DeepSeek R1与V3作为同门模型存在显著差异，​​R1专攻复杂推理，R3偏重通用场景，前者在数学、代码能力上超越OpenAI o1，后者以多模态与长文本处理见长，成本比R1低60%以上​​。两者的差异体现在架构设计、技术路径、性能表现及应用场景中。

DeepSeek R1采用强化学习（RL）与群组相对策略优化（GRPO）算法，通过冷启动数据实现自我进化，无需大量监督微调（SFT），使其在数学竞赛（AIME 2024得分79.8%）、代码生成（Codeforces 96.3百分位）及逻辑推理任务中表现突出。其基于动态路由的稀疏架构（MoE）与多头潜在注意力（MLA）技术将内存占用降至传统模型的5-13%，但硬件要求更高，完整版需24块4090 GPU集群。R1支持14B至671B参数版本，轻量版可在6GB显卡本地运行，但API成本为V3的5-10倍。

DeepSeek V3沿用传统预训练+监督微调框架，混合专家（MoE）架构仅激活5%参数（370亿/6850亿总参数），计算成本仅为GPT-4的1/6，API调用单价仅R1的20%。其多令牌预测（MTP）技术提升80%生成速度，擅长多语言处理与超长文本建模（支持10万token上下文），在中文写作、前端代码生成及跨模态检索中表现均衡，硬件需求更低（Mac Studio即可运行），但缺乏长链推理能力，在数学竞赛中得分略低于R1（79.2%）。

若需处理科研分析、算法优化等专业任务，应优先选择R1以发挥其推理优势；若用于内容创作、跨语言沟通或轻量级开发，则V3的高性价比与多模态能力更适配。两者在开源生态中均提供蒸馏版本，开发者可根据需求选择性调用，形成从通用到专用的完整AI工具链。