DeepSeek-V3 vs Deepseek-R1 : 상세한 비교

Deepseek의 AI 진보 : DeepSeek-V3 및 Deepseek-R1 DeepSeek은 2024 년 12 월 DeepSeek-V3의 출시와 함께 AI 모델 개발을 크게 발전 시켰으며 2025 년 1 월 혁신적인 DeepSeek-R1. MOE (Mix-of-Experts) 모델 인 DeepSeek-V3은 성능을 희생하지 않고 효율성을 우선 순위로 삼았습니다. 반대로 DeepSeek-R1은 강화 학습을 활용하여 추론 및 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 이 비교는 코딩, 수학적 추론 및 웹 페이지 생성 작업에서 두 ​​모델의 아키텍처, 기능, 응용 프로그램 및 성능을 분석합니다. 목차

DeepSeek-v3 vs. DeepSeek-R1 : 모델 개요 비용 비교

deepseek-v3 vs. deepseek-r1 훈련 : 자세한 검사 deepseek-v3 : 고성능 모델 deepseek-r1 : 추론 전문가 주요 훈련 차이

Deepseek-v3 vs. Deepseek-R1 : 성능 벤치 마크

작업 1 : 고급 숫자 이론 작업 2 : 웹 페이지 생성 작업 3 : 코드 생성 <table> 성능 요약 테이블 <li> <ul> <li> 결론 <questions> 자주 묻는 질문 </questions> </li> </ul> </li> Deepseek-V3 vs. DeepSeek-R1 : 모델 개요 Deepseek-V3, 토큰 당 671b 매개 변수 및 37b 활성 매개 변수를 갖춘 최적의 계산 효율을 위해 매개 변수 서브 세트를 동적으로 활성화합니다. 14.8 조 토큰에 대한 교육은 광범위한 적용 가능성을 보장합니다 DeepSeek-V3을 기반으로 한 Deepseek-R1은 강화 학습을 통합하여 논리적 추론을 향상시킵니다. 감독 된 미세 조정 (SFT)은 정확하고 잘 구조화 된 응답을 보장합니다. 특히 수학적 문제 해결 및 코드 지원과 같은 구조적 추론 작업에서 우수합니다. 도 읽으십시오 : Qwen2.5-Max vs. Deepseek-R1 및 Kimi K1.5 : 비교 분석 <li> 비용 비교 <illustr> 다음 이미지는 입력 및 출력 토큰의 비용 차이를 보여줍니다. <ul> <li> deepseek-v3은 딥 스케 r1보다 약 6.5 배 더 경제적입니다 </li> Deepseek-v3 vs. Deepseek-R1 교육 : 자세한 검사 <li> <ver ver> 두 모델 모두 광범위한 데이터 세트, 미세 조정 및 강화 학습을 활용하여 정확성과 추론을 향상시킵니다. </ver> </li> <li> deepseek-v3 : 고성능 모델 DeepSeek-V3의 훈련은 사전 훈련 및 후 훈련 단계 : 로 구성됩니다 <ing ing> 사전 훈련 : 파운데이션 <archit> MOE 아키텍처는 관련 네트워크 구성 요소를 효율적으로 선택합니다. 관련된 훈련 : </archit></ing> </li> <ul> 데이터 중심 학습 : 계산 강도 : <li> 2.788 million gpu 시간 훈련 안정성 : <strong> 일관된 학습 곡선을 유지했습니다 </strong> <ing> 후 훈련 : 인텔리전스 향상 <fine> 감독 된 미세 조정은 인간 주석 데이터를 사용하여 모델을 정제하여 문법, 일관성 향상 및 사실 정확도. deepseek-r1 : 추론 전문가 </fine></ing> </li> DeepSeek-R1은 DeepSeek-v3을 기반으로 강화 된 논리적 추론에 중점을 둡니다 <age> 우수한 추론을위한 다단계 훈련 <li> <strong> 초기 미세 조정 : </strong>는 더 작은 고품질 데이터 세트로 시작합니다 인간 라벨이없는 강화 학습 : </li>는 rl. 를 통해 독립적으로 학습합니다 제거 샘플링 : <li> 추가 교육을위한 고품질 응답 만 선택합니다 데이터 통합 ​​: <strong>는 AI 생성 및 감독 된 미세 조정 데이터를 결합합니다 최종 RL 단계 : </strong> 다양한 프롬프트에서 일반화를 보장합니다 </li> <ences> 주요 훈련 차이 </ences></age> </ul> <p> Deepseek-V3 vs. Deepseek-R1 : 성능 벤치 마크 이 섹션은 다양한 작업에서 모델의 성능을 비교합니다 <adv adv> 작업 1 : 고급 숫자 이론 프롬프트 : 987654321987654321987654321987654321987654321987654321. 결과 : </adv></p> Deepseek-R1은 DeepSeek-V3에 비해 우수한 속도와 정확도를 보여 주었고, 향상된 추론 능력을 보여줍니다. <web web> 작업 2 : 웹 페이지 생성 프롬프트 : <p> 특정 요소와 인라인 CSS 스타일이있는 기본 HTML 웹 페이지를 만듭니다. 결과 : </p> DeepSeek-R1은 DeepSeek-v3에 비해보다 구조적이고 시각적으로 매력적이며 현대적인 웹 페이지를 생성했습니다. <code code> 작업 3 : 코드 생성 <h3 id="프롬프트"> 프롬프트 : </h3> 토폴로지 분류를 구현합니다 결과 : <p> DeepSeek-R1의 BFS 접근 방식은 DeepSeek-V3의 DFS 접근법보다 더 확장 가능하고 효율적으로 입증되었습니다. </p> <table> 성능 요약 테이블 <strong> 올바른 모델 선택 <p> <strong> </strong> DeepSeek-R1 : </p> 고급 추론이 필요한 작업 (수학적 문제 해결, 연구)에 이상적입니다. <ul> Deepseek-V3 : <li> 비용 효율적인 대규모 처리 (콘텐츠 생성, 번역)에 적합합니다 <strong> 결론 </strong> </li> <a> 공통 기반을 공유하는 동안 DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1은 교육과 성능이 크게 다릅니다. DeepSeek-R1은 RL-First 접근 방식으로 인해 복잡한 추론에 탁월합니다. 미래의 모델은 두 가지 접근법의 강점을 통합 할 것입니다. <li> <strong> 자주 묻는 질문 </strong> </li> Q1. DeepSeek R1과 Deepseek V3의 주요 차이점은 무엇입니까? </a> </ul> 그들의 훈련 접근법은 다릅니다. R1은 강화 된 추론을 위해 RL-First 접근법을 사용합니다 Q2. 그들은 언제 풀려 났습니까? <released> Deepseek V3 : 2024 년 12 월 27 일; Deepseek R1 : 2025 년 1 월 21 일 Q3. DeepSeek V3가 더 효율적입니까? <p> 예, 약 6.5 배 더 저렴합니다. Q4. 추론에 탁월한 이유는 무엇입니까? <strong> Deepseek r1. </strong> 딥 씨 R1은 더 빠르고 정확합니다. Q6. R1의 RL-First 접근 방식의 장점? </p> <p> 자체 개선 추론 능력 Q7. 대규모 처리의 경우 어느 것이 무엇입니까? </p> Deepseek v3 Q8. 코드 생성에서 어떻게 비교합니까? <p> r1의 BFS 접근 방식은 더욱 확장 가능합니다.</p></released></strong> </table>

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