deep one kr_deepl pro区别

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DeepSeekV1和R1区别详解

1、先讲架构方面，DeepSeek V1延用LLAMA 2稠密（Dense）模型架构，在低成本下做Scaling Laws实验。而DeepSeek R1未明确特殊架构说明，可能基于Transformer架构针对推理优化，通过强化学习训练实现反思和验证，DeepSeekV1和R1区别在架构这儿就很明显。

2、从训练方式看，V1后训练阶段用SFT和DPO算法。R1在后训练阶段大规模用强化学习技术，结合DeepSeek IE Zero与DeepSeek IE两种核心模型，用机器生成数据训练，这也是DeepSeekV1和R1区别的关键一点。

3、再说模型参数，V1重点探索低成本算法，参数相关没有R1那么庞大。R1参数为660B ，两者在参数规模上DeepSeekV1和R1区别较大。

4、DeepSeek V1主要在低成本情况下保障效果，为整个系列打基础。R1是推理优先的模型，专注处理复杂推理任务，强调深度逻辑推理，这一设计目标的不同，是DeepSeekV1和R1区别所在。

5、应用场景上，V1更多是为超参数和模型大小等做配比实验。R1在数学、代码、自然语言推理任务上表现出色，像DeepSeek-R1-Lite预览版在高难度数学任务上超越o1-preview ，大幅领先GPT-4o等，这显示出DeepSeekV1和R1区别在应用场景的差异。

6、DeepSeek V1基于2万亿Token的中英数据做实验。R1训练数据虽没详细说具体量，但知其靠机器生成数据训练，从数据角度，也能看出DeepSeekV1和R1区别。

7、V1的推理成本通过GQA等方式优化。R1可能因架构和训练方式，在推理成本优化上有不同路径，DeepSeekV1和R1区别在推理成本优化方面也有体现。

8、从模型发展看，V1是探索阶段，为后续版本积累经验。R1是基于前面版本经验，尤其是V3，在推理能力上重点突破，这一发展历程的不同，也是DeepSeekV1和R1区别。

9、在技术创新上，V1探索低成本算法。R1引入强化学习等技术实现推理能力提升，DeepSeekV1和R1区别在技术创新点上较为突出。

10、DeepSeek V1打API价格战，以低价格吸引用户。R1虽没重点提价格，但开源且将提供API ，在商业策略上，DeepSeekV1和R1区别也能看出。

11、性能表现上，V1在多个维度超越LLaMa2 70B 。R1在复杂推理任务上有强大“拆解能力”，两者性能侧重不同，是DeepSeekV1和R1区别的体现。

12、从训练效率讲，V1没有特别突出的训练效率提升技术。R1基于之前版本训练经验，训练路径简洁，训练效率有其独特优势，这也是DeepSeekV1和R1区别。

13、DeepSeek V1在模型基础建设方面努力。R1在推理模型领域发力，两者模型方向的不同，是DeepSeekV1和R1区别要点。

14、V1对于数据配比更关注。R1更注重推理数据的生成和使用，DeepSeekV1和R1区别在数据关注点上不一样。

15、在开源策略上，V1没强调开源。R1将完全开源，包括技术报告并提供API ，DeepSeekV1和R1区别在开源方面很显著。

16、DeepSeek V1在基础算法探索上花精力。R1在强化学习训练方法等方面深入研究，这一技术研究方向的不同，是DeepSeekV1和R1区别。

17、从用户群体看，V1可能吸引对低成本算法和基础模型实验感兴趣的用户。R1吸引对复杂推理任务有需求的用户，DeepSeekV1和R1区别在用户群体这块有区分。

18、V1在模型优化上主要针对成本和基础性能。R1针对推理能力优化，DeepSeekV1和R1区别在模型优化方向上不同。

19、DeepSeek V1的技术更多是基础架构和算法应用。R1有创造性的强化学习应用等新技术，DeepSeekV1和R1区别在技术层面很明显。

20、在应用领域拓展上，V1为后续版本打基础。R1已经在数学、代码等领域展现优势，DeepSeekV1和R1区别在应用领域拓展进度上有差异。