deepseekr1和v3何者更适合新人运用？v3和r1不同差异何者要钱？r1和v3虽然都是deepseek旗下产品，然而两者还是有不同差异的，r1偏给于深度的逻辑推理，而v3更是在语言翻译、对话式AI、内容生成等领域更加擅长，具体v3和r1两者的不同差异同享给大家，看看何者更适合无论兄弟们~

deepseekv3和r1不同差异说明

1、设计目标

R1版：主打推理任务，专攻化解复杂难题，适合深度逻辑解析。

V3版：多功能大型语言模型，在于可扩展性和高效率，适合各种语言处理任务。

2、架构和参数

R1版：用强化进修优化的架构，有不同规模的版本，参数在15亿到700亿。

V3版：用MoE混合专家架构，总参数高达6710亿，每个token激活370亿。

3、训练方法

R1版：重点训练思考链推理，R1-zero纯强化进修，R1还加上了监督微调。

V3版：用FP8混合精度训练，训练经过分高质量训练、扩展序列长度、SFT和姿势蒸馏三个阶段。

4、性能

R1版：在需逻辑思考的测试中表现抢眼，比如DROP任务F1分数92.2%，AIME 2024通过率79.8%。

V3版：数学、多语言和编码任务中表现出色，Cmath得分90.7%，Human Eval编码通过率65.2%。

5、应用场景

R1版：适合学术研究、难题化解应用、决策支持等需要深度推理的场景，也可做教学工具。

V3版：适用于大型语言任务，如对话式AI、多语言翻译、内容生成等，助力企业高效化解各种难题。