DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: почему это не называется R2

Когда DeepSeek представил V3.1 в августе 2025 года, многие ожидали новое поколение: «Почему не R2?» Ответ кроется в стратегическом сдвиге от чисто рассуждающего движка к гибкой LLM, готовой к работе с агентами. В то время как DeepSeek R1 был передовой моделью рассуждения на основе обучения с подкреплением, V3.1 представляет собой другую эволюцию: сочетание быстрого взаимодействия, глубоких рассуждений и использования инструментов.

В этой статье рассматриваются ключевые различия между DeepSeek V3.1 и R1 не только с точки зрения бенчмарков или архитектуры, но и с точки зрения того, почему DeepSeek переходит к гибридному выводу, реальным сценариям использования агентов и эффективности.

Какие основные улучшения в DeepSeek V3.1 по сравнению с R1?

Измерение	DeepSeek V3.1	R1
Поддержка режимов	Гибридный режим мышления. Поддерживает переключение через шаблон чата: • thinking включает цепочку рассуждений • response переключает в режим прямого ответа	Только режим рассуждения. В основном цепочка рассуждений с фиксированным режимом
Возможности инструментов/агентов	Более сильные навыки агента. • Пост-обучение улучшает использование инструментов • Поддерживает структурированные вызовы инструментов • Специализированные шаблоны кода/поискового агента	Изначально не поддерживал. Обновление R1-0528 позже добавило вывод JSON и вызов функций
Эффективность вывода	Быстрые ответы. • Режим DeepThink ≈ качество ответа R1 • Режим без мышления быстрее, подходит для чувствительных к задержке приложений	Медленнее, но стабильнее. • В основном режим рассуждения, лучше всего для задач, требующих точности

DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: история релизов

DeepSeek R1 (январь 2025)

• Первая модель рассуждения на основе RL
• Паритет производительности: соответствует OpenAI o1 (эквивалент GPT-4o) по бенчмаркам математики/кодирования/рассуждений
• SOTA для плотных моделей: шесть дистиллированных моделей меньшего размера (1.5B–70B) достигли передовых результатов
• Инновационный подход: пионер «крупномасштабного RL в пост-обучении»

---

DeepSeek R1–0528 (май 2025)

• Промежуточное обновление с улучшением качества и удобства использования
• Улучшения бенчмарков: повышенные показатели производительности
• Обновления интерфейса: улучшенный пользовательский опыт взаимодействия
• Снижение галлюцинаций: лучшая фактическая согласованность
• Новые возможности API: поддержка вывода JSON и вызова функций

---

DeepSeek V3.1 (август 2025)

• Первый шаг к эре агентов
• Гибридный вывод: одна модель поддерживает два режима (Think и Non-Think)
• Более быстрое мышление: V3.1-Think достигает результатов быстрее, чем R1–0528
• Улучшенные навыки агента: улучшения пост-обучения для использования инструментов и многошаговых задач
• Поддержка контекста: сохраняет 128K токенов контекста во всех режимах

DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: архитектура

DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: бенчмарки

Общий бенчмарк

Бенчмарк поискового агента

Бенчмарк кода

Бенчмарк кодового агента

Математический бенчмарк

V3.1-Thinking превосходит или соответствует R1-0528 по общим задачам, кодированию, математике и поиску.
V3.1-Non-Thinking лидирует в бенчмарках кодовых агентов, в то время как R1-0528 показывает лишь небольшое преимущество в долгих гуманитарных рассуждениях.

DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: скорость

Метрика	DeepSeek V3.1 (Non-thinking)	DeepSeek R1–0528	DeepSeek V3.1 (Reasoning)
Скорость вывода (токенов/с, чем больше, тем лучше)	20	20	20
Задержка – время до первого токена ответа (с)	2.9	102.3	103.9
Сквозное время ответа (500 токенов) (с, чем меньше, тем лучше)	28.1 (25.2 ввод + 2.9 вывод)	127.1 (99.4 ввод + 24.9 вывод + 2.8 оценка мышления)	129.2 (101 ввод + 25.2 вывод + 3.0 оценка мышления)

Попробуйте DeepSeek V3.1 сейчас в бесплатной песочнице!

Ценность гибридного режима мышления V3.1 заключается в гибкости:

• Режим без мышления: минимальная задержка (всего 2.9 с до первого токена, 28.1 с для полного ответа в 500 токенов). Лучше всего подходит для чувствительных к задержке приложений, таких как чат или интерактивные API.
• Режим рассуждения: производительность, сопоставимая с R1–0528, сохраняя высокую точность цепочки рассуждений. Лучше всего подходит для сложных задач рассуждения.
• Общая оптимизация: улучшение заключается не в сырой скорости вывода, а в возможности обойти длинные «задержки мышления». Это позволяет V3.1 балансировать между быстрым взаимодействием и глубокими рассуждениями в зависимости от задачи.

DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: системные требования

Модель	Всего параметров	Активированных параметров	Длина контекста
DeepSeek-V3.1-Base	671B	37B	128K
DeepSeek-V3.1	671B	37B	128K
DeepSeek-R1-0528	671B	37B	128K
DeepSeek-R1	671B	37B	128K

Полная модель MoE с 671B требует порядка 1–1.5 ТБ GPU RAM для работы с полной точностью.

А чтобы воспользоваться оптимизациями FP8 в V3.1, рекомендуется использовать GPU с поддержкой FP8 (NVIDIA H100, H200, серия Blackwell).

Вы можете использовать почасовую оплату Novita AI, чтобы получить H200 SXM всего за $1.63/час, или H100 SXM всего за $0.90/час.

DeepSeek V3.1 против DeepSeek R1: приложения

Тип задачи	Рекомендуемая модель	Рекомендуемый режим
Вызов API-инструментов	DeepSeek V3.1	Режим без мышления
Многошаговое выполнение агента	DeepSeek V3.1	Режим без мышления
Рассуждение: математика/логика/программирование	DeepSeek V3.1 или R1	Режим мышления
Быстрое взаимодействие с пользователем	DeepSeek V3.1	Режим без мышления
Чтение и обобщение длинных документов	DeepSeek V3.1	Режим мышления (контекст 128K)

Резюме: R1 — это передовой движок рассуждения, лучший для задач, требующих логики и вычислений, в то время как V3.1 — более универсальная модель с поддержкой агентов, которая может обслуживать как общий чат, так и сложные приложения на основе инструментов.

Как получить доступ к DeepSeek V3.1 и R1 через дешевый и стабильный API?

Novita AI интегрирует широкий спектр моделей DeepSeek, включая V3.1, R1 0528, V3 Turbo, R1 Turbo, а также несколько легковесных дистилляций, таких как Qwen 14B/32B и LLaMA 70B, охватывая всё от длинноконтекстных рассуждений до экономичного вывода.

Что отличает Novita, так это собственная оптимизированная версия DeepSeek R1 Turbo, обеспечивающая до 3× более высокую пропускную способность и ограниченную по времени скидку 60%, что делает её идеальным выбором для разработчиков, ищущих как производительность, так и доступность.

Метрика	Значение DeepSeek V3.1
Цена ввода	$0.55
Цена вывода	$1.66
Задержка	3.00 с
Пропускная способность	48.28 tps
Время работы	🟩🟩🟩

Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей

Войдите в свою учетную запись и нажмите кнопку Model Library.

Попробуйте DeepSeek V3.1 сейчас!

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите модель, которая соответствует вашим потребностям.

Шаг 3: Начните бесплатную пробную версию

Начните бесплатную пробную версию, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Шаг 4: Получите ключ API

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый ключ API. Перейдя на страницу «Settings», вы можете скопировать ключ API, как показано на изображении.

Шаг 5: Установите API

Установите API, используя менеджер пакетов, соответствующий вашему языку программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим ключом API, чтобы начать взаимодействие с Novita AI LLM. Это пример использования чата completions API для пользователей Python.

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.novita.ai/openai"
api_key = "<Your API Key>"
model = "deepseek/deepseek-v3.1"

client = OpenAI(
    base_url=base_url,
    api_key=api_key,
)

stream = True # or False
max_tokens = 1000

response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    extra_body={
    }
  )

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)
  
  

DeepSeek R1 остаётся эталоном рассуждения — он был пионером пост-обучения на основе RL и конкурировал с GPT-4o по математике и логике. Но он медленный, жёсткий и не был создан для агентов.

DeepSeek V3.1, напротив, спроектирован для эры реального развёртывания:

• 🔁 Переключайтесь между рассуждением и скоростью.
• 🛠️ Вызывайте API, агентов и инструменты нативно.
• 🚀 Выполняйте вывод быстрее, платите меньше и интегрируйтесь умнее.

Вместо того чтобы называть его R2, DeepSeek решил обозначить новое направление с V3.1: он не просто умнее — он удобнее в использовании.

Для разработчиков, исследователей и бизнеса V3.1 — это практичная, гибкая и готовая к производству альтернатива, в то время как R1 остаётся академическим эталоном.

Часто задаваемые вопросы

Является ли V3.1 просто более быстрой версией R1?

Не совсем. Хотя V3.1-Think соответствует R1 по качеству рассуждений, его режим без мышления обеспечивает сверхнизкую задержку. Что более важно, V3.1 поддерживает агентные задачи и структурированное использование инструментов, чего R1 нативно не делает.

Почему DeepSeek пропустил название «R2»?

Потому что V3.1 — это не просто новая модель рассуждения, это новая гибридная парадигма. Название сигнализирует о том, что DeepSeek сосредоточен на готовности к эре агентов, а не просто на улучшенной логике.

Как легко попробовать DeepSeek V3.1?

Вы можете использовать Novita AI, чтобы мгновенно протестировать DeepSeek V3.1 в бесплатной песочнице. Novita предлагает:
✅ Полную поддержку DeepSeek V3.1, R1 и Turbo моделей
💸 H100 от $0.90/ч, H200 от $1.63/ч (спот-цены)

Novita AI — это облачная платформа «всё в одном», которая расширяет ваши возможности в области ИИ. Интегрированные API, бессерверные решения, GPU-инстансы — экономически эффективные инструменты, которые вам нужны. Устраните инфраструктурные заботы, начните бесплатно и воплотите своё ИИ-видение в реальность.

Рекомендуемое чтение

Qwen 3 в RAG-пайплайнах: универсальная LLM, эмбеддинги и модели реранжирования

Trae или Claude Code: что лучше использовать с Kimi K2?

Стоимость DeepSeek R1 0528: сравнение API, GPU, On-Prem