DeepSeek的R1和V3在代码能力方面各有侧重，具体表现如下：

一、DeepSeek V3的代码能力

1. 多场景代码生成

   V3支持算法类代码（如Codeforces）和工程类代码（如SWE-Bench Verified），在算法场景中表现远超非O1类模型，在工程场景中接近顶级闭源模型Claude-3.5-Sonnet-1022。

2. 中文与多语言支持

   在中文语境下，V3与Qwen 2.5-72B在教育类测评（如C-Eval）中表现相近，但事实知识评测（C-SimpleQA）更优。

3. 高效推理与训练成本

   采用混合专家（MoE）架构，每个Token仅激活370亿参数，训练成本为同类闭源模型的1/20，同时优化了推理速度和长上下文处理能力（支持128k tokens）。

二、DeepSeek R1的代码能力

1. 专业推理与代码生成

   R1专注于数学、代码生成和复杂推理任务，如数学竞赛（AIME2024准确率79.8%）和代码补全，支持结构化思维链输出，增强结果透明度和可信度。

2. 轻量化与资源优化

   参数规模较小（6710亿），适合资源受限场景，但推理密集型任务中表现更优。

三、综合对比

• 通用性与专业性 ：V3适合多场景代码生成和多语言应用，R1在专业推理和复杂代码任务中更具优势。

• 性能与效率 ：V3通过优化算法架构提升推理速度，R1通过强化学习实现高效长链推理。

两者可通过模型融合（如V3-0324更新）进一步提升综合能力，但需根据具体任务需求选择。