DeepSeek R1與DeepSeek V3是深度求索（DeepSeek）公司推出的兩款定位不同的大語言模型，界面上用戶可選擇基礎模型(V3)、深度思考(R1)、聯網搜索。 基礎模型(V3)是DeepSeek的標配,沒有勾選默認就是基礎模型。為了讓用戶更清晰地了解兩款模型的差異，接下來將從設計目標、架構與參數、訓練方式、性能表現及應用場景等多個維度展開詳細對比分析。

一、設計目標：各有所長，聚焦不同領域

DeepSeek R1 將設計重心放在推理任務上，旨在攻克復雜問題，尤其擅長深度邏輯分析，能夠深入挖掘問題本質，提供具有深度和邏輯性的解決方案。

而 V3 則定位為多功能大型語言模型，強調可擴展性和高效率，致力于滿足各類語言處理任務需求，無論是簡單的文本對話，還是復雜的多語言交互，都能游刃有余。

二、架構與參數：技術路徑迥異，規模差距顯著

架構方面，R1 采用強化學習優化的架構，通過不斷的策略優化和反饋調整，提升模型的推理能力，并且擁有多個不同規模的版本，參數范圍在 15 億到 700 億之間。

V3 則另辟蹊徑，運用 MoE 混合專家架構，總參數高達驚人的 6710 億，每個 token 激活 370 億，龐大的參數規模賦予其強大的語言理解與生成能力 。

三、訓練方式：策略不同，塑造獨特能力

在訓練策略上，R1 著重訓練思維鏈推理，其中 R1-zero 采用純強化學習，通過不斷試錯與獎勵機制優化模型，而 R1 在此基礎上還加入監督微調，結合人工標注數據，進一步提升模型的準確性和可靠性。

V3 采用 FP8 混合精度訓練，這種訓練方式在保證精度的同時，提高了訓練效率。其訓練過程分為高質量訓練、擴展序列長度、SFT（監督微調）和知識蒸餾三個階段，每個階段層層遞進，逐步塑造 V3 在多任務處理上的卓越性能。

四、性能表現：領域專長凸顯，各擅勝場

性能測試是檢驗模型實力的關鍵，R1 在需要邏輯思維的測試中表現卓越，在 DROP 任務中 F1 分數達到 92.2%，在 AIME 2024 測試中通過率高達 79.8%，充分證明其強大的邏輯推理能力。

而V3 則在數學、多語言和編碼任務中大放異彩，Cmath 得分 90.7%，Human Eval 編碼通過率 65.2%，展現出其在多領域處理上的優勢。

五、應用場景：需求導向，適配不同場景

應用場景的選擇取決于模型特性。R1 憑借出色的深度推理能力，在學術研究、問題解決應用、決策支持等場景中發揮重要作用，同時也可作為優質的教育工具，幫助學生培養邏輯思維。

V3 則廣泛應用于大型語言任務，如對話式 AI、多語言翻譯、內容生成等，能夠為企業高效處理各類語言相關問題，提升工作效率。