DeepSeek 作为一款快速迭代的大模型，其 R1 和 V3 版本各具特色，针对不同需求设计。

第一步：明确设计目标的差异

• R1 版本：推理优先，专注深度逻辑 R1 的设计核心是解决复杂推理任务，强调深度逻辑分析与问题解决能力。无论是学术研究还是需要逐步推导的场景，R1 都能提供强有力的支持。
  • 关键词：推理、逻辑、问题解决。
• V3 版本：通用高效，追求广泛适用性 V3 则定位于通用型大语言模型，目标是实现高效、可扩展的自然语言处理。它在多样化任务中表现出色，旨在为多领域用户提供灵活的解决方案。
  • 关键词：通用、高效、灵活。

小结：R1 更像“推理专家”，V3 则是“全能选手”。

第二步：对比架构与参数规模

• R1 版本：灵活的强化学习架构 R1 采用基于强化学习优化的架构，推出了多个蒸馏版本，参数规模从15亿到700亿不等。这样的设计让用户可以根据算力选择合适的型号，既灵活又实用。
  • 特点：参数范围广，适合不同设备部署。
• V3 版本：MoE 架构的超大规模模型 V3 使用混合专家（MoE）架构，总参数高达6710亿，但每次处理仅激活370亿参数。这种高效设计降低了计算成本，同时保持了强大性能。
  • 特点：大规模、高效激活。

小结：R1 提供多样化选择，V3 则以超大参数和高效计算取胜。

第三步：了解训练方法的区别

• R1 版本：强化学习与思维链结合 R1 的训练聚焦于思维链（Chain of Thinking, CoT）推理能力。其中，R1-zero 完全依赖强化学习，而正式版 R1 在此基础上加入了监督微调（SFT），进一步提升了推理的准确性和实用性。
  • 训练特色：强化推理能力，注重逻辑推导过程。
• V3 版本：多阶段混合精度训练 V3 的训练分为三个阶段：高质量预训练（采用 FP8 混合精度）、扩展序列长度、后训练（包括 SFT 和知识蒸馏）。这种方法确保了模型在多任务中的稳定性和高效性。
  • 训练特色：多阶段优化，兼顾性能与广度。

小结：R1 重在推理深度，V3 追求全面优化。

第四步：分析性能表现的强项

• R1 版本：逻辑推理的王者 R1 在需要深度思考的任务中表现突出。例如：
  • 在 DROP（阅读理解推理任务）中，F1 分数高达92.2%。
  • 在 AIME 2024（数学竞赛）中，通过率达到79.8%。
  • 优势：擅长展示推理过程，适合复杂问题分解。
• V3 版本：多领域任务的佼佼者 V3 在多样化任务中展现均衡实力，例如：
  • 在 Cmath（中文数学任务）中得分90.7%。
  • 在 Human Eval（编码能力测试）中通过率为65.2%。
  • 优势：覆盖数学、多语言和编程，全面性强。

小结：R1 是逻辑推理的“尖子生”，V3 是多才多艺的“全优生”。

第五步：匹配应用场景

• R1 版本：深度推理的理想选择 R1 适用于需要高精度逻辑分析的场景，包括：
  • 学术研究：帮助研究人员解决数学或科学难题。
  • 教育工具：辅助学生训练逻辑思维，分解复杂问题。
  • 决策支持：为企业提供基于推理的优化建议。
  • 适用人群：学者、学生、决策者。
• V3 版本：大规模应用的得力助手 V3 更适合广泛的自然语言处理任务，例如：
  • 对话式 AI：构建智能客服或虚拟助手。
  • 多语言翻译：为全球化企业提供高效翻译服务。
  • 内容生成：快速生成文章、报告等文本。
  • 适用人群：企业开发者、内容创作者。

小结：R1 专注垂直深度，V3 覆盖广泛需求。

第六步：如何选择适合你的版本？

• 如果你需要：
  • 解决复杂的逻辑问题、展示推理过程 → 选择 R1。
  • 处理多样化任务、追求高效和通用性 → 选择 V3。
• 资源考量：
  • R1 的小规模版本（如15亿参数）适合低配设备，V3 的 MoE 架构则需要较高算力支持。
• 未来展望：
  • R1 可能继续强化推理能力，成为教育和科研利器。
  • V3 或将扩展多模态功能，进一步服务企业级应用。

总结：R1 与 V3，孰优孰选？

DeepSeek R1 和 V3 各有千秋：R1 是推理领域的“专家”，以深度逻辑和灵活部署见长；V3 是通用任务的“全才”，以高效性和广泛适用性取胜。