DeepSeek V3 vs R1：到底哪个更适合你？全面对比来袭

V3 vs R1：如果你需要的是一个通用性强、知识面广的 AI 模型，V3 更适合你；而如果你需要的是具备强大推理能力和自我学习能力的 AI 模型，R1 则是你的不二之选。蒸馏小模型：如果你预算有限，或者需要在资源受限的环境中部署 AI，蒸馏后的小模型无疑是最佳选择。

伟贤AI之路 · 2025-02-08 21:47:15 发布

最近都是 DeepSeek 相关文章，但 V3 与 R1 是究竟怎么回事？我整理了相关文档，一起来学习一下吧。　

DeepSeek V3 是一款震撼登场的超级 AI 模型，其拥有 6710 亿个参数，堪称一个超级复杂的“智慧大脑”。它的性能表现已然能够与全球顶尖的 AI 模型 GPT-4 和 Claude 3.5 平起平坐，稳稳站在了世界级 AI 大模型的阵营之中。　

1、V3 的训练秘籍：以“大力”成就奇迹　

V3 的训练方式颇有一种“大力出奇迹”的豪迈。它不依赖于复杂精巧的思考路径，而是凭借海量的数据和充沛的计算资源来实现性能的飞跃。这就好比你为了掌握一项技能而不断反复练习，V3 亦是通过海量数据的持续训练，逐渐变得愈发聪慧。　

2、私有化部署：成本的“高山”　

若想将 V3 纳入自家麾下进行私有化部署，那可得做好“掏空钱包”的准备。V3 需要 1370GB 的显存，按照 70% 的显存利用率来计算，你至少需要配备 32 张 A100 显卡（每张 80GB），起步价大致在 200 到 300 万人民币之间。

3、如何选择：　

DeepSeek R1 无疑是 AI 领域的一次重大突破，它凭借“强化学习”这把钥匙，开启了 AI 的全新世界。强化学习是一种让 AI 在不断试错中学习的机制，就如同你通过一次次尝试来学会骑自行车一样。R1 完全依靠强化学习，无需人类手把手教导，便能自主习得强大的推理能力。　

强化学习：AI 的成长法则　

强化学习是一种让 AI 通过与环境互动来学习的模式。AI 通过尝试各种行动，并依据反馈（奖励或惩罚）来调整自身策略，最终学会如何最大化奖励。这就好比你在玩电子游戏时，通过不断尝试来探寻通关的最优策略。　

DeepSeek R1 Zero 提出了一种极为简洁的强化学习方法，不仅效果出色，还大幅节省了计算资源。以往的 AI 模型通常要经历多个复杂繁琐的训练步骤，而 R1 Zero 仅靠强化学习便能达成同等效果。　

R1 Zero 的训练目标：培养 AI 的自我思考能力　

R1 Zero 的核心目标是让 AI 学会自我思考与推理，使其更接近人类的思维模式。它通过面向结果的强化学习，促使 AI 在解决问题时能够进行深度思考。R1 Zero 的奖励系统主要依据两个标准：准确率和格式。　

DeepSeek R1 是在 R1 Zero 的基础上，融合了其他多种训练方法的成果。它借助冷启动、语言一致性约束、拒绝采样以及 SFT（监督微调）等技术，进一步提升了模型的性能。　

全局强化学习：确保模型的可用性与安全性　

R1 还通过全局强化学习来提升模型的可用性和无害性，确保模型不会产生无意义的废话或极端言论。这就好比你在训练一只宠物，既要让它学会各种技能，又要确保它不会做出危险行为。　

如何选择：　

适用场景：如果你需要 AI 具备强大的推理能力和自我学习能力，例如在复杂的决策支持系统、自动化客服，或者需要高度智能化的应用场景中，R1 绝对是你的理想选择。
预算考量：虽然 R1 的部署成本相对较高，但如果你追求的是高质量的推理能力，那么这笔投资绝对是物有所值。对于预算有限的中小企业，可以考虑使用 R1 的云端服务，既能满足需求又经济实惠。

蒸馏技术宛如一种“知识压缩”的魔法，它能够将庞大的 AI 模型（例如千亿参数的 DeepSeek-R1）的推理能力，精准提炼并迁移到更轻量的小模型之中。这种技术不仅打破了“模型越大越聪明”的传统认知，还让企业能够以更低的成本享受到 AI 的高性能。　

知识迁移：自主学习与模式继承　

蒸馏技术的核心在于让模型自主学习，筛选并生成高质量的训练样本。小模型通过微调参数，直接学习 R1 的复杂推理模式。这就好比你从老师那里学到解题技巧后，能够独立解决类似的问题。　

效率革命：参数精简的奇迹　

传统大模型需要激活千亿参数，而经过蒸馏的小模型仅需 1.5B 到 70B 参数，内存占用减少了 10 倍以上。这就好比你把一本厚重的百科全书压缩成一本薄薄的小册子，既节省了空间，又保留了核心知识。　

如何选择：　

适用场景：如果你需要 AI 具备较强的推理能力，但预算有限，或者需要在资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）中部署 AI，蒸馏后的小模型无疑是绝佳之选。
预算考量：蒸馏后的小模型部署成本大幅降低，非常适合中小企业和个人开发者使用。你可以根据具体需求，灵活选择不同规模的模型，参数范围从 1.5B 到 70B 不等。