SıradakiSonraki rehber
Akıl Yürütme Ajanlarını Aşılayın
Şirketler
Şirketler KILAVUZU
DeepSeek V3 ve R1 Muhakeme
DeepSeek-V3 and DeepSeek-R1 are open-weight model releases with different technical contributions.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
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.
Derin Dalış
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.
Gerçek Dünya Uygulaması
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
DeepSeek V3 ve R1 Muhakemesinin Geleceği
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.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Satıcı stratejisi. Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler.
- Maliyet ve bütçe. Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler.
- Risk ve güvenlik. Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir.
Dikkat edin
- Lansman duyuruları, gerçek üretim iş akışlarında istikrarın önüne geçebilir.
- API fiyatlandırması veya politika değişiklikleri, varsayımları bir gecede boşa çıkarabilir.
- Tek satıcıya bağımlılık, bağlılık ve geçiş maliyetlerini artırır.
Sonraki adımlar
- Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin.
- Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin.
- Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün.
- Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the DeepSeek V3 and R1 Reasoning quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
What is DeepSeek V3 and R1 Reasoning?
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.
DeepSeek-V3'ün eğitimiyle ilişkili verimlilik tekniklerinden biri nedir?
V3, MoE'yi verimli bir şekilde eğitmek için çok kafalı gizli dikkat ve yardımcı kayıpsız yük dengeleme şeması gibi teknikleri tanıttı.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi