DeekSeek R1 与 DeepSeek V3 模型对比
【摘要】 DeepSeek开源了两种模型，一种是包含深度思考的DeekSeek R1，另一种是不带深度思考的 DeepSeek V3以下是 DeepSeek R1 与 DeepSeek V3 的对比表格：模型上下文窗口最大输入 Token 长度最大生成 Token 长度DeepSeek R1128k96k16kDeepSeek V3128k128k16k 对比说明：上下文窗口：两者均支持 128k 的...
DeepSeek开源了两种模型，一种是包含深度思考的DeekSeek R1，另一种是不带深度思考的 DeepSeek V3
以下是 DeepSeek R1 与 DeepSeek V3 的对比表格：
| 模型 | 上下文窗口 | 最大输入 Token 长度 | 最大生成 Token 长度 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 128k | 96k | 16k |
| DeepSeek V3 | 128k | 128k | 16k |
对比说明：
- 上下文窗口：两者均支持 128k 的上下文窗口，适合处理长文本任务（如长文档分析、多轮对话等）。
- 输入 Token 长度：
- R1 限制为 96k，适合中等规模输入。
- V3 扩展至 128k，可处理更长的输入内容（如完整书籍章节、复杂代码库等）。
- 生成 Token 长度：两者均支持 16k 的生成长度，满足长文本输出需求（如文章撰写、报告生成等）。
适用场景建议：
- DeepSeek R1：适合对输入长度要求适中、需平衡性能与成本的任务。
- DeepSeek V3：适合需要处理超长输入（如法律合同分析、科研论文深度解析）的场景。
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