Aspectos clave
Entrenamiento
DeepSeek V3: Sigue un pipeline tradicional de preentrenamiento (14.8 billones de tokens) → Ajuste fino supervisado (SFT) → Aprendizaje por refuerzo (RL).
DeepSeek R1: Se centra en un enfoque de entrenamiento basado en RL, comenzando con ajuste fino en frío e integrando múltiples etapas de RL para optimizar el razonamiento.
Rendimiento en benchmarks
DeepSeek V3: Rendimiento general sólido en benchmarks, alcanzando 87.4% en MMLU y 90.0% en MATH-500.
DeepSeek R1: Destaca en tareas que requieren razonamiento intensivo, con 96.3% en Codeforces y 97.3% en MATH-500, superando a V3 en desafíos específicos de dominio.
Aplicaciones
DeepSeek V3: Modelo versátil de propósito general adecuado para comprensión del lenguaje natural, codificación y generación de texto, ampliamente aplicable en educación, creación de contenido y automatización empresarial.
DeepSeek R1: Optimizado para tareas avanzadas de razonamiento como inferencia lógica y resolución de problemas en múltiples pasos, ideal para atención médica, finanzas, servicios legales y otros casos de uso específicos de la industria.
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El panorama de la IA ha sido revolucionado por la introducción de los modelos DeepSeek V3 y R1. Estos avanzados modelos de lenguaje representan hitos significativos en el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de razonamiento. Este artículo proporciona una comparación detallada de DeepSeek V3 y DeepSeek R1, explorando sus características, rendimiento y aplicaciones prácticas.
Introducción básica de los modelos
Para comenzar nuestra comparación, primero conocemos las características fundamentales de cada modelo.
DeepSeek V3
- Fecha de lanzamiento: 27 de diciembre de 2024
- Escala del modelo:
- Características clave:
- Tamaño del modelo: 671B parámetros (37B activos/token)
- Tokenizador: Tokenizador multilingüe basado en SentencePiece
- Idiomas compatibles: Enfocado en chino, inglés y japonés
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de contexto: 128K tokens
- Formatos de almacenamiento: Inferencia FP8/BF16
- Arquitectura: Mixture of Experts (MoE) + Multi-Head Latent Attention
- Método de entrenamiento: Preentrenamiento → Ajuste fino supervisado (SFT) → Aprendizaje por refuerzo (RL)
- Datos de entrenamiento: 14.8 billones de tokens para preentrenamiento
DeepSeek R1
- Fecha de lanzamiento: 21 de enero de 2025
- Escala del modelo:
- Características clave:
- Tamaño del modelo: 671B parámetros (37B activos/token)
- Tokenizador: Tokenizador mejorado con etiquetas de autorreflexión
- Idiomas compatibles: Multilingüe con adaptación cultural
- Multimodal: Solo texto
- Ventana de contexto: 128K tokens
- Formatos de almacenamiento: Soporte de cuantización Q8/Q5
- Arquitectura: Mixture of Experts (MoE) + pipeline de entrenamiento mejorado con RL
- Método de entrenamiento: Construido sobre la base V3 con pipeline RL (SFT → RL → SFT → RL)
- Datos de entrenamiento: Base V3 + datos de optimización RL
Comparación de modelos
Similitudes:
- Ambos tienen el mismo tamaño de modelo (671B parámetros, 37B parámetros activos por token).
- Ambos utilizan la arquitectura Mixture-of-Experts (MoE).
- Ambos son modelos multilingües que sobresalen en inglés y chino.
Diferencias clave:
- Métodos de entrenamiento: V3 utiliza un pipeline tradicional de preentrenamiento, ajuste fino supervisado (SFT) y aprendizaje por refuerzo (RL). En contraste, R1 se centra en un enfoque basado en RL, incorporando ajuste fino en frío y mecanismos de recompensa para mejorar las capacidades de razonamiento.
Comparación de velocidad
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Comparación de velocidad
fuente de artificialanalysis
Comparación de costos
fuente de artificialanalysis
DeepSeek R1 supera a DeepSeek V3 en velocidad de salida, pero tiene un tiempo de respuesta total más largo. Los precios de entrada y salida de DeepSeek R1 son significativamente más altos que los de DeepSeek V3.
Comparación de benchmarks
Ahora que hemos establecido las características básicas de cada modelo, profundicemos en su rendimiento en varios benchmarks. Esta comparación ayudará a ilustrar sus fortalezas en diferentes áreas.
| Benchmark | DeepSeek-R1 (%) | DeepSeek-V3 (%) |
|---|---|---|
| Codeforces | 96.3 | 63.6 |
| GPQA Diamond | 71.5 | 62.1 |
| MATH-500 | 97.3 | 90.0 |
| MMLU | 90.8 | 87.4 |
Estos resultados sugieren que DeepSeek-R1 está mejor optimizado para tareas intensivas en razonamiento y específicas de dominio (por ejemplo, Codeforces y MATH-500), mientras que DeepSeek-V3 ofrece un rendimiento sólido, aunque ligeramente inferior, en estos benchmarks.
Si deseas ver más comparaciones, puedes consultar estos artículos:
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b: Tareas de lenguaje vs código y matemáticas
- Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando eficiencia y rendimiento.
Aplicaciones y casos de uso
DeepSeek V3
- Diseñado para una amplia gama de tareas, incluyendo comprensión del lenguaje natural, codificación y resolución básica de problemas.
- Aplicable en diversas industrias como educación, creación de contenido y automatización empresarial.
- Destaca en dominios como generación de texto, finalización de código y razonamiento matemático.
- Modelo versátil de propósito general adecuado para diversas aplicaciones.
DeepSeek R1
- Adaptado para tareas que requieren razonamiento avanzado, inferencia lógica y resolución de problemas matemáticos.
- Ideal para abordar desafíos complejos y específicos de la industria en campos como atención médica, finanzas y servicios legales.
- Particularmente efectivo para tareas que requieren razonamiento extendido de Cadena de Pensamiento (CoT), como diagnosticar problemas complejos, analizar escenarios de múltiples pasos y sintetizar información de grandes conjuntos de datos.
Accesibilidad e implementación a través de Novita AI
Novita AI es una plataforma de nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona la nube GPU asequible y confiable para construir y escalar.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
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Paso 2: Elige tu modelo
Navega entre las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
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Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Settings” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API utilizando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las librerías necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completaciones de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_v3"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
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DeepSeek V3 y DeepSeek R1 son potentes LLMs con fortalezas distintas. DeepSeek V3 es un modelo versátil de propósito general conocido por su eficiencia y sólido rendimiento en diversas tareas. DeepSeek R1, por otro lado, es un modelo especializado optimizado para razonamiento avanzado. La elección entre ellos depende de los requisitos específicos de la aplicación. Ambos modelos representan avances significativos en el campo, desafiando a los modelos existentes con su rendimiento, eficiencia y accesibilidad de código abierto.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la principal diferencia entre DeepSeek V3 y R1?
DeepSeek V3 es un modelo de propósito general, mientras que R1 está específicamente diseñado para tareas avanzadas de razonamiento.
¿Estos modelos necesitan hardware especial?
Sí, ambos modelos son grandes y requieren hardware de alto rendimiento, especialmente GPUs con suficiente VRAM.
¿Cómo se entrenan los modelos?
DeepSeek V3 se preentrena en 14.8 billones de tokens. DeepSeek R1 se basa en DeepSeek V3, utilizando ajuste fino y aprendizaje por refuerzo para las habilidades de razonamiento.
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