DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 是 DeepSeek 公司推出的两款定位不同的语言模型，虽参数量相同（均为 ‌6710 亿参数‌），但在架构设计、训练目标、适用场景等方面存在显著差异。以下是两者的核心区别总结： 一、核心架构与训练差异 维度‌ ‌DeepSeek-V3‌ ‌DeepSeek-R1‌ 架构类型‌ ‌MoE（混合专家架构）‌ ‌稠密 Transformer + 强化学习（RL）优化‌ 激活参数量‌ 每次推理仅激活约 ‌370 亿参数‌（占总量 5.5%） 每次激活 ‌370 亿参数‌（非 MoE，全稠密推理） 训练目标‌ 通用语言建模任务（如文本生成、翻译） 专注复杂推理任务（数学证明、代码生成） 训练策略‌ FP8 混合精度训练 + 监督微调（SFT） 强化学习（GRPO 算法） + 思维链训练（CoT） ⚡ 二、性能与应用场景对比 能力维度‌ ‌DeepSeek-V3‌ ‌DeepSeek-R1‌ 推理能力‌ 通用逻辑推理，日常任务表现稳定 ‌深度推理优化‌，数学竞赛（AIME 2024 通过率 79.8%） 代码生成‌ 支持多语言，适合基础开发 复杂逻辑代码更强（如物理仿真、算法优化） 响应效率‌ 动态路由专家，响应更快、成本低 需更长思考时间（单任务最高 60 分钟） 适用场景‌ 客服对话、多语言翻译、内容创作 科研分析、金融量化、高难度数学/编程竞赛 💰 三、成本与部署特性 特性‌ ‌DeepSeek-V3‌ ‌DeepSeek-R1‌ API 成本‌ 输入约 ‌0.14 美元/百万 tokens‌ 输入约 ‌0.55 美元/百万 tokens‌（推理成本更高） 开源支持‌ 未完全开源 ‌完全开源‌（MIT 协议），支持本地蒸馏部署 硬件要求‌ MoE 架构降低计算负载，适合云服务 稠密架构需更高显存，本地部署需高性能 GPU ️ 四、典型用户选择建议 选 V3 更适合‌： ✅ 日常文案生成、多语言翻译、客服系统部署 ✅ 预算有限需高性价比 API ✅ 处理多任务并发请求 选 R1 更适合‌： ✅ 解数学竞赛题、生成复杂算法代码 ✅ 科研机构/金融量化场景的高精度推理 ✅ 需透明开源模型做二次开发或私有化部署 🔍 总结关键区别图示 text Copy Code V3：全能助手 → MoE 动态路由 → 高性价比通用任务 R1：推理专家 → 强化学习优化 → 攻坚复杂认知挑战 二者共享底层技术（如 Transformer 架构），但通过不同优化路径服务差异化需求。2025 年 3 月推出的 ‌V3-0324 版本‌在代码能力上已接近 R1，成本仅为后者 1/4，成为高性价比替代方案。