核心观点：当你需要问“为什么”以及“如何做”时选择R1，当你需要快速获取信息或生成内容时选择V3。

近日，DeepSeek官网更新了DeepSeek V3-0324模型，推理速度提高了80%，预计作为R2训练的基础模型。不知道大家在用 DeepSeek模型时会不会有一个困扰：是选 R1还是 V3 呢？在这篇文章中，我将介绍这两种模型的核心功能以及一些应用案例，帮助你快速做出选择。

DeepSeek 的定位是一个聊天机器人（市面上有不少同款模型，比如ChatGPT、Gemini、XAI等），目前在官网，它有两种型号，分别是DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1。

DeepSeek-V3是什么？

作为DeepSeek的默认模型，V3是全能型大语言模型(LLM)，是一种能够处理通用任务的工具，采用混合专家系统(MoE)架构，能针对不同任务激活特定的"专家"模块，在保证精准度的同时节省算力。

对标OpenAI的GPT-4o、GPT-4.5等模型，V3是处理我们日常任务的首选模型。它本质是基于"下一个单词预测"的模型。

DeepSeek-R1是什么？

DeepSeek-R1是一个专注于高级推理和深度问题解决的模型，特别适合复杂的代码编写和逻辑性强的任务。

R1的独特之处在于使用了强化学习，在V3的基础上，R1通过生成多种问题解决方案并利用基于规则的奖励系统来评估答案和推理步骤的正确性，从而进行训练。这种方法使R1能够逐渐优化推理能力，自主探索并发展推理路径，直