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deepseek r1正式版 1.2.3 - Android 2026-04-08 14:15:42 0 立即下载 (10.24MB) ~~102~~ 0 88

游戏截图

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deepseekr1正式版现已全面发布，其性能表现与OpenAIo1正式版不相上下。作为遵循MIT开源协议的模型，DeepSeek-R1支持用户通过知识蒸馏技术训练其他模型。该版本开放了API调用功能，用户只需设置model='deepseek-reasoner'参数即可获取思维链输出。DeepSeek官网及移动应用已同步完成更新。在后训练阶段，研发团队运用强化学习技术，在极少量标注数据的情况下显著提升了模型的推理能力。在数学运算、代码生成、自然语言推理等专业领域，其表现已与OpenAIo1正式版旗鼓相当。

deepseekr1和v3的区别

DeepSeek-V3与DeepSeek-R1同属深度求索公司研发的AI模型系列，虽然都采用混合专家架构(MoE)作为技术基础，但在设计理念、训练方式、性能特点和应用领域上存在明显差异。以下是两者的核心区别：

deepseek r1正式版

模型定位与核心能力

●DeepSeek-V3

作为通用型大语言模型，专注于自然语言处理、知识问答和内容创作等多元化任务。采用创新的混合专家架构，每次推理仅需激活370亿参数（总参数量达6710亿），大幅降低运算成本。其突出优势在于高效的多模态处理能力（涵盖文本、图像、音频、视频）和相对较低的训练投入（557.6万美元，仅需2000块H800GPU）。在多项基准测试中，表现与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet相当，更注重综合应用场景的适配性。

●DeepSeek-R1

专为复杂推理场景打造，在数学演算、代码生成和逻辑推理等专业领域表现卓越。基于DeepSeek-V3架构，通过强化学习和冷启动技术优化推理能力，无需依赖大量监督微调。在AIME2024数学竞赛和Codeforces编程挑战等专业测试中，其表现已超越OpenAI的o1系列模型。

训练方法与技术创新

●DeepSeek-V3

采用经典的预训练-监督微调技术路线，结合混合专家架构和负载均衡算法，显著提升计算效率。引入多令牌预测技术，既加快推理速度又提升任务完成质量。

●DeepSeek-R1

突破性地摒弃传统监督微调，直接通过强化学习激发基础模型的推理潜能。核心技术包括GRPO算法（群组相对策略优化）和两阶段强化学习，配合冷启动数据优化初始模型。在训练过程中，模型自主进化出反思、长链推理等高级认知能力。

性能与基准测试对比

●DeepSeek-R1在需要复杂推理的专业领域表现更为突出。

●DeepSeek-V3在多语言处理和通用NLP任务中展现出更均衡的性能。

应用场景与部署成本

●DeepSeek-V3