資訊專欄INFORMATION COLUMN
DeepSeek V3憑借多頭潛注意力（MLA）與優(yōu)化的混合專家網絡（MoE）架構，奠定了高效訓練的基礎，僅以557.6萬元成本實現媲美OpenAI O1的性能；而R1則基于V3進一步突破，通過無監(jiān)督強化學習與知識蒸餾技術，在推理能力上對標頂尖模型，同時開源多尺寸版本，推動更廣泛的應用。
DeepSeek三種模式對比
基礎模型（V3）：通用模型（2024.12），高效便捷，適用于絕大多數任務，“規(guī)范性 ”任務；
深度思考（R1）：推理模型，復雜推理和深度分析任務，如數理邏輯推理和編程代碼，“規(guī)范性”任務；
聯網搜索：RAG（檢索增強生成），知識庫更新至2024年7月；
V3與R1的差異
我們基于UCloud的滿血版DeepSeek V3、R1做橫向對比，來了解兩種模型在使用及提示語上的差異。
基礎模型（V3），需要給到從“過程-結果”的清晰指令，例如角色設定、思維鏈提示、提示詞結構化等。
深度思考（R1），較為開放，只要目標清晰，明確是目的及約束，對于推理過程的設定可以模糊處理。
開放性文本生成任務示例
規(guī)范性文本生成任務
滿血版申請入口
前往UCloud官網，選擇ModelVerse產品，申請權限即可開通使用。
直達鏈接：http://systransis.cn/site/product/modelverse.html
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