ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
Imbue Reasoning Agents
Εταιρείες
ΟΔΗΓΟΣ Εταιρειών
DeepSeek V3 και R1 Reasoning
DeepSeek-V3 and DeepSeek-R1 are open-weight model releases with different technical contributions.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
V3 uses a mixture-of-experts architecture; R1 applies reinforcement learning and a multi-stage post-training pipeline to reasoning. Reported GPU-hour figures describe a specific V3 training run, not the full research cost or the cost to train R1.
Βαθιά κατάδυση
The DeepSeek-V3 report describes a 671B-parameter mixture-of-experts model with 37B activated per token. It reports 2.788 million H800 GPU-hours for the full V3 training run; this compute estimate is not the total cost of the research program and does not state the cost of training R1. DeepSeek-R1 builds on DeepSeek-V3-Base. Its paper describes a multi-stage pipeline: cold-start supervised fine-tuning, reasoning-focused reinforcement learning, rejection sampling and supervised fine-tuning, then a second RL stage. The paper evaluates verifiable tasks such as mathematics, coding competitions, and STEM. It also describes smaller distilled models based on Qwen and Llama families.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Inspecting the V3 technical report’s active-versus-total parameter description for its MoE architecture
Comparing R1’s reasoning evaluation on mathematics, coding, and STEM tasks
Studying the stages used to build R1 from a V3 base model
Using smaller R1-distilled models based on Qwen and Llama checkpoints for research
Το μέλλον του DeepSeek V3 και R1 Reasoning
DeepSeek’s reports contribute open-weight model artifacts and technical descriptions of MoE training and RL-based reasoning. Results should be tied to each model, checkpoint, benchmark, and training stage. Reported compute estimates are narrower than total research, infrastructure, and data costs.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Στρατηγική προμηθευτή. Οι χάρτες πορείας προμηθευτών επηρεάζουν τα χαρακτηριστικά που μπορεί να δημιουργήσει η ομάδα σας στη συνέχεια.
- Κόστος και προϋπολογισμός. Οι εμπορικοί όροι και οι επιλογές ανάπτυξης επηρεάζουν το μακροπρόθεσμο κόστος και τον κίνδυνο.
- Κίνδυνος και ασφάλεια. Τα κίνητρα της εταιρείας διαμορφώνουν τις προεπιλογές προϊόντων, τη στάση ασφαλείας και τη διαφάνεια.
Προσέξτε
- Οι ανακοινώσεις κυκλοφορίας ενδέχεται να ξεπεράσουν τη σταθερότητα στις πραγματικές ροές εργασιών παραγωγής.
- Η τιμολόγηση API ή οι αλλαγές πολιτικής μπορούν να σπάσουν τις υποθέσεις από τη μια μέρα στην άλλη.
- Η εξάρτηση από έναν προμηθευτή αυξάνει το κόστος κλειδώματος και μετεγκατάστασης.
Επόμενα βήματα
- Αξιολογήστε τους παρόχους χρησιμοποιώντας τις δικές σας εργασίες και σύνολα δεδομένων.
- Ελέγξτε το απόρρητο, την ασφάλεια και τους νομικούς όρους πριν από την ενσωμάτωση.
- Διατηρήστε ένα εναλλακτικό σχέδιο σε μοντέλα ή προμηθευτές.
- Παρακολουθήστε τις σημειώσεις έκδοσης, ώστε οι αλλαγές στον οδικό χάρτη να μην εκπλήσσουν τις ομάδες.
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the DeepSeek V3 and R1 Reasoning quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Τι είναι ο συλλογισμός DeepSeek V3 και R1;
DeepSeek-V3 and DeepSeek-R1 are open-weight model releases with different technical contributions. V3 uses a mixture-of-experts architecture; R1 applies reinforcement learning and a multi-stage post-training pipeline to reasoning. Reported GPU-hour figures describe a specific V3 training run, not the full research cost or the cost to train R1.
What parameter counts did the DeepSeek-V3 technical report give?
The V3 report describes 671B total parameters and 37B active per token in its MoE architecture.
What was notable about DeepSeek-R1’s reasoning training and release?
The R1 paper describes reinforcement-learning-based reasoning and the project released model weights; the paper does not imply every capability is achieved by RL alone.
What compute figure did the DeepSeek-V3 report give for its full training run?
The V3 report lists 2.788M H800 GPU-hours for the full training run; this is not a full research-cost figure or an estimate for R1 training.
What training signal helped DeepSeek-R1 develop reasoning behaviors?
The R1 report describes RL using verifiable reward signals for reasoning tasks, alongside other stages in the full R1 pipeline.
Ποια είναι μια τεχνική αποτελεσματικότητας που σχετίζεται με την εκπαίδευση του DeepSeek-V3;
Το V3 εισήγαγε τεχνικές όπως η λανθάνουσα προσοχή πολλών κεφαλών και ένα βοηθητικό σύστημα εξισορρόπησης φορτίου χωρίς απώλειες για την αποτελεσματική εκπαίδευση του MoE του.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα