутствует. В Nano AI Search имеется как дистиллированная модель 32B (Deepseek-R1-360 высокоскоростная выделенная линия), так и полная 671B R1 (Deepseek-R1 — полная сетевая версия). Мы можем воспользоваться несколькими популярными вопросами для тестирования, чтобы помочь вам разобраться, например, можно взять популярный сейчас на Xiaohongshu DeepSeek-расклад по восьми знакам судьбы и попробовать.
Полная и дистиллированная версии Deepseek-R1 применяются в различных сценариях: полная версия в основном предназначена для задач с высокими требованиями к производительности, таких как научные исследования, программирование и сложный финансовый анализ, и её превосходство особенно проявляется при обработке длинных текстов и задач логического вывода с высокой точностью.
Хотя у дистиллированной версии меньше параметров, её преимущество в том, что она может эффективно выполнять задачи при меньших вычислительных ресурсах. Она подходит для малых и средних предприятий, а также мобильных приложений; кроме того, разработчики могут легко её использовать и быстро итерировать развёртывание. Например, то, что сейчас часто называют локальным развёртыванием в интернете, как правило, относится именно к этой версии. Дистиллированная версия обычно отличается более высокой скоростью отклика, что подходит для сценариев взаимодействия в реальном времени, таких как онлайн-обслуживание клиентов и терминальные интеллектуальные ассистенты.
Полная R1 и дистиллированная R1 имеют свои преимущества, и выбор версии зависит от потребностей целевого сценария применения, доступных ресурсов и сложности разработки. Разумеется, если вы собираетесь пользоваться сторонними сервисами DeepSeek, будьте внимательны.
Связанная информация: Metа AI Search подключила полную версию модели логического вывода DeepSeek-R1
