杭州深度求索公司打造的深度学习平台，DeepSeek集智能搜索、数据分析、多模态处理于一体，提供从模型训练到行业落地的全栈能力。其核心优势在于：
- 技术融合：整合NLP、CV、强化学习等技术，支持文本、图像、语音等多模态数据处理；
- 灵活部署：提供云端API、本地化部署及开源模型，适配企业不同算力需求；
- 行业覆盖：已在金融、医疗、政务等10+领域落地，如南钢集团的智能质检、邮储银行的智能客服等。
平台目前包含通用语言模型（如V3）、代码专用模型（如R1）、多模态模型（如Janus-Pro）三大类，其中R1与V3的deepseek模型区别最受关注。
一、DeepSeek模型
DeepSeek包含超10款模型，按能力可分为通用型、推理型、多模态型。
- 通用型：
- DeepSeek-V3：6710亿参数的混合专家（MoE）模型，激活参数仅370亿，成本低至557万美元；
- DeepSeek-GPT：长文本生成能力突出，适合内容创作；
- 推理型：
- DeepSeek-R1：基于V3架构优化，专注数学、代码等复杂推理任务，支持“思维链”可视化；
- R1-Distill系列：轻量化推理模型，最低1.5B参数，适配边缘计算；
- 多模态型：
- Janus-Pro：支持图文混合生成，性能超越DALL-E 3。
二、R1 vs V3：三大维度解析deepseek模型
1. 模型定位
- V3：全能型选手
定位通用NLP任务，擅长多模态处理与长文本生成，支持128K上下文窗口。例如，自动生成万字行业报告，延迟降低42%。 - R1：推理专家
专攻数学证明、代码生成等复杂逻辑任务，通过强化学习实现“自我反思”，在Codeforces编程竞赛中超越96%人类选手。
2. 技术架构
- V3的MoE创新：
采用多头潜在注意力（MLA）技术，压缩Key-Value缓存至传统架构的1/4，内存占用减少60%。 - R1的强化学习突破：
完全摒弃监督微调（SFT），通过群组相对策略优化（GRPO）激发推理能力，训练效率提升4.3倍。
3. 性能对比
| 评测项 | V3得分 | R1得分 | 行业标杆（GPT-4o） |
|---|---|---|---|
| AIME数学竞赛 | 68.7% | 79.8% | 78.5% |
| Codeforces Elo | 1950 | 2029 | 2015 |
| 长文本处理（DROP） | 91.2% | 85.6% | 89.4% |
三、场景适配：如何选择模型
V3适用场景
- 内容生产：广告文案、技术文档生成（如新疆日报的新闻自动化）；
- 多模态处理：医疗影像报告逆向推理、工业质检（江苏银行智能合同审核）；
- 长文本分析：金融尽调报告、论文综述撰写。
R1适用场景
- 复杂推理：
- 科研：数学定理证明、材料配方优化（如某医院病例库分析）；
- 金融：高频交易策略生成、SQL查询逻辑优化；
- 代码开发：
- 自动生成Python/Java代码（输入“写快速排序函数”即可生成完整代码）；
- 代码审查与重构建议。