DeepSeekr2和DeepseekR1的区别

DeepSeekr2作为一个更加成熟的推理模型，备受众多用户的期待，对于其详细参数以及升级点，各位伙伴也是很好奇的，本文将从参数量、模型架构、核心能力、训练硬件、成本定价等五个方面，为大家带来多维度的分析，看看R2和R1到底有什么区别吧！

一、参数量

DeepSeek-R1为6710亿，DeepSeek-R2预期约1.2万亿规模接近翻倍。这是最显著的区别，更大的参数量通常代表更强的知识容量和复杂任务处理潜力。

二、模型架构

DeepSeek-R1基于混合专家模型(MoE) 的DeepSeek-V3基座，DeepSeek-R2采用更先进的MoE架构和更智能的门控网络。

新的门控网络能更精准地分配任务给“专家”，预期能进一步提升推理效率和质量。

三、及核心能力

DeepSeek-R1主要是复杂推理与深度思考。在数学、编程、逻辑推理方面表现出色，通过“深度思考”功能实现长链条推理。DeepSeek-R2预计在R1基础上，强化高级编码能力和多语言推理能力。

R2预计将继承并增强R1的推理特长，尤其在专业领域(如编程)可能带来新的突破。

四、训练硬件

DeepSeek-R1未特别强调(推断使用主流AI芯片)，DeepSeek-R2强调基于华为昇腾910B芯片集群训练

R2的训练突出国产化芯片支持，是其在产业链自主可控方面的关键进展。

五、成本与定价

DeepSeek-R1以低成本、高性能著称，DeepSeek-R2预计成本比GPT-4降低97%，定价可能显著低于国际主流产品。

成本优势扩大。如果预测属实，R2将延续并放大其“高性能、低成本”的市场策略，可能对行业定价产生冲击。

以上就是实在智能小编为大家带来的Deepseek R2预计跟R1的区别了，在实在Agent中内置了DeepSeek各个版本的大模型，可以利用deepseek的能力实现自动化，让它帮助你操作电脑软件，提升工作效率。