DeepSeek R1与DeepSeek V3是深度求索（DeepSeek）公司推出的两款定位不同的大语言模型，界面上用户可选择基础模型(V3)、深度思考(R1)、联网搜索。 基础模型(V3)是DeepSeek的标配,没有勾选默认就是基础模型。为了让用户更清晰地了解两款模型的差异，接下来将从设计目标、架构与参数、训练方式、性能表现及应用场景等多个维度展开详细对比分析。

一、设计目标：各有所长，聚焦不同领域

DeepSeek R1 将设计重心放在推理任务上，旨在攻克复杂问题，尤其擅长深度逻辑分析，能够深入挖掘问题本质，提供具有深度和逻辑性的解决方案。

而 V3 则定位为多功能大型语言模型，强调可扩展性和高效率，致力于满足各类语言处理任务需求，无论是简单的文本对话，还是复杂的多语言交互，都能游刃有余。

二、架构与参数：技术路径迥异，规模差距显著

架构方面，R1 采用强化学习优化的架构，通过不断的策略优化和反馈调整，提升模型的推理能力，并且拥有多个不同规模的版本，参数范围在 15 亿到 700 亿之间。

V3 则另辟蹊径，运用 MoE 混合专家架构，总参数高达惊人的 6710 亿，每个 token 激活 370 亿，庞大的参数规模赋予其强大的语言理解与生成能力 。

三、训练方式：策略不同，塑造独特能力

在训练策略上，R1 着重训练思维链推理，其中 R1-zero 采用纯强化学习，通过不断试错与奖励机制优化模型，而 R1 在此基础上还加入监督微调，结合人工标注数据，进一步提升模型的准确性和可靠性。

V3 采用 FP8 混合精度训练，这种训练方式在保证精度的同时，提高了训练效率。其训练过程分为高质量训练、扩展序列长度、SFT（监督微调）和知识蒸馏三个阶段，每个阶段层层递进，逐步塑造 V3 在多任务处理上的卓越性能。

四、性能表现：领域专长凸显，各擅胜场

性能测试是检验模型实力的关键，R1 在需要逻辑思维的测试中表现卓越，在 DROP 任务中 F1 分数达到 92.2%，在 AIME 2024 测试中通过率高达 79.8%，充分证明其强大的逻辑推理能力。

而V3 则在数学、多语言和编码任务中大放异彩，Cmath 得分 90.7%，Human Eval 编码通过率 65.2%，展现出其在多领域处理上的优势。

五、应用场景：需求导向，适配不同场景

应用场景的选择取决于模型特性。R1 凭借出色的深度推理能力，在学术研究、问题解决应用、决策支持等场景中发挥重要作用，同时也可作为优质的教育工具，帮助学生培养逻辑思维。

V3 则广泛应用于大型语言任务，如对话式 AI、多语言翻译、内容生成等，能够为企业高效处理各类语言相关问题，提升工作效率。