关键亮点
DeepSeek R1：
专为 原始推理能力 设计，在数学、编码和通用知识任务上表现出色。
采用 671B 混合专家（MoE）架构，并经过强化学习增强训练。
需要大量计算资源，但 蒸馏版本（8B–70B） 提供了更易用的选项。
Gemma 3：
优先考虑 多功能性、效率和多模态能力，支持 140+ 种语言和视觉任务。
可在 单 GPU 或 TPU 上高效运行，非常适合资源受限的环境。
在 内容创作 、 多语言任务 ** 和 ** 设备端应用 上表现出色，提供较小的模型（1B–4B）。
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大型语言模型（LLM）的发展日新月异，每一次迭代都在重新定义人工智能的可能性。在最新的进展中，包括 Google 的 Gemma 3（其开源模型家族的最新成员）和 DeepSeek AI 的 R1（一款专为推理能力而设计的模型）。本文将对这两款领先模型进行详细的技术对比，分析它们的架构、性能以及在不同应用中的适用性。
模型基本介绍
为了开始对比，我们首先了解每个模型的基本特征。
DeepSeek R1
- 发布日期：2025 年 1 月 21 日
- 模型规模：
- 关键特性：
- 模型大小：671B 参数（每 token 激活 37B）
- 分词器：增强型分词器，支持自我反思标签
- 支持语言：多语言，具备文化适应能力
- 多模态：仅文本
- 上下文窗口：128K tokens
- 存储格式：支持 Q8/Q5 量化
- 架构：混合专家（MoE）+ 强化学习增强训练流程
- 训练方法：基于 V3 基础模型，采用强化学习流程（SFT → RL → SFT → RL）
- 训练数据：V3 基础数据 + 强化学习优化数据
Gemma 3
- 发布日期：2025 年 3 月 12 日
- 模型规模：
- Gemma 1B（仅文本，32K 上下文窗口） Gemma 4B（多模态 - 视觉，128K 上下文窗口） Gemma 12B（多模态 - 视觉，128K 上下文窗口） Gemma 27B（多模态 - 视觉，128K 上下文窗口）
- 关键特性：
- **支持语言 **：支持 140+ 种语言。
- 预训练
- 新分词器，支持 140+ 种语言。
- 训练数据量：
- 2T tokens（1B）、4T tokens（4B）、12T tokens（12B）、14T tokens（27B）。
- 使用 Google TPU 和 JAX 框架。
- 后训练
- 蒸馏：来自更大的指令模型。
- RLHF：对齐人类偏好。
- RLMF：改进数学推理。
- RLEF：提升编码技能。
来自 Google
在 DeepSeek-R1 发布后，包括 Gemma 3 在内的许多模型开始在其训练中引入各种形式的 ** 强化学习（RL）**，例如 RLHF、RLMF 和 RLEF，以增强对齐、推理和编码等特定能力。
速度对比
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速度对比
Gemma 3 27B 在输出速度和延迟方面均优于 DeepSeek R1。
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基准测试对比
在了解了每个模型的基本特性后，让我们深入探讨它们在不同基准测试中的表现。以下对比将有助于说明它们各自的优势领域。
| 基准测试 | DeepSeek-R1 | Gemma 3 27B | Gemma 3 1B |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench（编码） | 62 | 30 | 2 |
| GPQA Diamond | 71 | 42 | 19 |
| MATH-500 | 96 | 50 | - |
| MMLU-Pro | 84 | 68 | 14.7 |
也就是说，DeepSeek-R1 在数学和代码相关基准测试中表现突出，而 Gemma 3 在推理、多语言能力和多模态方面展现了全面的性能。值得注意的是，Google 内部评估显示，Gemma 3 的 Elo 分数非常接近 DeepSeek-R1，同时计算需求显著降低。
如果你想查看更多对比，可以查看以下文章：
- Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：语言任务 vs 代码与数学
- DeepSeek R1 vs OpenAI o1：GRPO 与 PPO 的不同架构
- QwQ 32B：DeepSeek R1 的紧凑型 AI 对手
硬件要求
| **模型 ** | ** 参数量 ** | GPU 配置 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 4.9B | 1 x NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM），需模型分片 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 9.0B | 1 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 2 x RTX 4090（24GB VRAM），需张量并行 |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B | 2 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 1 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 4 x RTX 4090（24GB VRAM），需张量并行 |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 70B | 4 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 2 x NVIDIA H100（80GB VRAM）或 8 x RTX 4090（24GB VRAM），需大量并行 |
| DeepSeek-R1:671B | 671B（370 亿活跃参数） | 16 x NVIDIA A100（80GB VRAM）或 8 x NVIDIA H100（80GB VRAM），需配备 InfiniBand 的分布式 GPU 集群 |
| Gemma 3 27B | 27B | 仅需 1 块 H100 GPU |
关键区别在于硬件需求。Gemma 3 针对效率进行了优化，可在单个 GPU 或 TPU 上运行，较小的模型（1B、4B）适用于资源受限的场景。相比之下，DeepSeek-R1 需要大量基础设施，全性能运行时需多达 32 块 Nvidia H100 GPU。虽然蒸馏版本（1.5B–70B）降低了需求，但基础 R1 模型专为大规模部署而设计。
来自 Google
应用场景
DeepSeek R1
- 数学：能够解决高级数学问题，包括符号推理、方程求解和优化任务，非常适合 STEM 相关应用。
- 编码：擅长生成复杂代码、理解复杂逻辑和调试大型软件项目，是开发人员和工程师的宝贵工具。
- 通用知识：在广泛的主题上展现出强大的推理能力，适合需要深度理解和准确综合多样化知识领域的任务。
Gemma 3
- 多模态和多语言支持，结合其高效性，使其适用于广泛的应用：
- 内容创作与沟通：生成各种文本格式，驱动聊天机器人，总结文本，从图像中提取信息。
- 研究与教育：作为 NLP 和 VLM 研究的基础，用于语言学习工具和知识探索。
- 设备端应用：小型变体针对移动和 Web 部署进行了优化。
- 专业助手：个人代码助手、商务邮件助手等。
通过 Novita AI 实现部署与可访问性
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供简单 API 轻松部署 AI 模型，同时还提供经济可靠、支持构建和扩展的 GPU 云。
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为验证 API 身份，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，按图中所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
根据编程语言使用相应的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入开发环境。使用 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是 Python 用户使用聊天补全 API 的示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "deepseek/deepseek_r1"
stream = True # 或 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)
注册后，Novita AI 将提供 $0.5 赠金，助您快速上手！
如果免费额度用尽，您可以付费继续使用。
Gemma 3 和 DeepSeek R1 在先进 AI 开发中采用了不同的方法：
- Gemma 3 专注于多功能性、效率和多模态能力，在多样化应用和资源受限环境中表现出色。它能够在单 GPU 或 TPU 上运行，结合强大的基准性能，使开发人员和研究人员能够轻松使用。
- DeepSeek R1 优先考虑原始推理能力，尤其是在数学和编码等技术领域，利用更大的参数量和混合专家架构。虽然基础模型需要大量计算资源，但蒸馏版本为需要强推理能力的任务提供了更实用的选择。
两者之间的选择取决于应用需求、计算资源以及多功能性与专业能力之间的平衡。
常见问题解答
Gemma 3 的上下文窗口大小是多少？
4B、12B 和 27B 模型具有 128K 上下文窗口，而 1B 模型具有 32K 上下文窗口。
Gemma 3 的主要优势是什么？
多功能性、效率、多模态以及在各种任务上的强大性能，能够在单 GPU 或 TPU 上运行。
如何通过 API 访问 DeepSeek R1？
Novita AI 为您提供经济可靠的 DeepSeek R1 API。
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