DeepSeek V3凭借多头潜注意力（MLA）与优化的混合专家网络（MoE）架构，奠定了高效训练的基础，仅以557.6万元成本实现媲美OpenAI O1的性能；而R1则基于V3进一步突破，通过无监督强化学习与知识蒸馏技术，在推理能力上对标顶尖模型，同时开源多尺寸版本，推动更广泛的应用。
DeepSeek三种模式对比
基础模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，适用于绝大多数任务，“规范性 ”任务；
深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“规范性”任务；
联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至2024年7月；
V3与R1的差异
我们基于UCloud的满血版DeepSeek V3、R1做横向对比，来了解两种模型在使用及提示语上的差异。
基础模型（V3），需要给到从“过程-结果”的清晰指令，例如角色设定、思维链提示、提示词结构化等。
深度思考（R1），较为开放，只要目标清晰，明确是目的及约束，对于推理过程的设定可以模糊处理。
开放性文本生成任务示例
规范性文本生成任务
满血版申请入口
前往UCloud官网，选择ModelVerse产品，申请权限即可开通使用。
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