DeepSeek又变强了，但大家的DeepSeek可能都用错了

大家好，我是千语，这是我的第6篇AI笔记。

最近 DeepSeek-V3-0324 低调上线，在性能和应用场景上带来了显著的提升。现在好多用户都喜欢用DeepSeek，但不少用户可能还没意识到自己 "用错了" 模型。当你在网页端或手机应用中选择 "深度思考（R1）" 时，实际调用的是专注于复杂推理的 R1 模型，而非最新的 V3 版本。这两个模型看似相似，实则在架构设计、训练方法和应用场景上存在本质差异。那么什么时候该用V3，什么时候用R1呢？我们先了解一下V3和R1有什么区别呢？

DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 的区别和联系

1. 核心定位与能力

•DeepSeek-V3

• 通用型大语言模型，适用于广泛的自然语言处理（NLP）任务，如对话系统、内容生成、知识问答等。

• 采用混合专家（MoE）架构，总参数6710亿，但每次仅激活370亿参数，计算成本较低。

• 优势在于高效的多模态处理（文本、图像、音频等）和快速响应，适合企业级应用。

•DeepSeek-R1

• 专精于复杂推理任务，如数学计算、代码生成、逻辑分析等。

• 基于强化学习（RL）优化，在数学竞赛（AIME 2024）和编程测试（Codeforces）中表现优异。

• 采用动态门控机制，能更精准地选择推理路径，适用于科研、算法交易等专业领域。

2. 架构与训练方法

• V3采用传统预训练+微调，适合通用任务。

• R1完全摒弃监督微调，直接通过强化学习激发推理能力，在数学、代码任务上表现更强。

3. 性能对比

• R1在数学、编程等推理任务上显著优于V3，但在通用NLP任务上V3更高效。

4. 应用场景

• V3适合日常办公、文案写作，而R1更适合专业研究、金融分析等深度推理需求。

5. 联系与互补

1. R1基于V3架构优化，在V3的MoE架构上强化了推理能力。

2. 两者共享部分训练数据，但R1额外强化了数学、代码等高难度任务。

3. 开源生态互通：V3和R1都提供开源版本，支持本地部署和定制化优化。

总结

• 选V3：如果需要通用AI助手（如写作、客服、翻译）。

• 选R1：如果需要深度推理（如数学、编程、科研）。

• 两者互补：V3提供广泛适用性，R1提供专业推理能力，共同构成DeepSeek的技术矩阵。

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