DeepSeek V3 vs DeepSeek R1: в чём разница и какая модель подойдёт вам? 201

小编 · 2025-02-17

DeepSeek V3 vs DeepSeek R1: в чём разница и какая модель подойдёт вам?

Команда DeepSeek выпустила две ai модели: одна — DeepSeek V3, другая — DeepSeek R1, и различия между ними весьма существенны.

DeepSeek V3 — это универсальная модель, которая подходит для сценариев с низкими требованиями к стоимости и высокой обобщающей способностью. Например, она способна быстро выделять ключевой смысл из длинных отчётов. DeepSeek R1, напротив, демонстрирует выдающиеся результаты в задачах со сложной логической цепочкой рассуждений, математических вычислениях и программировании. Этого удалось достичь благодаря обучению с подкреплением. Эти две модели имеют некоторое сходство в архитектуре и параметрах, однако за счёт различных методик обучения каждая из них достигает своих целевых оптимизационных эффектов.

思维导га DeepSeek V3 и DeepSeek R1.webp

Позиционирование моделей и ключевые возможности

DeepSeek V3 — это универсальная большая языковая модель, которая в основном предназначена для обработки естественного языка, ответов на вопросы и создания контента. Она стремится к балансу между высокой эффективностью и низкой стоимостью, поэтому хорошо подходит для интеллектуальной поддержки клиентов, персонализированных рекомендаций, написания текстов и ответов на вопросы. V3 также использует оптимизацию алгоритмов и технологию мультитокенного предсказания, что позволяет ей работать с большим контекстом — всё ради экономически эффективного решения.

DeepSeek R1 — модель, специально разработанная для сложных задач на рассуждение: математические вычисления, генерация кода и логический анализ ей вполне по силам. Благодаря обучению с подкреплением, особенно в области математики и программирования, её производительность впечатляет, поэтому она востребована в научных исследованиях, инженерной разработке и высококлассных профессиональных приложениях.

Методы обучения и технические инновации

DeepSeek V3 использует классический подход — предварительное обучение с последующей контролируемой донастройкой — в сочетании с архитектурой Mixture-of-Experts, что позволяет снизить затраты на обучение. Кроме того, модель применяет дистилляцию знаний от R1, чтобы перенять её способности к рассуждению и сделать стиль и длину выходных данных более качественными.

DeepSeek R1, в свою очередь, обходится без контролируемой донастройки и целиком полагается на обучение с подкреплением, в особенности на алгоритм GRPO. Благодаря холодному старту данных и многоэтапному обучению с подкреплением модель делает особый упор на полноту и точность цепочки рассуждений, что позволяет наращивать способности к рассуждению даже при небольшом объёме размеченных данных.

Производительность

В задачах, связанных с математикой и кодом, R1 показывает себя блестяще: в тестах AIME 2024 и MATH500 её результаты превосходят V3, а рейтинг на Codeforces также выше, что говорит о её преимуществах в логических и математических рассуждениях.

Зато в ряде оценочных наборов на знания, таких как MMLU и GPQA, V3 уступает R1, однако в генерации длинных текстов и создании контента V3 снова оказывается сильнее.

Сценарии применения

Применение в профессиональных областях

Благодаря своим универсальным возможностям DeepSeek V3 становится идеальным выбором для интеллектуальной поддержки клиентов, персонализированных рекомендаций, а также понимания и генерации длинных текстов — например, для автоматического ответа на вопросы клиентов на платформах электронной коммерции.
Deepseek-R1, в свою очередь, благодаря выдающимся способностям к рассуждению широко применяется в сложных математических вычислениях, генерации кода и поддержке принятия решений — например, R1 особенно востребована в финансах, инженерии и других профессиональных сферах.

Сценарии повседневного взаимодействия

В повседневном общении и ответах на вопросы DeepSeek-V3 способна давать более естественные и разумные ответы, лучше подстраиваясь под различные привычки и потребности пользователей.
DeepSeek R1 также может работать в сценариях повседневного взаимодействия, однако по гибкости и точности ответов она, возможно, уступает DeepSeek V3.

Развёртывание и оптимизация

Rise CAMP обеспечивает оптимизационную поддержку обеих моделей: развёртывание в один клик и совместимость с множеством различных GPU/NPU. Для V3 предусмотрена диспетчеризация Mixture-of-Experts, а для R1 — высокопроизводительное ускорение логического вывода, что в обоих случаях гарантирует эффективную работу.

Сравнительная таблица DeepSeek V3 и DeepSeek R1

Сравнительный аспект	DeepSeek-R1	DeepSeek-V3
Архитектура	DeepSeek-R1-Zero выполняет обучение с подкреплением непосредственно на базовой модели. DeepSeek-R1 дополнительно использует донастройку на данных холодного старта и проходит через несколько этапов обучения	Применяет архитектуры MLA и DeepSeekMoE Внедряет стратегию балансировки нагрузки без вспомогательных потерь и цель обучения с мультитокенным предсказанием
Алгоритмы обучения	DeepSeek-R1-Zero использует алгоритм GRPO, DeepSeek-R1 усовершенствован на его основе	Фреймворк HAI-LLM с поддержкой смешанной точности FP8, оптимизации на основе алгоритма DualPipe и др.
Обучающие данные	DeepSeek-R1-Zero не зависит от размеченных данных, DeepSeek-R1 использует небольшой объём данных холодного старта и в процессе обучения собирает дополнительные данные для донастройки	Обучающий набор содержит 14,8 трлн высококачественных разнообразных токенов, данные оптимизированы и используется метод упаковки документов
Функциональная направленность	Выделяется в задачах на рассуждение, способна решать сложные логические задачи, а также показывает хорошие результаты в тестах на знания и других универсальных задачах	Показывает отличные результаты во многих областях — ответы на вопросы, программирование, математика и др., обладает способностью работать с длинным контекстом