因为最近要训练新能源领域的垂直模型，所以对deepseek的R1和V3模型做了一个全面对比，对比后，准备选择R1模型进行垂直模型领域的构建。现将对比情况总结如下，供大家参考：

模型定位与核心能力

• DeepSeek-V3：通用的自然语言处理模型，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。它在多模态处理能力（文本、图像、音频、视频）和长文本处理方面表现出色，适合广泛的应用场景。
• DeepSeek-R1：专注于高级推理任务，专为复杂推理任务设计，强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。它通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术，实现了与OpenAI o1系列相当的推理能力。

训练方法与技术创新

• DeepSeek-V3：采用传统的预训练-监督微调范式，结合混合专家架构（6710亿参数，每次激活370亿），通过算法优化降低算力需求。其创新点包括负载均衡和多令牌预测技术，训练成本仅为同类闭源模型的1/20。
• DeepSeek-R1：完全摒弃了监督微调（SFT），直接通过强化学习（RL）从基础模型中激发推理能力。其核心技术包括GRPO算法、两阶段RL与冷启动以及自我进化能力。

性能与基准测试对比

应用场景与部署成本

• DeepSeek-V3：适合需要高性价比通用AI能力的场景，如智能客服、内容创作（文案、小说）、知识问答等。其API成本较低，适合中小规模部署。
• DeepSeek-R1：针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务设计。其API成本较低，适合中小规模部署。此外，R1支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型（如14B参数），适合本地化部署。

开源生态与商业化

• DeepSeek-V3：作为开源模型，允许开发者自由定制和优化，并已集成至多个框架（如vLLM、LMDeploy），支持FP8和BF16推理模式，适配AMD GPU和华为Ascend NPU。
• DeepSeek-R1：不仅开源模型权重（MIT协议），还提供了基于Qwen和Llama的蒸馏版本（1.5B至70B），显著提升小模型性能。

总结

DeepSeek-V3以低成本和高通用性见长，适合广泛的应用场景，能够高效处理各种文本生成、摘要和对话任务。DeepSeek-R1通过强化学习实现了专业领域的推理突破，并在开源生态中提供了灵活的蒸馏方案，适用于推理密集型任务。