Deepseek V3 Vs.R1 Vs.R1-zero：哪种型号能满足您的 Ai 需求？

介绍

深寻已成为一个显著的参与者，特别是在其最近发布的 R1 和 V3 模型方面。本文旨在提供这三种模型之间的清晰比较：深寻 R1、深寻 V3 和深寻 R1-零。每个模型都提供了不同的特性和能力，以满足人工智能社区内不同的需求。

深寻 V3 | 深寻 R1 | 深寻 R1 — 零 的详细比较

深寻 R1 旨在处理高级推理任务，利用强化学习技术来增强其性能。相反，深寻 V3 专注于使用专家混合架构进行可扩展的自然语言处理，使其能够高效地处理各种应用。最后，深寻 R1-零代表了一种创新的方法，仅通过强化学习进行训练，而没有先前的监督微调。

随着我们深入这项比较，我们将探讨每个模型的具体优缺点，阐明它们在推动人工智能技术方面的各自角色。

模型目的和设计

1. 深寻 R1：专注于高级推理任务

深寻 R1 旨在在复杂推理任务中表现出色，利用先进的强化学习技术。该模型在需要逻辑推理和问题解决的场景中特别有效。

深寻 R1：专注于高级推理任务

真实世界示例输入：

• 输入句子： “如果所有人类都是凡人，而苏格拉底是人类，我们可以得出关于苏格拉底的什么结论？”
• 预期输出： “苏格拉底是凡人。”

在这个例子中，深寻 R1 利用其推理能力根据提供的前提得出逻辑结论。该模型理解和处理逻辑结构的能力使其能够生成连贯且准确的输出。

2. 深寻 V3: 通用模型用于可扩展的自然语言处理

深寻 V3 旨在处理多种自然语言处理任务，采用专家混合架构。该模型可以应对各种应用，从客户服务互动到内容生成。

现实世界示例输入：

• 输入句子: “写一段关于可再生能源好处的简要总结。”
• 预期输出: “可再生能源来源，如太阳能和风能，提供许多好处，包括减少温室气体排放、降低长期能源成本，以及减少对化石燃料的依赖。它们有助于可持续发展，并帮助应对气候变化。”

在这里，深寻 V3 通过生成一个清晰且信息丰富的相关主题总结，展示了其通用能力。其设计使其能够有效处理多样化的输入，同时保持连贯性和相关性。

深寻 R1-零: 强化学习无监督微调

深寻 R1-零完全基于强化学习原则运作，没有任何先前的监督微调。该模型显示出有希望的推理能力，但在可读性和连贯性方面可能会遇到困难。

现实世界示例输入：

• 输入句子: “解释植物光合作用的过程。”
• 预期输出: “光合作用是绿色植物利用阳光在叶子中的叶绿素的帮助下合成食物的过程。它们将空气中的二氧化碳和土壤中的水转化为葡萄糖和氧气。”

在这种情况下，尽管 R1-零能够生成光合作用的基本解释，但由于其训练方法，它有时可能会产生缺乏清晰度或包含混合语言元素的输出。然而，它仍然能够传达关于该主题的基本信息。

架构

1. 深寻 V3 中专家混合 (MoE) 架构的解释

专家混合 (MoE) 架构是一个复杂的框架，旨在提高大型语言模型 (LLMs) 的效率和性能。在深寻 V3 的背景下，该架构至关重要，因为它允许模型在推理过程中仅激活其参数的一个子集，从而优化计算资源和响应时间。

深寻 V3 基本架构的示意图。继深寻 V2 之后，我们采用 MLA 和 深寻MoE 以实现高效推理和经济训练。

深寻 V3 拥有总计 6710 亿个参数，但在任何单次前向传递中仅激活 370 亿个。这种选择性激活对于管理计算负载至关重要，同时保持高性能水平。

多头潜在注意力 (MLA) 通过压缩注意力键和值来减少内存开销，使得在不影响注意力机制质量的情况下实现高效推理3。

该模型采用复杂的路由系统，根据任务将输入引导到最相关的专家。该系统确保没有单一专家成为瓶颈，从而增强了可扩展性和可靠性。

与依赖辅助损失进行负载平衡的传统 MoE 架构不同，深寻 V3 实施了一种动态偏置调整策略。 这种方法允许在不对性能产生负面影响的情况下实现专家的平衡利用。

多标记预测 (MTP) 使模型能够同时预测多个标记，丰富训练信号并提高在复杂任务上的整体性能。

考虑一个场景，在该场景中，深寻 V3 被要求根据用户提示生成文本。模型评估输入并仅激活与提示特定上下文最相关的专家，从而优化其处理能力。例如，如果提示与技术编码查询相关，则会激活专门从事编程语言的专家，而其他专家则保持休眠，从而节省计算资源。

2. 比较每个模型如何利用其架构来提高性能

深寻 R1 和 深寻 R1-零 都利用了深寻 V3 架构的先进能力，但在实现和关注领域上有所不同。

深寻 R1

• Architecture: Utilizes the full capabilities of the 专家混合 architecture with 671 billion parameters.
• Performance: Excels in reasoning tasks due to its dynamic gating mechanism that selectively activates relevant experts based on query demands. This model demonstrates exceptional reasoning capabilities while maintaining cost efficiency.
• Training Techniques: Incorporates load balancing strategies to ensure optimal performance without overloading any single expert. The use of sparse gate activation further enhances its ability to handle diverse inputs effectively.

深寻 R1 与其他 LLMs 的比较

深寻 R1-零

• Architecture: Similar foundational structure as R1 but focuses on zero-shot reasoning capabilities.
• Performance: While it retains the efficiency of activating only 37 billion parameters during inference, it emphasizes generalization across various tasks without needing extensive fine-tuning or task-specific training data.
• Training Techniques: Employs similar load balancing strategies as R1 but may utilize different optimization techniques tailored for zero-shot scenarios, enhancing its adaptability to new tasks without prior exposure.

AIME accuracy of DeepSeek-R1-Zero during training. For each question, we sample 16 responses and calculate the overall average accuracy to ensure a stable evaluation.

训练方法论

R1 和 R1-零 训练方法的差异

深寻 R1 和 深寻 R1-零 的训练方法论代表了对大型语言模型 (LLMs) 训练方法的重要演变。这两种模型都采用了创新技术，以增强其推理能力，但它们在训练过程中有根本性的不同。

深寻 R1

1. 使用监督微调的强化学习： 深寻 R1 采用一种混合训练方法，将强化学习（RL）与监督微调相结合。最初，模型经历一个冷启动阶段，在此阶段对来自深寻 R1-零输出的精心策划的数据集进行微调。此阶段确保模型以高质量和可读性强的数据开始，解决早期与输出一致性相关的问题。

2. 多阶段训练管道：

   • 冷启动阶段： 在一个小但高质量的数据集上进行监督微调。
   • 推理强化学习阶段： 应用大规模 RL 以增强在各种任务中的推理能力。
   • 拒绝采样和监督微调阶段： 涉及生成样本并仅保留那些正确且可读的样本，随后进行额外的微调。
   • 多样化强化学习阶段： 专注于各种任务，利用基于规则的奖励用于特定任务（如数学）以及来自 LLM 的反馈用于其他任务。

深寻 R1 训练方法

深寻 R1-零

1. 纯强化学习方法： 相比之下，深寻 R1-零 完全通过强化学习进行训练，没有任何监督微调。该模型使用了一种新颖的方法，称为群体相对策略优化（GRPO），通过消除对评论网络的需求来简化强化学习过程。

2. 基于规则的奖励系统： 训练过程中结合了预定义规则，根据准确性和响应格式计算奖励，从而在保持强大性能的同时减少资源消耗。

3. 探索驱动的采样： 该技术多样化了学习路径，使模型能够有效适应新场景，从而产生新的推理能力。

深寻 R1-零 训练方法

训练效率和资源需求概述

深寻 R1

• 资源需求：混合方法由于其多阶段训练过程，包括监督学习和强化学习，需要更多的计算资源。然而，这一投资带来了输出可读性和一致性的改善。
• 训练效率：尽管可能资源密集，但在冷启动阶段战略性地使用高质量数据集，提高了整体训练效率，为后续的强化学习阶段提供了坚实的基础。

深寻 R1-零

• 资源需求：纯粹基于强化学习的训练方法旨在更加经济高效。通过使用基于规则的奖励而不是复杂的评价模型，R1-零显著降低了与传统强化学习方法相比的计算开销。
• 训练效率：尽管其简单性，该模型在多个基准测试中取得了竞争力的表现，证明有效的训练可以在没有广泛监督微调的情况下完成。探索驱动的采样进一步增强了其适应性，而不需要承担高资源成本。

Python 代码实现使用 Hugging Face 和 API

要通过 Hugging Face API 利用深寻模型（深寻-V3、深寻-R1 和 深寻-R1-零），您可以按照以下示例进行操作。每个模型可能有稍微不同的设置要求，因此请确保您已安装必要的依赖项。

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git 
   cd DeepSeek-V3/inference 
   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载模型权重：

   您可以直接从 Hugging Face 下载模型权重。权重可以通过以下链接访问：

   • 深寻-V3
   • 深寻-V3-Base

   使用以下命令下载权重（将 <model_name> 替换为 深寻-V3 或 深寻-V3-Base）：将从 Hugging Face 下载的模型权重放入 /path/to/DeepSeek-V3。

   huggingface-cli repo download <model_name> --revision main --local-dir /path/to/DeepSeek-V3
   

3. 转换模型权重：

   python convert.py --hf-ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3 --save-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --n-experts 256 --model-parallel 16
   

4. 运行推理： 要与模型进行交互式聊天：

   torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --node-rank $RANK --master-addr $ADDR --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --config configs/config_671B.json --interactive --temperature 0.7 --max-new-tokens 200
   

深寻-R1 示例

1. 安装并运行模型： 使用 Ollama 直接运行模型：

   ollama run deepseek-r1:14b
   

2. 创建一个 Python 脚本： 创建一个名为 test.py 的文件，内容如下：

   import ollama
   
   desiredModel = 'deepseek-r1:14b'
   questionToAsk = '如何解决二次方程 x^2 + 5*x + 6 = 0'
   
   response = ollama.chat(model=desiredModel, messages=[
       {'role': 'user', 'content': questionToAsk},
   ])
   
   OllamaResponse = response['message']['content']
   print(OllamaResponse)
   
   with open("OutputOllama.txt", "w", encoding="utf-8") as text_file:
       text_file.write(OllamaResponse)
   

3. 运行您的脚本： 确保您已安装 Ollama：

   然后执行您的脚本：

深寻-R1-零

1. 安装所需库： 确保您已安装 openai 库。您可以使用 pip 安装：

2. Python 代码： 创建一个 Python 脚本（例如，deepseek_r1_zero.py），内容如下：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")

messages = [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1-zero",
    messages=messages
)

reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content
content = response.choices[0].message.content

print("Reasoning:", reasoning_content)
print("Final Answer:", content)

messages.append({'role': 'assistant', 'content': content})
messages.append({'role': 'user', 'content': "Can you explain why?"})

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1-zero",
    messages=messages
)

reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content
content = response.choices[0].message.content

print("Reasoning:", reasoning_content)
print("Final Answer:", content)

3. 运行您的脚本： 将 <DeepSeek API Key> 替换为您从 DeepSeek 获取的实际 API 密钥。然后，使用以下命令运行您的脚本：

python deepseek_r1_zero.py

性能指标

深寻 R1 和 深寻 R1-零 的性能可以通过各种基准进行评估，重点关注准确性、推理能力和实际应用。这两个模型在不同任务中表现出色，但它们具有不同的特性，这影响了它们的有效性。

性能基准的比较分析

准确性和推理能力：

深寻 R1：

• 在 AIME 2024 基准测试中，Pass@1 准确率达到 79.8%，略微超过 OpenAI 的 o1–1217 模型。
• 在 MATH-500 基准测试中，得分达到令人印象深刻的 97.3%，与 OpenAI 的模型表现相当。
• 在 Codeforces 上展现出 2,029 的高 Elo 评分，表明在编码比赛中表现卓越，超过 96.3% 的人类参与者。
• 在 MMLU 上取得 90.8%，在 MMLU-Pro 上取得 84.0%，在 GPQA Diamond 上取得 71.5%，展示了其在教育任务中的竞争优势。

深寻 R1-零：

• 初始 Pass@1 准确率为 15.6%，经过训练后提高至 71.0%，与 OpenAI 的 o1–0912 模型相当。
• 通过多数投票技术，其准确率在 AIME 上可以进一步提高至 86.7%。
• 在 MATH-500 上得分 95.9%，超过 OpenAI 的 o1 模型。
• 在 GPQA 上表现良好，得分 73.3%，但在 LiveCode 和 CodeForces 等编码任务中表现不佳。

真实世界应用

这两个模型在各种任务中表现出有效性，使其适合于真实世界的应用：

• 自然语言处理：这些模型可以用于情感分析、语言翻译和聊天机器人。
• 计算机视觉：应用包括图像分类、物体检测和人脸识别。
• 医疗保健：它们可以帮助诊断疾病并根据历史数据预测患者结果。
• 金融：模型可以用于欺诈检测、风险评估和算法交易。

示例用例

1. 情感分析：企业可以利用这些模型分析客户反馈并改善服务。
2. 图像分类：在零售中，模型可以帮助分类产品并改善库存管理。
3. 医疗保健中的预测分析：医院可以使用这些模型预测患者入院率并相应分配资源。

结论

这些模型的多功能性和有效性使其成为各行业中有价值的工具，从而提高效率和更好的决策。

深寻 R1

• 在推理任务、教育应用和编码挑战中表现出色。
• 在数学和推理方面的高性能使其非常适合辅导系统和教育平台。
• 该模型处理长上下文理解的能力增强了其在复杂问题解决场景中的实用性。

深寻 R1-零

• 尽管起初准确性较低，但通过强化学习的学习能力使其能够快速适应新任务。
• 由于在训练过程中发展出的独特推理行为，该模型在创意写作和一般问答方面显示出潜力。

在各种任务中的有效性

两个模型的有效性取决于任务的性质：

• 对于推理和数学相关任务，深寻 R1 始终优于深寻 R1-零，使其更适合需要精确计算和逻辑推理的应用。
• 相比之下，深寻 R1-零的训练过程使其能够发展出 创造性的响应和适应能力，这在结构较少的环境或探索性应用中可能是有益的。

案例研究展示在不同环境中的优势

教育行业

一个知名的在线学习平台将深寻 R1 集成到其系统中，使学生能够在微积分等科目中获得个性化辅导。该模型将复杂问题分解为可管理步骤的能力显著提高了学生的参与度和理解力，使用户的考试成绩提高了 30%。

金融服务

一家金融分析公司部署了深寻 R1，以增强其市场预测模型。通过利用该模型的先进推理能力，该公司报告其投资预测的准确性提高了 25%，使客户能够基于可靠的数据洞察做出更明智的决策。

医疗保健应用

一家医疗保健提供者实施了深寻 R1 来分析患者记录，以便及早发现慢性疾病的迹象。该模型识别了导致早期干预的模式，使患者的结果得到了改善，降低了医院再入院率 15%。

法律科技

一家法律科技初创公司利用深寻 R1 进行合同审查流程，自动识别法律文件中的风险和不一致性。此实施将合同分析所花费的时间减少了 50%，使律师能够专注于更高价值的任务。

最终想法

深寻 R1 和 深寻 R1-零 的引入标志着人工智能领域的重大进展。这些模型不仅通过创新的训练方法展示了有效推理能力的实现挑战了现有范式，还强调了开源开发在促进人工智能社区内合作与创新的重要性。

通过以比专有模型低得多的成本提供竞争性性能，深寻正在使先进的人工智能技术变得更加普及。

这种转变可能会导致在各个行业的更广泛采用，使较小的组织和开发者能够在不承担高昂成本的情况下利用强大的人工智能工具。此外，这些模型对可解释性和适应性的关注增强了用户信任和可用性，解决了与在现实世界应用中部署人工智能系统相关的常见问题。

随着组织越来越多地将这些模型整合到他们的工作流程中，他们很可能会看到生产力、决策效率和整体创新的提升。

参考文献:

1. 深寻-人工智能. (2025). 深寻-R1: 通过强化学习激励 LLMs 的推理能力. arXiv 预印本. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2501.12948
2. 深寻-V3 技术报告. arXiv. Available at: https://arxiv.org/abs/2412.19437