- 模型定位 ：
- DeepSeek V3 ：是一个通用领域的大模型，适用于内容生成场景，如文字创作和回答问题等。它具有671B的参数，能够处理更广泛的问题类型。
- DeepSeek R1 ：是一个推理模型，更适用于垂直场景，注重问题的分析和推理过程。它利用思维链模式，像人一样思考，提升了回答的准确性。
- 功能特点 ：
- DeepSeek V3 ：采用了MLA和MoE架构，引入了Auxiliary-loss-free无损负载均衡策略和MTP（同一位置可以预测多个Token），并在训练框架层面对FP8混合精度训练进行了深入实践，提出了DualPipe算法，优化了内存占用。
- DeepSeek R1 ：具有强大的推理能力，尤其在中文推理方面表现出色，对问题的理解和拆解比ChatGPT更优秀。它的训练成本极低，能够快速训练出对标OpenAI o1的模型。
- 性能与基准测试 ：
- DeepSeek V3 ：在多个基准测试中表现出色，如MATH-500、Codeforces Elo和MMLU（知识理解）等，性能与OpenAI o1和Claude Sonnet 3.5等顶尖模型相媲美。
- DeepSeek R1 ：在编码和数学等特定领域甚至比OpenAI o1更加出色，推理速度更快。
- 训练成本 ：
- DeepSeek V3 ：训练成本为5.576M USD，使用2048张H800两到三个月即可训练得到对标O1的模型。
- DeepSeek R1 ：虽然具体训练资源和时长暂未公布，但其训练成本极低，且性能对标OpenAI o1模型。
- 开源情况 ：
- DeepSeek V3和R1 ：两款模型均已开源，这使得更多的AI团队能够基于这些最先进的模型开发更多的AI原生应用。
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