登录Deepseek页面后，默认情况下，DeepSeek使用的是V3模型。点击“深度思考”才会切换为R1模型，即让行业震惊的模型。那么，DeepSeek R1和默认的V3模型在功能和应用场景上到底存在怎样的区别。除了这两个大模型之外，Deepseek页面还提供“联网搜索”模式，今天我们借此机会就来深入的地盘一盘：

1、设计目标

Deepseek R1版本是推理优先的模型，侧重于处理复杂的推理任务，为需要深度逻辑分析和问题解决的场景而设计。针对特定场景或任务（如企业级应用、垂直领域知识问答等）优化的专用型。更注重实用性，可能在特定领域（如金融、医疗、法律等）有更强的表现。

DeepSeek-V3 定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理、知识问答、内容生成等任务适用于广泛的自然语言处理任务，更注重通用性和泛化能力，适合处理多样化的任务和场景，在通用知识问答、文本生成等方面表现更均衡。

2、架构与参数

DeepSeek-R1 基于强化学习优化的稠密 Transformer 架构，适合处理长上下文，但计算资源消耗较高，有不同规模的蒸馏版本，参数范围在15亿到700亿之间。

DeepSeek-V3 采用混合专家（MoE）架构，总参数6710亿，每token激活370亿参数。通过动态路由机制优化计算成本。

3、训练方法

DeepSeek-R1训练过程注重思维链（CoT, chain of thinking）推理，R1-zero完全使用强化学习训练，R1在此基础上增加了监督微调（SFT, supervised fine tuning）阶段。

DeepSeek-V3 采用混合精度FP8训练，其训练分为高质量训练、扩展序列长度、进行SFT和知识蒸馏的后训练三个阶段。

4、性能表现

Deepseek R1在特定任务上进行了深度优化，响应速度更快，结果更精准。在需要逻辑思维的基准测试中表现出色，如在DROP任务中F1分数达到92.2%，在AIME 2024中通过率为79.8%。

DeepSeek-V3更注重通用性能，可能在多样化的任务上表现稳定，但在特定领域可能不如专用模型精准。：在数学、多语言任务以及编码任务中表现优秀，如在Cmath中得分90.7%，在Human Eval编码任务中通过率为65.2%。

5、应用场景

Deepseek R1适用于学术研究、问题解决应用程序和决策支持系统等需要深度推理的任务，更适合企业、科研机构或垂直领域用户，用于解决特定问题或提升工作效率。适合需要高精度、高效率的场景，也适合作为教育工具，帮助学生进行逻辑思维训练。

DeepSeek-V3适用于大规模自然语言处理任务，如对话式AI、多语言翻译和内容生成等，能够为企业提供高效的AI解决方案，满足多领域的应用需求。更适合普通用户或开发者，用于通用任务（如聊天、知识问答、文本生成等）。适合需要快速验证想法或处理多样化任务的场景。

6、定制化与扩展性

Deepseek R1支持更高程度的定制化，允许用户根据需求调整模型行为或集成特定功能。更适合需要深度定制和扩展的场景。

DeepSeek-V3定制化能力可能有限，更适合开箱即用的场景。

最后，DeepSeek联网搜索特点是能够实时获取最新信息，非常适合追踪新闻、热点和学术动态等时效性强的需求。适用新闻从业者、科研人员、热点追踪者，用于查看最新新闻、学术论文、行业动态。

一句话总结：需要代码或数学问题，选择R1；需要通用知识，选择V3；需要实时信息，选择联网版！