架构差异：DeepSeek-R1 强调通过强化学习提升推理能力，而 DeepSeek-V3 则采用 MoE 架构，注重模型的可扩展性和效率。

DeepSeek-R1与DeepSeek-V3架构对比
架构特点
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 的核心特性在于采用了 Multi-head Latent Attention (MLA)，这有助于显著提高推理效率[^1]。此外，为了降低成本并优化资源利用，DeepSeek-V3 还集成了 DeepSeekMoE 技术，使得训练过程更加经济高效[^2]。另一个重要改进是引入了多token预测（MTP）训练目标，这种机制能够有效提升模型整体性能。
def deepseek_v3_architecture():
mla = "Multi-head Latent Attention"
moe = "DeepSeekMoE"
training_goal = "Multi-Token Prediction"

architecture_features = {
'Inference Efficiency': mla,
'Training Cost Reduction': moe,
'Performance Improvement': training_goal
}

return architecture_features
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DeepSeek-R1
相比之下，DeepSeek-R1 基于早期版本的基础模型构建而成，并经过特定调整以适应不同的应用场景需求[^3]。尽管 R1 同样包含了 SFT 和偏好调优步骤，但在具体实施上有所区别，这意味着它可能更适合某些特定的任务环境而非追求广泛的适用性和高性能表现。
def deepseek_r1_architecture():
base_model = "Early Version of Foundation Model"
tuning_steps = ["SFT", "Preference Tuning"]

r1_features = {
'Base on Early Model': True,
'Tuning Steps': tuning_steps
}

return r1_features
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适用场景
对于需要高度定制化解决方案的应用领域来说，DeepSeek-R1 可能会是一个更好的选择，因为它可以根据具体的业务逻辑进行灵活调整；而对于那些寻求最大化计算资源利用率并且希望获得最佳性能指标的企业而言，则应考虑采用具备更高扩展性的 DeepSeek-V3 模型。