2025年DeepSeek选R1还是V3？5大维度实战对比指南

项目

DeepSeek R1

DeepSeek V3

模型定位

专注于复杂逻辑推理任务，为需要深度逻辑分析和问题解决的场景而设计。

定位为通用型大语言模型，适用于多种自然语言处理任务，强调可扩展性和高效处理。

核心能力

擅长数学证明、代码生成、决策优化等场景。通过强化学习激发推理能力，在回答前展示“思维链”（Chain-of-Thought），增强透明度。

支持多模态任务（文本、图像、音频等）和长文本处理。在内容生成、多语言翻译、智能客服等场景表现出色。

训练方法

基于强化学习训练，摒弃了监督微调（SFT），通过强化学习激发推理能力。采用冷启动数据，进行多阶段训练。

采用混合精度FP8训练，训练过程分为高质量训练、扩展序列长度、进行SFT和知识蒸馏的后训练三个阶段。

模型架构

稠密Transformer架构，适合处理长上下文，但计算资源消耗较高。

采用混合专家（MoE）架构，总参数量达6710亿，每个token激活370亿参数，通过动态路由机制优化计算成本。

性能表现

在需要逻辑思维的基准测试中表现出色，如DROP任务中F1分数达到92.2%，AIME 2024中通过率为79.8%。

在数学、多语言任务以及编码任务中表现优秀，如Cmath中得分90.7%，Human Eval编码任务中通过率为65.2%。整体性能优于其他开源模型，与领先的闭源模型相当。

应用场景

适用于科学研究、算法交易、代码生成等需要深度逻辑分析和问题解决的场景。也适合作为教育工具，帮助学生进行逻辑思维训练。

适用于大规模自然语言处理任务，如对话式AI、多语言翻译和内容生成等，能够为企业提供高效的AI解决方案，满足多领域的应用需求。

其他特点

提供了不同规模的蒸馏版本，参数范围在15亿到700亿之间，以降低计算资源需求并保持高精度与强泛化能力。

率先采用无辅助损失的负载均衡策略和多令牌预测技术，提高训练效率和性能。训练成本仅为同类闭源模型的1/20。