DeepSeek-R1模型简介

    DeepSeek R1：全新推理模型，让AI的决策更透明可靠。DeepSeek-R1是DeepSeek发布的一个推理大模型，对标的是OpenAI的o1模型。官方宣称其在高难度推理问题上表现相比较o1模型非常具有竞争力，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。此外，该模型的思考过程还是公开的。 DeepSeek-R1官方评测PDF见:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

   DeepSeek -R1的与众不同之处在于他对强化学习的特殊使用。为了训练R1,DeepSeek 建立在V3奠定的基础之上，利用其广泛的能力和较大的参数空间。他们通过允许模型为解决问题的场景生成各种解决方案，从而来执行强化学习。然后使用基于规则的奖励系统来评估答案和推理步骤的正确性。这种强化学习方法鼓励模型随着时间的推移完善其推理能力，有效地学习自主探索和开发推理路径。

   在性能表现方面，R1在技术领域表现出色，尤其是高级数学和编程竞赛，超越了OpenAI o1-preview和Claude 3.5 Sonner等竞争对手。但是在一般知识和逻辑推理上相对较弱，例如 GPQA Diamond 和 Zebra Logic 得分低于 OpenAI 的同类模型。

DeepSeek-V3是什么？

   DeepSeek-V3 是DeepSeek 交互时使用的默认模型。它是一个多功能的大型语言模型（LLM）,作为可以处理各种任务的通用工具脱颖而出。V3 和R1之间的一个区别是，当与R1聊天时，我们不回立即得到回应和答案。该模型首先使用思维链推理来思考问题。只有当它完成思考后，它才开始输出答案。

V3 和 R1之间的差异？

  *推理能力：V3没有推理能力；而R1强势在对于复杂问题的解决、逻辑和分布推理任务的能力。

  *速度和效率：V3响应更高效，更快，实时交互；R1由于更专注提供更深入、更结构化的答案，因而响应时间更长。

  *内存和上下文处理：两者皆可以处理多达64,000个输入标记，但R1特别擅长在更长的时间交互中维护逻辑和上下文。

  *定价差异：V3比R1更便宜，权衡模型相关成本以及我们特定需求下的预算，非常重要。

以下为一些在选择模型上的小tips，仅供参考：