DeepSeek-V3和R1分别代表了通用性能与垂直领域推理能力的极致优化。V3更适合低成本、高泛化性的场景，而R1则在数学、代码等复杂任务中表现卓越，并通过蒸馏技术赋能小模型。两者的互补性为开发者提供了灵活选择，同时推动开源社区向更高阶的推理能力迈进。

v3 和 r1 之间的一个区别是，当与 r1 聊天时，我们不会立即得到回应。 该模型首先使用 思维链推理 来思考问题。 只有当它完成思考时，它才会开始输出答案。

🎉 DeepSeek-R1 is now live and open source, rivaling OpenAI's Model o1. Available on web, app, and API. Click for details. Free access to DeepSeek-V3. Experience the intelligent model. DeepSeek-V3 achieves a significant breakthrough in inference speed over previous models.

2025年3月9日 · 其实目前DeepSeek主流版本是2个分别为V3和R1版本，两个模型的定位有所差异，简单分析。 1、DeepSeek V3模型 ：对标OpenAI的GPT4o，属于L1级别的聊天机器人，工程创新最多，优势是性价比。

2025年2月24日 · DeepSeek R1和V3是深度求索（DeepSeek）推出的两款大模型，尽管基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。

DeepSeek R1 充分利用了 V3 的架构，但在设计上针对推理任务进行了优化： DeepSeek R1 依靠动态门控机制，使其在推理任务中表现出色。 它可以根据查询内容选择性激活相关专家，从而在保证计算效率的同时，提供精准的逻辑推理能力。 此外，该模型结合了负载均衡策略，确保专家间的合理分工，避免单个专家成为计算瓶颈。 DeepSeek V3 和 R1 各自擅长不同的任务领域： DeepSeek V3 作为一个通用 NLP 模型，适用于广泛的应用场景，能够高效处理各种文本生成 …

2025年2月7日 · 目前网络上经常听到DeepSeek各种版本（V3、R1、LLM），但是具体版本与版本有哪些功能、区别，以及本地部署服务器配置如何建议，以下是对这些不同版本的 DeepSeek 模型的基本解释、配置建议和模型大小的对比。

2025年1月26日 · DeepSeek-V3就像是通过阅读大量关于如何骑自行车的书籍来学习，而DeepSeek-R1则是通过不断地实际练习，摔倒了再爬起来，从而学会骑自行车。 推理能力： 如果给你一个复杂的数学难题，DeepSeek-R1就像是一个善于深度思考的同学，能够一步步推导出答案，而DeepSeek-V3 ...

2025年2月12日 · V3像“全能学霸”：能写文案、答百科、生成小说，适合需要多面手的场景。 R1是“理科状元”：专攻数学题、编程、复杂逻辑问题，适合科研或金融量化等专业领域。 二、技术亮点对比. DeepSeek V3的三大杀手锏. 1.

2025年2月23日 · DeepSeek-V3和DeepSeek-R1相关论文，介R1绍通过强化学习激发大语言模型的推理能力和V3的多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构 02-20 为了实现高效推理并降低训练 成本 ， DeepSeek - V 3 采用了多头潜在注意力（MLA） 和 DeepSeek MoE 架构 ，这些 架构 在 DeepSeek - V2 中已得到 ...