深度求索（DeepSeek）这家公司可谓是一举成名，迅速在人工智能领域引起了广泛关注。不过，我在访问官网时发现，在 DeepSeek 的官网上，展示的模型是 V3：

然而，真正让 DeepSeek 声名大噪的，却是 R1 这一模型。根据发布记录，V3 要早于 R1 发布。R1 开源发布，难道是 V3 的精简版本？就像很多商业软件的做法。就这个问题，我问了一问 DeepSeek，得到如下答案：

后面一个答案是开启了深度思考模式下的答案。这种深度思考模式也是 DeepSeek 引起轰动的原因之一，它会将分析过程展现出来，而不像之前的 GPT，就如同一个黑盒，只给出一个答案。

那么，DeepSeek V3 和 R1 之间到底有什么区别？为此，我专门去搜了一下资料，进行了总结。由于水平有限，不一定正确，如有错漏，还望指正。

模型目标与设计理念

1. DeepSeek R1：专注于高级推理任务

DeepSeek R1 主要针对需要复杂逻辑推理的任务进行优化，并利用强化学习技术来提升推理能力。该模型特别适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景。

2. DeepSeek V3：通用的自然语言处理模型

DeepSeek V3 采用混合专家（MoE）架构，主要面向自然语言处理（NLP）任务，旨在提供高效、可扩展的解决方案。其广泛的应用涵盖了客户服务、文本摘要、内容生成等多个领域。

模型架构解析

1. DeepSeek V3：混合专家（MoE）架构

DeepSeek V3 采用混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，这一设计极大地提升了大型语言模型的计算效率和性能。其关键特点如下：

• 选择性激活专家：
  DeepSeek V3 共有 6710 亿 个参数，但在推理时，每次仅激活其中 370 亿 个参数。这样可以大幅降低计算成本，同时保证推理质量。

• 多头潜在注意力（MLA）：
  通过对注意力键值进行压缩，减少内存占用，提高推理效率，而不会损害注意力机制的质量。

• 智能路由系统：
  该模型拥有一个复杂的路由机制，可根据任务类型自动激活最适合的专家。例如：

• 若输入是技术编码相关问题，模型会激活专精于编程语言的专家；

• 若输入是内容摘要请求，则会启用自然语言处理专家；

• 其他专家保持休眠，以节省计算资源。

• 动态负载均衡：
  传统 MoE 模型通常依赖辅助损失来平衡负载，而 DeepSeek V3 采用动态偏差调整策略，确保不同专家的计算资源利用均衡，提高可扩展性和稳定性。

• 多令牌预测（MTP）：
  该机制允许模型在单次推理过程中预测多个词元（token），增强训练信号，提高在复杂任务上的表现。

2. DeepSeek R1 利用 V3 的架构优化推理

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。

结语

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、摘要和对话任务。

• DeepSeek R1 则专注于逻辑推理和问题求解，借助强化学习优化推理能力，适用于推理密集型任务。

现在 DeepSeek 的 Chat 应用，应该是结合了两个模型的优势。在对话框中如果开启了深度思考模式，就会启用 R1模型。想必其它 AI 厂商很快就会跟进，也会加入深度思考模式。

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