| 版本类别 | 参数规模 | 特点 | 优势 | 劣势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | – | 对标 OpenAI 的 GPT-4，属于 L1 级别的聊天机器人，采用混合专家（MoE）架构，主要面向自然语言处理（NLP）任务 | 性能高，性价比好，适合通用 NLP 任务 | 对硬件要求较高，推理速度相对较慢 | 客户服务、文本摘要、内容生成等 |
| DeepSeek R1 | – | 对标 OpenAI-o1，属于 L2 级别的推理优化模型产品，专注于高级推理任务，并利用强化学习技术来提升推理能力 | 推理能力强，适合复杂逻辑推理 | 对硬件要求极高，仅限云服务部署 | 金融风控、自动驾驶、高安全需求企业等 |
| DeepSeek R1-Zero | – | 基于 V3 基座模型，完全由强化学习驱动，无需经过预热（Warmup）阶段 | 无需预热，训练效率高 | 输出质量和可读性相对 R1 较低 | 作为 R1 训练过程中的中间产物，用于生成冷启动思维链数据 |
| DeepSeek R1 蒸馏版 | 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B | 基于 R1（671B 满血版）通过创新的蒸馏优化技术，体积小、速度快和成本低、便于大规模的部署 | 推理速度、计算成本、部署灵活性方面具有明显优势 | 性能略低于满血版，推理能力约为满血版的 30% | 中小企业快速验证、终端设备推理（如工业视觉检测）、本地化部署等 |
| DeepSeek R1 满血版 | 671B | 性能最优，推理能力超强 | 推理能力接近 GPT-4，适合复杂推理和决策 | 对服务器的计算能力、存储性能、数据吞吐量及稳定性均提出了极高要求 | 大规模云端推理、科研分析、数据挖掘等 |
总结
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DeepSeek V3：如果你需要一个聊天机器人来处理多领域、多任务的通用对话，或者需要快速响应和高性价比的解决方案，V3 是更好的选择。
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DeepSeek R1：如果你的应用场景需要复杂的逻辑推理、数学建模或代码生成，R1 的推理能力和深度分析能力将更有优势。
