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　　DeepSeek R1：专为复杂推理任务设计，重点强化了在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。

　　DeepSeek V3：采用传统的预训练 - 监督微调范式，结合混合专家架构，运用负载均衡和多令牌预测等技术，降低了算力需求，训练成本仅为同类闭源模型的 1/20。

　　DeepSeek R1：完全摒弃监督微调，通过强化学习从基础模型中激发推理能力。采用 GRPO 算法、两阶段 RL 与冷启动等技术，在训练中能自然涌现反思、长链推理等高级行为。

　　DeepSeek V3：适用于智能客服、内容创作、知识问答等需要高性价比通用 AI 能力的场景，API 成本较低，适合中小规模部署。

　　DeepSeek R1：主要针对科研、算法交易、代码生成等复杂任务，在金融分析等领域表现出色。API 成本相对较高，但支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型，适合本地化部署。

　　DeepSeek R1：不仅开源模型权重，还提供基于 Qwen 和 Llama 的蒸馏版本，显著提升小模型性能。