DeepSeek R1 與 Llama 3.3 70B：機器訓練與人類訓練

重點摘要

Llama 3.3 70B：Meta 推出的 700 億參數語言模型，強調效能與效率之間的平衡。它在指令遵循及多語言應用方面表現出色。

DeepSeek R1：DeepSeek AI 推出的推理導向模型，旨在透過強化學習提升推理能力。在程式碼相關任務中展現專家級的表現。

核心差異：Llama 3.3 在一般效能與效率之間取得平衡，而 DeepSeek R1 則優先考慮進階推理與程式碼任務。

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Meta 的 Llama 3.3 70B 與 DeepSeek AI 的 DeepSeek R1 代表了大型語言模型領域的重大突破。這兩個模型在開源社群中備受關注，各自展現了獨特的技術優勢與應用潛力。本文提供全面的技術比較，幫助開發者與研究人員深入了解這些模型的核心優勢與限制，從而在實際應用中做出更明智的決策。

模型基本介紹

在開始比較之前，我們先了解每個模型的基本特性。

DeepSeek R1

• 發布日期：2025 年 1 月 21 日
• 模型規模：
  • deepseek/deepseek-r1（671b）
  • deepseek/deepseek-r1-turbo 具備 3 倍吞吐量及限時 60% 折扣
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b
  • deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b
• 主要特點：
  • 模型規模：671B 參數（每 token 活躍 37B）
  • 分詞器：強化版分詞器，附帶自我反思標記
  • 支援語言：多語言，具備文化適應能力
  • 多模態：純文字
  • 背景窗口：128K token
  • 儲存格式：支援 Q8/Q5 量化
  • 架構：混合專家模型（MoE）+ 強化學習增強訓練流程
  • 訓練方法：基於 V3 基礎模型，採用強化學習流程（SFT → RL → SFT → RL）
  • 訓練資料：V3 基礎資料 + 強化學習最佳化資料

來源

Llama 3.3 70B

• 發布日期：2024 年 12 月 6 日
• 模型規模：
  • meta-llama/llama-3.3-70b-instruct
• 主要特點：
  • 模型規模：70B 參數
  • 支援語言 ： 英文、德文、法文、義大利文、葡萄牙文、印地文、西班牙文及泰文。
  • 多模態：純文字
  • 背景窗口：131K token
  • 架構：分組查詢注意力（GQA）以提升處理效率與推論可擴展性
  • **訓練資料 **：15 兆個 token 的龐大資料集
  • 訓練方法：使用監督式微調（SFT）與基於人類回饋的強化學習（RLHF）。

DeepSeek R1 與 Llama 3.3 70B 的主要區別在於它們的強化學習方法。Llama 3.3 70B 採用基於人類回饋的強化學習（RLHF），納入直接的人類評估以符合人類偏好；而 DeepSeek R1 則實施迭代式機器驅動的強化循環（SFT → RL → SFT → RL），較少依賴人工干預。

速度比較

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速度比較

來源：artificialanalysis

成本比較

來源：artificialanalysis

Llama 3.3 70B 在輸出速度與延遲方面超越 DeepSeek R1。DeepSeek R1 的輸入與輸出價格明顯高於 Llama 3.3 70B。

然而，Novita AI 推出 Turbo 版本，具備 3 倍吞吐量及限時 60% 折扣！

基準測試比較

現在我們已經確立了每個模型的基本特性，接下來深入探討它們在各種基準測試中的表現。這項比較將有助於說明它們在不同領域的優勢。

基準測試	DeepSeek-R1 (%)	Llama 3.3 70B (%)
LiveCodeBench（程式碼）	62	29
GPQA Diamond	71	50
MATH-500	96	77
MMLU-Pro	84	71

這些結果顯示，DeepSeek R1 的機器驅動迭代式強化學習方法，在需要精確推理與結構化問題解決能力的專業技術領域中，可能特別有效於發展更強的能力。

如果您想查看更多比較，可以參考以下文章：

• Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：語言任務 vs 程式碼與數學
• DeepSeek R1 vs OpenAI o1：GRPO 與 PPO 的不同架構

硬體需求

**模型 **	** 參數規模 **	GPU 配置
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	4.9B	1 個 NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM），搭配模型分片
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	9.0B	1 個 NVIDIA A100（40GB VRAM）或 2 個 RTX 4090（24GB VRAM），搭配張量平行
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	32B	2 個 NVIDIA A100（40GB VRAM）或 1 個 NVIDIA H100（80GB VRAM）或 4 個 RTX 4090（24GB VRAM），搭配張量平行
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	70B	4 個 NVIDIA A100（40GB VRAM）或 2 個 NVIDIA H100（80GB VRAM）或 8 個 RTX 4090（24GB VRAM），搭配大量平行化
DeepSeek-R1:671B	671B（370 億個活躍參數）	16 個 NVIDIA A100（40GB VRAM）或 8 個 NVIDIA H100（80GB VRAM），需配備 InfiniBand 的分散式 GPU 叢集
Llama 3.3 70B	70B	1 個 NVIDIA A100（40GB VRAM），約需 40GB GPU VRAM。建議本地使用最少 24GB VRAM，最佳效能則需要 40-48 GB。

應用與使用案例

DeepSeek R1

• 長文件分析與理解：利用其 128K token 背景窗口，深入分析科學論文、法律文件與技術規格，在長篇幅文字中保持卓越的資訊保留能力。
• 高品質內容創作：生成細膩的創意寫作、技術文件及學術內容，在長篇作品中展現優異的連貫性與邏輯結構。
• 複雜推理任務：擅長需要多步驟推理、因果分析及領域專業知識的複雜問答情境，尤其在科學與數學領域表現突出。
• 資訊綜合與轉換：在濃縮與重組複雜資訊方面表現出色，涵蓋摘要、知識萃取及內容改寫任務，尤其適用於專業技術領域。

Llama 3.3 70B

• Llama 3.3 70B 在多元部署場景中表現優異，充分利用其強大的多語言能力與廣泛的知識庫：
• 進階多語言應用：為企業級對話代理與客戶支援系統提供動力，支援八種語言，使組織能夠在國際市場上部署統一解決方案。
• 開發者生產力工具：為軟體開發流程提供全面的程式碼協助，包括程式碼生成、除錯支援及文件建立，儘管與專用程式碼模型相比效能中等。
• 進階合成資料生成：協助建立多樣化的機器學習訓練資料集、模擬使用者互動及情境規劃，具備強大的上下文一致性。
• 跨文化內容策略：為全球行銷活動與國際溝通提供高效的內容本地化、翻譯及文化適應服務，維持細微的文化敏感度。

透過 Novita AI 取得與部署

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 以輕鬆部署 AI 模型，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置與擴展。

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳戶，然後點選 模型庫 按鈕。

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步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：取得 API 金鑰

為了驗證 API，我們將為您提供一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以依照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專屬的套件管理器來安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例。

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 # 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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如果免費額度用完，您可以付費繼續使用。

Llama 3.3 70B 與 DeepSeek R1 透過互補優勢滿足不同的市場需求。Llama 3.3 70B 提供平衡的多功能性與運算效率，非常適合主流應用；而 DeepSeek R1 則在複雜推理與技術領域展現優越能力，尤其在程式碼密集的環境中表現出色。

常見問題

Llama 3.3 支援哪些語言？

Llama 3.3 全面支援八種語言：英文、法文、德文、印地文、義大利文、葡萄牙文、西班牙文及泰文。

這些模型需要特殊硬體嗎？

是的，這兩個模型規模龐大，需要高效能硬體，特別是具備大量 VRAM 的 GPU。

Llama 3.3 與標準開發環境相容嗎？

是的，Llama 3.3 專為在廣泛可用的 GPU 及開發者級硬體配置上高效運作而設計，提高了更多實作場景的可及性。

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