UCloud X DeepSeek V3、R1滿血版橫向大對比！

UCloud小助手發(fā)布于2025-02-13 22:35 / 2150人閱讀

DeepSeek V3憑借多頭潛注意力（MLA）與優(yōu)化的混合專家網(wǎng)絡(luò)（MoE）架構(gòu)，奠定了高效訓(xùn)練的基礎(chǔ)，僅以557.6萬元成本實(shí)現(xiàn)媲美OpenAI O1的性能；而R1則基于V3進(jìn)一步突破，通過無監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)與知識蒸餾技術(shù)，在推理能力上對標(biāo)頂尖模型，同時(shí)開源多尺寸版本，推動更廣泛的應(yīng)用。

DeepSeek三種模式對比

基礎(chǔ)模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，適用于絕大多數(shù)任務(wù)，“規(guī)范性 ”任務(wù)；

深度思考（R1）：推理模型，復(fù)雜推理和深度分析任務(wù)，如數(shù)理邏輯推理和編程代碼，“規(guī)范性”任務(wù)；

聯(lián)網(wǎng)搜索：RAG（檢索增強(qiáng)生成），知識庫更新至2024年7月；

V3與R1的差異

我們基于UCloud的滿血版DeepSeek V3、R1做橫向?qū)Ρ?，來了解兩種模型在使用及提示語上的差異。

基礎(chǔ)模型（V3），需要給到從“過程-結(jié)果”的清晰指令，例如角色設(shè)定、思維鏈提示、提示詞結(jié)構(gòu)化等。

深度思考（R1），較為開放，只要目標(biāo)清晰，明確是目的及約束，對于推理過程的設(shè)定可以模糊處理。

開放性文本生成任務(wù)示例

規(guī)范性文本生成任務(wù)

滿血版申請入口

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