deepseekr1与v3版本有什么不同？作为一款广受欢迎的人工智能软件，很多用户可能都已经体验过它。也许有些人仍然不清楚r1和v3版本的具体差别。别担心，接下来小编将为大家详细介绍这两个版本的区别，希望能够为屏幕前的每一位用户提供帮助，欢迎继续阅读。
deepseekr1与v3版本的主要区别
1、设计目标
R1版：专注于推理任务，针对复杂问题进行优化，适合进行深度逻辑分析。
V3版：作为一款多功能的语言模型，强调可扩展性与高效性，适用于各种语言处理任务。
2、架构与参数
R1版：采用强化学习优化的架构，提供多种规模的版本，参数范围从15亿到700亿不等。
V3版：采用MoE（混合专家）架构，总参数达到6710亿，每个token激活量为370亿。
3、训练方式
R1版：注重思维链推理训练，R1-zero使用纯强化学习，而R1版还结合了监督微调方法。
V3版：采用FP8混合精度进行训练，分为高质量训练、扩展序列长度、SFT和知识蒸馏等三个阶段。
4、性能表现
R1版：在逻辑推理类测试中表现优异，如DROP任务的F1分数为92.2%，AIME 2024通过率为79.8%。
V3版：在数学、多语言处理及编码任务中成绩突出，Cmath得分为90.7%，Human Eval编码通过率为65.2%。
5、应用领域
R1版：非常适合学术研究、问题求解、决策支持等需要深入推理的场景，也可以用作教育工具。
V3版：广泛应用于大规模语言任务，例如对话AI、多语言翻译和内容生成，帮助企业高效解决各种问题。
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