Deep Seek R1版本和V3版本的主要区别

1、设计目标

R1版本：是推理优先的模型，侧重于处理复杂的推理任务，为需要深度逻辑分析和问题解决的场景而设计。

V3版本：是通用型的大语言模型，重点在于可扩展性和高效处理，目标是在多种自然语言处理任务中实现高效、灵活的应用。

2、架构与参数

R1版本：基于强化学习优化的架构，有不同规模的蒸馏版本，参数范围在15亿到700亿之间。

V3版本：采用混合专家（MoE）架构，总参数6710亿，每token激活370亿参数。

3、训练方法

R1版本：训练过程注重思维链（CoT, chain of thinking）推理，R1-zero完全使用强化学习训练，R1在此基础上增加了监督微调（SFT, supervised fine tuning）阶段。

V3版本：采用混合精度FP8训练，其训练分为高质量训练、扩展序列长度、进行SFT和知识蒸馏的后训练三个阶段。

4、性能表现

R1版本：在需要逻辑思维的基准测试中表现出色，如在DROP任务中F1分数达到92.2%，在AIME 2024中通过率为79.8%。

V3版本：在数学、多语言任务以及编码任务中表现优秀，如在Cmath中得分90.7%，在Human Eval编码任务中通过率为65.2%。

5、应用场景

R1版本：适用于学术研究、问题解决应用程序和决策支持系统等需要深度推理的任务，也适合作为教育工具，帮助学生进行逻辑思维训练。

V3版本：适用于大规模自然语言处理任务，如对话式AI、多语言翻译和内容生成等，能够为企业提供高效的AI解决方案，满足多领域的应用需求。