一张图彻底拆解DeepSeek V3和R1双模型

一张图彻底拆解DeepSeek V3和R1双模型

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/Tang_is_learning/article/details/146303837

DeepSeek系列模型在AI领域备受关注，其中V3和R1两个版本因其独特的技术特点和应用场景而广受关注。本文将通过一张图和详细的文字说明，帮助读者彻底理解这两个版本的核心差异和适用场景。

上图是参考腾讯技术工程的介绍后加上老唐的理解重绘的关系图，如有误，请指出，感谢。

原参考文章链接：https://news.qq.com/rain/a/20250221A07EFL00

核心模型解析

1. 基座模型：DeepSeek-V3-Base

• 参数规模：685B参数的MoE架构，包含256个专家模块，每次激活前8个专家（TopK=8）。
• 核心特性：通过稀疏性与动态路由机制（Sigmoid），平衡计算效率与模型性能。
• 定位：所有衍生模型的共同基础，未针对对话任务优化。

可以简单地认为：当前我们使用的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1都是基于DeepSeek-V3-Base模型进行演进的。

2. 对话优化版：DeepSeek-V3

• 技术路径：基于DeepSeek-V3-Base，通过指令微调（SFT）与人类反馈强化学习（RLHF）优化对话能力。
• 核心改进：输出更符合人类偏好（有用、无害、诚实），适用于通用对话场景。

简单理解：DeepSeek-V3就是DeepSeek-V3-Base的Chat版本。

3. 纯强化学习模型：DeepSeek-R1-Zero

• 训练方式：直接对V3-Base进行纯强化学习（RL），未使用监督微调数据。
• 优势：当前系列中推理能力最强，擅长复杂逻辑任务。
• 缺陷：输出存在语言混杂、可读性差等问题。

4. 推理优化版：DeepSeek-R1

• 技术改进：

1. 冷启动SFT：使用数千条数据对V3-Base初步微调，提升RL训练起点。
2. 混合数据生成：通过RL生成60万推理样本+20万非推理样本（含CoT思维链）。
3. 两阶段训练：对V3-Base进行两轮SFT+RL，最终输出高可读性推理模型。

• 核心价值：在保留R1-Zero强推理能力的同时，大幅提升输出的可读性。

DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1的区别，可以类比欧阳锋和郭靖。欧阳锋虽然很强，但是却因为过于痴迷《九阴真经》，最终走火入魔 → 类比DeepSeek-R1-Zero纯强化学习，最终虽然推理能力最强，但是却已经面目全非，无法被人读懂；而郭靖，虽然也练《九阴真经》，甚至有完整版，但是却不练《九阴白骨爪》，而是取其精华，最终成为被人们认可的武学大师 → 类比DeepSeek-R1，通过冷启动，使其懂人性，整个训练过程，很大程度上都是为了提高其可读性，最终成为更适合人类的大模型。

5. 轻量化衍生模型

蒸馏模型简单理解就是小模型基于图中的80万训练样本进行SFT训练后生成的具备与DeepSeek-R1相当的推理能力的模型；而量化其实是大模型固有的概念，可以理解为为了能在低配电脑实现运行超大参数模型的一种方式。

DeepSeek V3与R1的核心区别

注意事项

1. 术语澄清：RL阶段的具体实现（如奖励函数设计）在R1-Zero与R1中存在差异，需参考原文技术细节。
2. 模型选择：

• 优先使用DeepSeek-V3处理交互式任务。
• 需强推理能力时选择DeepSeek-R1，若资源受限可选用其蒸馏或量化版本。

DeepSeek-V3与R1的差异本质在于优化目标的分离：V3侧重对话体验，R1专注推理性能。理解二者的技术路径与适用场景，可帮助开发者更高效地利用这一模型家族解决实际问题。