DeepSeek R1 和 V3 是同源但定位差异显著的两款大模型，​​V3 作为通用模型擅长日常任务，R1 则专注复杂推理，R1 的数学推理与编程能力更强但成本较高，V3 兼顾性价比与多场景适应性​​。

DeepSeek R1 是强化学习驱动的“推理专家”，基于纯强化学习（RL）训练，无需大量人工标注，擅长数学证明、算法优化及长链逻辑分析，其思维链（CoT）能力在数学测试中超越 GPT-4.5，在科研、量化交易等高难度任务中表现突出，但输出可能存在语言可读性问题，计算成本较高；DeepSeek V3 采用混合专家（MoE）架构，通过监督微调优化对话体验，总参数 6710 亿且每次仅激活 370 亿，计算成本降低 13%，擅长写作、翻译、多模态生成及轻量化编程，在中文写作和前端开发场景效率优势明显，适合多数普通用户。

选择模型需结合任务需求：R1 更适合动态知识检索、精准文档解析及事实性要求高的专业场景，例如财报分析、专利解读；V3 更适合开放域创作、日常互动及需快速响应的任务，例如营销文案撰写、客服问答。R1 的轻量化版本（如蒸馏模型）可降低资源消耗，适合边缘设备使用。最终建议优先试用 V3，若遇到复杂推理问题再切换至 R1。