DeepSeek 的 V3 和 R1 的区别，本质是直接作答与先思考再作答。V3 是通用对话模型，看到问题就给答案，快而且便宜；R1 是推理模型，会先输出一段思维链再给结论，慢一些、调用价贵一倍，但在数学、逻辑和代码上更强。两者共用同一个 V3-Base 底座。这两个 API 名字已在 2026 年 7 月 24 日下线，能力被整合进新一代模型的思考 / 非思考双模式，下文一并说明。 DeepSeek V3和R1的核心区别
把两个模型并排看，最根本的一条差异是有没有独立的思考过程。V3 收到问题后直接生成回答；R1 会先在内部推理一遍，把解题步骤写成思维链，再给出最终答案。日常使用中，这层差异会连锁放大成速度、价格和能力侧重的不同。
第二层差异在底座关系。R1 不是从零训练的另一个模型，而是在 V3 的底座（V3-Base）之上，用大规模强化学习做出来的推理版本。所以两者的知识面、语气、格式习惯高度相似，差别只出现在「任务是否值得多花时间想一遍」的场景里。
第三层差异是思维链长度。R1 单独给思维链留了 32K 的长度上限，而 V3 没有这个概念。这也是 R1 单次回答往往更长、更贵的原因：思考过程本身也是按输出 token 计费的。
V3是什么样的模型
DeepSeek V3 于 2024 年 12 月 26 日上线，通过 deepseek-chat 这个模型名调用。它是一套 600B 级别的混合专家（MoE）架构，主打的是高性价比的通用能力：对话、内容创作、翻译、摘要、检索问答以及常规代码任务，都是它的主场。
DeepSeek 官方在 2025 年 3 月对 V3 做过一次小版本升级（V3-0324），这次升级的关键动作是把它和 R1 拉近：新 V3 借鉴了 R1 训练时用的强化学习技术，推理类任务的表现明显提升，数学与代码评测超过了当时的 GPT-4.5，中文写作也向 R1 的风格对齐。官方给出的升级幅度是 MMLU-Pro 从 75.9 升到 81.2、AIME 从 39.6 升到 59.4。
一句话概括 V3 的定位：能用一句话说清答案的任务，交给它最划算。
R1是什么样的模型
DeepSeek R1 于 2025 年 1 月 20 日发布，通过 deepseek-reasoner 调用，是 DeepSeek 的第一个推理模型。它的训练路线是在 V3-Base 上做强化学习，让模型自己学会「先把题想清楚再答」，而不是靠人工写标准答案教出来。
DeepSeek R1 家族其实有三个成员：用纯强化学习练出来、但可读性差的 R1-Zero；加入冷启动数据、可读性大幅改善的正式版 R1；以及用 R1 的思维链蒸馏出的一批小模型（R1-Distill）。真正对外提供服务的是正式版 R1。
2025 年 5 月的升级版 R1-0528 把推理能力又推高一档。官方数据是 AIME 2025 的准确率从 70.0% 提升到 87.5%，GPQA 从 71.5% 到 81.0%，Aider 从 57.0% 到 71.6%。代价是它变得更「啰嗦」：同一批难题上，旧版平均每题用 12K tokens，新版用了 23K，思考更深也更慢。这次升级同时补上了工具调用和 JSON 输出，并把幻觉率降低了 45% 到 50%。
两者价格与技术底子的差异
价格差是 DeepSeek V3 与 R1 最直观的分水岭。官方对两代模型采用过同一套定价结构（单位：元／百万 tokens）：
标准时段是北京时间 08:30 至 00:30，优惠时段是 00:30 至 08:30。可以看出 R1 的标准单价整体是 V3 的两倍，但它能吃更大的错峰折扣。真正拉大差距的是输出计费方式：R1 的思维链算在输出里，同一条问题它产生的输出 token 往往是 V3 的好几倍，所以实际账单的差距会超过单价上的两倍。
技术底子上，两个 DeepSeek 模型同源：共用 V3-Base 底座，都是 600B 级别的 MoE 架构。官方在 V3-0324 的说明里写的参数量约 660B，在 R1-0528 的说明里写 685B（其中 14B 为 MTP 层），两处口径略有差别，但同源这一点是明确的。开源权重都是 128K 上下文，而网页端、App 与 API 对外提供的是 64K，两者都采用 MIT 许可，允许商用和蒸馏。
今天该用哪个模型
其实这已经不算是一个问题了，2025 年 8 月 21 日，DeepSeek-V3.1 引入了混合推理架构，一个模型同时支持思考模式与非思考模式，deepseek-chat 对应非思考模式、deepseek-reasoner 对应思考模式。从那一刻起，V3 与 R1 的关系从「两个不同模型」变成了「同一个模型的两种模式」，之后的 V3.2、V4 都沿用了这套架构。
2026 年 4 月 24 日，V4 系列上线，官方同时宣布 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 这两个模型名将在 2026 年 7 月 24 日停止使用。在该日期之后，调用这两个名字已经不再被路由到任何模型。开源权重仍可下载自建，MIT 许可不变，但那属于自行部署，与官方 API 无关。
现在 DeepSeek 官方 API 上的主力是两个模型，都支持思考模式，思考强度还细分成 low、high、max 三档：
| deepseek-flash（V4.1-Flash） | deepseek-v4-pro（V4-Pro-0813） |
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选型思路因此变得简单：日常对话、写文案、信息抽取、批量分类这类任务用 deepseek-flash；只有最难的推理、编码和 Agent 任务才路由到 deepseek-v4-pro。
官方给出的错峰规则是：高峰时段为北京时间周一至周五 9:00 至 12:00、14:00 至 18:00，其余为空闲时段，空闲价格是高峰的一半。把批量任务挪到夜间或周末，成本能直接腰斩。
使用时的注意事项
- 两个旧模型名已经失效。deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 自 2026 年 7 月 24 日起不再路由到任何模型，老代码必须迁移到 deepseek-flash 或 deepseek-v4-pro，否则请求会失败。
- 迁移时注意 base_url 不变、只改 model。DeepSeek 官方明确 base_url 保持 https://api.deepseek.com 不变，只需把 model 参数换成新名字，同时支持 OpenAI 与 Anthropic 两套接口格式。
- 「思考」现在是开关，不是换模型。同一次调用里，非思考模式对应过去的 V3 行为、思考模式对应过去的 R1 行为，还能用 low、high、max 调思考强度，不必再在两个模型之间挑。
- 价格按峰谷两档，算成本要看时段。高峰时段是北京时间周一至周五 9:00 至 12:00、14:00 至 18:00，其余时间按空闲价计费，空闲价格是高峰的一半。提交批量任务前先看时钟。
- 扣费优先消耗赠送余额。官方规则是充值余额与赠送余额并存时，优先扣减赠送余额，费用直接从余额扣减，建议定期查看余额与用量。
- 只在官方渠道调用。第三方「V3 免费站」「R1 中转」这类服务，来源与计费口径都不透明，还会把你输入的提示词和代码带到不可控的环节。要省钱就用官方 API 的错峰价，没有更安全的捷径。
V3和R1常见问题解答
Q：V3 和 R1 哪个更强？
A：看任务。数学、逻辑、竞赛题和多步编码上 R1 更强；日常对话、写作、翻译和常规编码上 V3 更快更省，体验反而更好。脱离任务类型比强弱没有意义。
Q：两个是同一个模型吗？
A：不是同一个模型，但同源。R1 是在 V3 的底座（V3-Base）上用强化学习训练出来的推理版本，所以两者知识面和语气很像。
Q：现在还能调用 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 吗？
A：不能。这两个模型名已于 2026 年 7 月 24 日停止使用，之后不再被路由。请改用 deepseek-flash 或 deepseek-v4-pro。
Q：R1 的思考过程能看吗？
A：能。官方 API 支持查看模型思考过程，思维链长度上限为 32K，这部分内容会计入输出 token 计费。
Q：为什么 R1 比 V3 贵一倍？
A：一方面是单价本身是两倍，另一方面 R1 会额外产出思维链，思考过程也算输出 token，所以同一条问题的实际账单差距往往超过两倍。
Q：只想日常聊天，选哪个？
A：当年选 V3（deepseek-chat）就够。放到现在，直接用 deepseek-flash 的非思考模式，价格更低、响应更快。
Q：现在要从零开始接 API，该用哪个模型？
A：默认上 deepseek-flash，它便宜、上下文 1M、还支持图像理解；只有遇到最难的推理与 Agent 任务再切到 deepseek-v4-pro。
Q：V3 和 R1 是开源的吗？
A：是。两个系列的官方开源仓库都采用 MIT 许可，允许商用，也允许用模型输出做蒸馏训练。开源版本上下文为 128K，网页端、App 和 API 提供的是 64K。
Q：它们的上下文有多长？
A：V3 与 R1 在官方网页端、App 和 API 上都是 64K，开源权重版本是 128K。现役的 V4 系列已把上下文默认提升到 1M。
版本代际与 API 价格会随官方更新继续变动，动手前在 DeepSeek 官方文档站的「更新日志」与「模型 & 价格」两页确认一次当期状态即可。想持续跟进 DeepSeek 的模型迭代与国内大模型的价格动态，可以关注本站的 AI 工具栏目，有新版本我们会同步更新。
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