deepseek r1正式版

deepseek r1正式版发布了，性能对标 OpenAI o1 正式版。DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。

deepseek r1和v3的区别

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）公司开发的两款人工智能模型，尽管它们基于相似的技术框架（如混合专家架构 MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。以下是两者的主要区别：

1. 模型定位与核心能力

● DeepSeek-V3

● 定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）、知识问答和内容生成等任务。

● 采用混合专家架构（MoE），每次推理仅激活 370 亿参数（总参数为 6710 亿），显著降低计算成本。

● 优势在于高效的多模态处理能力（文本、图像、音频、视频）和较低的训练成本（557.6 万美元，仅需 2000 块 H800 GPU）。

● 在基准测试中表现接近 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，但更注重综合场景的适用性。

● DeepSeek-R1

● 专为复杂推理任务设计，强化在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。

● 基于 DeepSeek-V3 架构，通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术优化推理能力，无需大量监督微调（SFT）。

● 在数学竞赛（如 AIME 2024）和编码任务（如 Codeforces）中表现优异，超越 OpenAI 的 o1 系列模型。

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