在手机或桌面上使用 DeepSeek 应用时，我们常常会拿不准：日常任务究竟该选 R1（也称为 DeepThink），还是使用默认的 V3 模型。
对开发者来说，挑战略有不同。通过 API 集成 DeepSeek 时，要判断哪个模型更契合项目需求并能提升功能表现。
在本文中，我将梳理这两个模型的关键点，帮助您更轻松地做出选择。我会通过示例展示各模型在不同场景下的行为与表现，并提供一份决策指南，方便您在 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 之间进行选择。
我们通过每周五的免费通讯 The Median 为读者带来最新 AI 动态，精炼解读本周要闻。订阅后，每周花几分钟即可保持敏锐：
什么是 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1？
DeepSeek 是一家中国 AI 初创公司。其以显著低于 OpenAI o1 的成本开发出 DeepSeek-R1，因而获得国际关注。就像 OpenAI 拥有我们熟悉的 ChatGPT 应用一样，DeepSeek 也有类似的对话机器人，并提供两个模型：DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。
什么是 DeepSeek-V3？
DeepSeek-V3 是我们与 DeepSeek 应用交互时的默认模型。它是一款通用型 大型语言模型（LLM） ，擅长充当多用途工具，能处理广泛任务。
该模型与其他知名语言模型竞争，例如 OpenAI 的 GPT-4o 。
DeepSeek-V3 的一项关键特性是采用了专家混合（MoE）方法。该方法允许模型从不同的“专家”中选择来执行特定任务。当您给出提示后，模型只会激活与该任务最相关的部分，从而在节省算力的同时提供精准结果。想进一步了解，可查看这篇关于 专家混合（MoE） 的博文。
总的来说，DeepSeek-V3 是满足我们对 LLM 日常大多数需求的可靠之选。但与多数 LLM 一样，它基于下一词预测工作，这限制了其在需要推理的问题求解上，以及在训练数据未涵盖的新答案上的能力。
什么是 DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1 是一款面向高级推理与深度问题求解的强大推理模型。它非常适合不止于“复述”已有代码的编程挑战，以及偏重逻辑的问题。
可以把它看作在任务需要高阶认知操作（类似专业级/专家级推理）时的首选方案。
我们可以通过点击“DeepThink (R1)”按钮来激活它：
DeepSeek-R1 的独到之处在于其对 强化学习 的专项应用。R1 的训练以 V3 为基础，利用其强大的能力与海量参数空间。它通过让模型为问题场景生成多种解法来进行强化学习，再用基于规则的奖励系统评估答案与推理步骤的正确性。该强化学习方法促使模型随时间打磨推理能力，逐步学会自主探索与构建推理路径。
DeepSeek-R1 是 OpenAI o1 的直接竞争对手。
V3 与 R1 的一个差异在于，与 R1 对话时我们不会立刻得到回复。模型会先采用 思维链 推理来思考问题，完成思考后才开始输出答案。
这也意味着总体上 R1 的响应明显慢于 V3，因为其思考过程可能需要数分钟，后面的示例会提到这一点。
V3 与 R1 的差异
我们从多个方面来对比 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 的不同：
推理能力
DeepSeek-V3 不具备推理能力。如前所述，它作为下一词预测器工作。这意味着它能回答那些在训练数据中已被编码的问题。
由于训练数据量极其庞大，它几乎可以回答任何主题的问题。与其他 LLM 一样，它擅长自然流畅的对话与创意表达。它适用于写作、内容创作，或回答很可能已被多次解决的通用问题。
相对而言，DeepSeek-R1 在复杂问题求解、逻辑推断与循序渐进的推理任务上更具优势。它旨在应对需要深入分析与结构化解法的棘手问题。遇到复杂编程挑战或精细的逻辑谜题时，R1 值得依赖。
速度与效率
得益于专家混合（MoE）架构，DeepSeek-V3 的响应更快、更高效。这使 V3 成为对速度要求较高的实时交互场景的理想选择。
DeepSeek-R1 通常需要更久来生成回复，但这是为了提供更深入、更结构化的答案。额外耗时用于确保解答全面且深思熟虑。
记忆与上下文处理
两者都可处理最多 64,000 个输入 token，但 DeepSeek-R1 在长时交互中维持逻辑与上下文的一致性方面尤为擅长。这使其适合需要持续推理与跨长对话或复杂项目保持理解的任务。
最适合 API 用户的场景
对于 API 使用者，DeepSeek-V3 能提供更自然流畅的交互体验。其在语言与对话上的优势使用户互动更顺滑、更具吸引力。
R1 的响应时间对许多应用来说可能是个问题，因此我建议仅在确有必要时才使用它。
需要注意的是，API 使用时的模型名称并非 V3 与 R1。V3 对应 deepseek-chat，而 R1 对应 deepseek-reasoner。
价格差异
在选择模型时，还需注意 V3 比 R1 更便宜。虽然本文重点关注功能性，但也应结合各模型的成本与我们的具体需求和预算来权衡。有关费用的更多信息，请查看 其 API 定价文档 。
DeepSeek-R1 vs. V3：来自 DeepSeek Chat 的示例
示例 1：问题求解与逻辑任务
我们用下面这个问题来比较两者的推理能力：
“使用数字 [0-9] 组成三个数：x、y、z，使得 x+y=z”
例如，一个可行解是：x = 26，y = 4987，z = 5013。它使用了 0-9 所有数字，且 x + y = z。
当我们把这个问题交给 V3 时，它会立即输出一段很长的回答，并最终错误地得出“无解”的结论：
另一方面，R1 经过大约 5 分钟的推理后可以找到一个解：
这表明 R1 更适合需要数学推理的问题；而像 V3 这样的下一词预测模型，除非训练时见过大量类似问题，否则很难走上正确的解题路径。
示例 2：创意写作
接下来关注创意写作。我们让两个模型分别写一篇关于“群体中的孤独”的微型小说。
“写一篇关于群体中孤独感的微型小说”
下面是 V3 的输出：
我们立即得到一篇契合主题的故事。喜不喜欢是主观的，但答案与需求一致。
使用推理时，模型会先进行构思。此处不展示全部细节，但它将任务分解为如下步骤：
首先，我应该设定场景…… 接着，添加感官细节…… 我需要展现他们的内在状态…… 以一个动人的意象收束…… 让我检查一下是否涵盖了所有要素……
可以看到，创作过程非常结构化，这可能会压缩输出的创造力。
我认为，除非我们对推理过程本身感兴趣，否则这类任务更不必用 R1，因为我们想要的产出并非主要源自逻辑推导，而是源自创意表达。
示例 3：编码协助
第三个示例中，我们请 DeepSeek 帮忙修复一个略有错误的 Python 函数，用于解决如下问题：
“参加城市跑步的人在起跑与终点都要登记姓名。我们知道恰有一人未完成比赛。下面这个 Python 函数试图找出那个人的名字，但无法正常工作。请修复。”
def find_person ( names) :
freq = { }
for name in names:
if name not in freq:
freq[ name] = 0
freq[ name] += 1
for name in names:
if freq[ name] == 1 :
return name
return None 技术支持 在交给 AI 之前，我们先理解一下这段代码的问题所在。
由于每个人在起跑与完赛时都会登记姓名，这段代码试图通过找出“只出现一次的名字”来解决问题。完成比赛的人会登记两次，没完成的人只登记一次。然而，这段代码错误地假设所有姓名都是唯一的（互不重名）。
正确答案不是“出现频次等于 1 的名字”，而是“出现频次为奇数的名字”。因此，应将第二个 for 循环中的 if freq[name] == 1: 替换为 if freq[name] % 2 == 1，以找到奇数频次的名字。
接下来看看两个模型如何应对这个问题。我们提供的提示如下：
以下是 V3 的回答：
V3 未能找到正确答案。不仅通过引入两个输入列表更改了题目设定，而且即便真的有两个不同列表，其给出的解法也无法奏效。
相比之下，R1 能发现代码的问题，尽管其方案是重写代码而非直接修复给定代码：
该模型找到答案的速度较慢。我们可以看到，它推理了将近 8 分钟。高亮部分显示了模型意识到代码问题所在的时刻。
何时选择 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3
在 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 之间做选择，取决于您希望通过任务或项目实现什么目标。
我对大多数任务的一般建议是：优先使用 V3；若 V3 陷入“找不到答案的循环”，再切换到 R1。不过，这个流程假设我们能分辨答案对错。而在某些问题上，我们未必总能清楚判断。
比如，写一个汇总数据的简单脚本时，我们可以运行代码，检验是否达成预期；但如果要构建一个复杂算法，验证代码是否正确就没那么容易了。
因此， 在两者之间做选择时，仍然需要一些指导原则。以下是推荐的选择指南：
任务
模型
写作、内容创作、翻译
V3
可以自评输出质量的任务
V3
通用编程问题
V3
AI 助手
V3
研究
R1
复杂数学、编程或逻辑问题
R1
为解决单个问题而进行的长且迭代的对话
R1
希望了解得到答案的思考过程
R1
结论
DeepSeek V3 适合处理日常任务，例如写作、内容创作与快速编程问题，也适合构建以自然流畅对话为核心的 AI 助手。对于可以快速评估输出质量的任务，它同样表现出色。
然而，面对需要深度推理的复杂挑战（如研究、复杂编程或数学问题，或长时间的问题求解对话），DeepSeek R1 会是更好的选择。
若想进一步了解 DeepSeek，请参阅以下博文：
在手机或桌面上使用 DeepSeek 应用时，我们常常会拿不准：日常任务究竟该选 R1（也称为 DeepThink），还是使用默认的 V3 模型。
对开发者来说，挑战略有不同。通过 API 集成 DeepSeek 时，要判断哪个模型更契合项目需求并能提升功能表现。
在本文中，我将梳理这两个模型的关键点，帮助您更轻松地做出选择。我会通过示例展示各模型在不同场景下的行为与表现，并提供一份决策指南，方便您在 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 之间进行选择。
我们通过每周五的免费通讯 The Median 为读者带来最新 AI 动态，精炼解读本周要闻。订阅后，每周花几分钟即可保持敏锐：
什么是 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1？
DeepSeek 是一家中国 AI 初创公司。其以显著低于 OpenAI o1 的成本开发出 DeepSeek-R1，因而获得国际关注。就像 OpenAI 拥有我们熟悉的 ChatGPT 应用一样，DeepSeek 也有类似的对话机器人，并提供两个模型：DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。
什么是 DeepSeek-V3？
DeepSeek-V3 是我们与 DeepSeek 应用交互时的默认模型。它是一款通用型 大型语言模型（LLM），擅长充当多用途工具，能处理广泛任务。
该模型与其他知名语言模型竞争，例如 OpenAI 的 GPT-4o。
DeepSeek-V3 的一项关键特性是采用了专家混合（MoE）方法。该方法允许模型从不同的“专家”中选择来执行特定任务。当您给出提示后，模型只会激活与该任务最相关的部分，从而在节省算力的同时提供精准结果。想进一步了解，可查看这篇关于 专家混合（MoE） 的博文。
总的来说，DeepSeek-V3 是满足我们对 LLM 日常大多数需求的可靠之选。但与多数 LLM 一样，它基于下一词预测工作，这限制了其在需要推理的问题求解上，以及在训练数据未涵盖的新答案上的能力。
什么是 DeepSeek-R1？
DeepSeek-R1 是一款面向高级推理与深度问题求解的强大推理模型。它非常适合不止于“复述”已有代码的编程挑战，以及偏重逻辑的问题。
可以把它看作在任务需要高阶认知操作（类似专业级/专家级推理）时的首选方案。
我们可以通过点击“DeepThink (R1)”按钮来激活它：
DeepSeek-R1 的独到之处在于其对 强化学习 的专项应用。R1 的训练以 V3 为基础，利用其强大的能力与海量参数空间。它通过让模型为问题场景生成多种解法来进行强化学习，再用基于规则的奖励系统评估答案与推理步骤的正确性。该强化学习方法促使模型随时间打磨推理能力，逐步学会自主探索与构建推理路径。
DeepSeek-R1 是 OpenAI o1 的直接竞争对手。
V3 与 R1 的一个差异在于，与 R1 对话时我们不会立刻得到回复。模型会先采用 思维链 推理来思考问题，完成思考后才开始输出答案。
这也意味着总体上 R1 的响应明显慢于 V3，因为其思考过程可能需要数分钟，后面的示例会提到这一点。
V3 与 R1 的差异
我们从多个方面来对比 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 的不同：
推理能力
DeepSeek-V3 不具备推理能力。如前所述，它作为下一词预测器工作。这意味着它能回答那些在训练数据中已被编码的问题。
由于训练数据量极其庞大，它几乎可以回答任何主题的问题。与其他 LLM 一样，它擅长自然流畅的对话与创意表达。它适用于写作、内容创作，或回答很可能已被多次解决的通用问题。
相对而言，DeepSeek-R1 在复杂问题求解、逻辑推断与循序渐进的推理任务上更具优势。它旨在应对需要深入分析与结构化解法的棘手问题。遇到复杂编程挑战或精细的逻辑谜题时，R1 值得依赖。
速度与效率
得益于专家混合（MoE）架构，DeepSeek-V3 的响应更快、更高效。这使 V3 成为对速度要求较高的实时交互场景的理想选择。
DeepSeek-R1 通常需要更久来生成回复，但这是为了提供更深入、更结构化的答案。额外耗时用于确保解答全面且深思熟虑。
记忆与上下文处理
两者都可处理最多 64,000 个输入 token，但 DeepSeek-R1 在长时交互中维持逻辑与上下文的一致性方面尤为擅长。这使其适合需要持续推理与跨长对话或复杂项目保持理解的任务。
最适合 API 用户的场景
对于 API 使用者，DeepSeek-V3 能提供更自然流畅的交互体验。其在语言与对话上的优势使用户互动更顺滑、更具吸引力。
R1 的响应时间对许多应用来说可能是个问题，因此我建议仅在确有必要时才使用它。
需要注意的是，API 使用时的模型名称并非 V3 与 R1。V3 对应
deepseek-chat，而 R1 对应deepseek-reasoner。价格差异
在选择模型时，还需注意 V3 比 R1 更便宜。虽然本文重点关注功能性，但也应结合各模型的成本与我们的具体需求和预算来权衡。有关费用的更多信息，请查看 其 API 定价文档。
DeepSeek-R1 vs. V3：来自 DeepSeek Chat 的示例
示例 1：问题求解与逻辑任务
我们用下面这个问题来比较两者的推理能力：
“使用数字 [0-9] 组成三个数：x、y、z，使得 x+y=z”
例如，一个可行解是：x = 26，y = 4987，z = 5013。它使用了 0-9 所有数字，且 x + y = z。
当我们把这个问题交给 V3 时，它会立即输出一段很长的回答，并最终错误地得出“无解”的结论：
另一方面，R1 经过大约 5 分钟的推理后可以找到一个解：
这表明 R1 更适合需要数学推理的问题；而像 V3 这样的下一词预测模型，除非训练时见过大量类似问题，否则很难走上正确的解题路径。
示例 2：创意写作
接下来关注创意写作。我们让两个模型分别写一篇关于“群体中的孤独”的微型小说。
“写一篇关于群体中孤独感的微型小说”
下面是 V3 的输出：
我们立即得到一篇契合主题的故事。喜不喜欢是主观的，但答案与需求一致。
使用推理时，模型会先进行构思。此处不展示全部细节，但它将任务分解为如下步骤：
可以看到，创作过程非常结构化，这可能会压缩输出的创造力。
我认为，除非我们对推理过程本身感兴趣，否则这类任务更不必用 R1，因为我们想要的产出并非主要源自逻辑推导，而是源自创意表达。
示例 3：编码协助
第三个示例中，我们请 DeepSeek 帮忙修复一个略有错误的 Python 函数，用于解决如下问题：
“参加城市跑步的人在起跑与终点都要登记姓名。我们知道恰有一人未完成比赛。下面这个 Python 函数试图找出那个人的名字，但无法正常工作。请修复。”
在交给 AI 之前，我们先理解一下这段代码的问题所在。
由于每个人在起跑与完赛时都会登记姓名，这段代码试图通过找出“只出现一次的名字”来解决问题。完成比赛的人会登记两次，没完成的人只登记一次。然而，这段代码错误地假设所有姓名都是唯一的（互不重名）。
正确答案不是“出现频次等于 1 的名字”，而是“出现频次为奇数的名字”。因此，应将第二个
for循环中的if freq[name] == 1:替换为if freq[name] % 2 == 1，以找到奇数频次的名字。接下来看看两个模型如何应对这个问题。我们提供的提示如下：
以下是 V3 的回答：
V3 未能找到正确答案。不仅通过引入两个输入列表更改了题目设定，而且即便真的有两个不同列表，其给出的解法也无法奏效。
相比之下，R1 能发现代码的问题，尽管其方案是重写代码而非直接修复给定代码：
该模型找到答案的速度较慢。我们可以看到，它推理了将近 8 分钟。高亮部分显示了模型意识到代码问题所在的时刻。
何时选择 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3
在 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 之间做选择，取决于您希望通过任务或项目实现什么目标。
我对大多数任务的一般建议是：优先使用 V3；若 V3 陷入“找不到答案的循环”，再切换到 R1。不过，这个流程假设我们能分辨答案对错。而在某些问题上，我们未必总能清楚判断。
比如，写一个汇总数据的简单脚本时，我们可以运行代码，检验是否达成预期；但如果要构建一个复杂算法，验证代码是否正确就没那么容易了。
因此，在两者之间做选择时，仍然需要一些指导原则。以下是推荐的选择指南：
任务
模型
写作、内容创作、翻译
V3
可以自评输出质量的任务
V3
通用编程问题
V3
AI 助手
V3
研究
R1
复杂数学、编程或逻辑问题
R1
为解决单个问题而进行的长且迭代的对话
R1
希望了解得到答案的思考过程
R1
结论
DeepSeek V3 适合处理日常任务，例如写作、内容创作与快速编程问题，也适合构建以自然流畅对话为核心的 AI 助手。对于可以快速评估输出质量的任务，它同样表现出色。
然而，面对需要深度推理的复杂挑战（如研究、复杂编程或数学问题，或长时间的问题求解对话），DeepSeek R1 会是更好的选择。
若想进一步了解 DeepSeek，请参阅以下博文：