Коротко. DeepSeek R1 — это reasoning-модель: перед ответом она строит цепочку рассуждений и сильна в математике, логике и сложном коде, но отвечает медленнее и стоит дороже. DeepSeek V3 — быстрая general-модель для чата, текстов и повседневного кода: дешевле и почти без задержки. R1 построена на базе V3. В 2026 году DeepSeek объединила оба режима в V3.2, а затем в V4.
О чём речь
DeepSeek выпустила две линейки моделей, которые часто путают. V3 — это general-purpose LLM: универсальная модель на каждый день. R1 — reasoning-модель, надстройка над той же базой, обученная рассуждать перед ответом. Разница не в «качестве вообще», а в типе задач: для одних выгоднее скорость и цена V3, для других — глубина R1. Ниже разберём, чем именно они отличаются, что выбрать под задачу и как обе модели выглядят к середине 2026 года после обновлений DeepSeek.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Что такое DeepSeek V3
V3 (декабрь 2024) — базовая general-модель DeepSeek. Она отвечает напрямую, методом предсказания следующего токена, без отдельной фазы «размышления». За счёт этого она быстрая и дешёвая, хорошо справляется с повседневными сценариями: диалог, копирайтинг, перевод, простой и средний код, суммаризация. В API исторически называлась deepseek-chat.
Архитектурно V3 построена на Mixture-of-Experts (MoE): у модели большой общий объём параметров, но на каждый токен активируется лишь малая часть «экспертов». По опубликованным данным DeepSeek — порядка 671 млрд параметров всего при активации около 37 млрд на токен. Именно MoE даёт мощность крупной модели при стоимости и скорости куда меньшей: считается не вся сеть, а только релевантный маршрут.
Что такое DeepSeek R1
R1 (январь 2025) — reasoning-модель, построенная на фундаменте V3 и дообученная через обучение с подкреплением так, чтобы перед финальным ответом генерировать развёрнутую цепочку рассуждений (chain-of-thought). Она не просто выдаёт результат, а «проговаривает» шаги решения, что резко повышает точность на задачах, где важна многошаговая логика: олимпиадная математика, доказательства, алгоритмический код, разбор сложных условий. В API называлась deepseek-reasoner.
Плата за это — время и деньги: R1 тратит токены на «мышление», отвечает заметно медленнее (на тяжёлых задачах — десятки секунд и дольше) и в пересчёте на ответ дороже. Базовая MoE-архитектура у R1 та же, что у V3 — отличается не «мотор», а режим работы.
R1 vs V3: сравнительная таблица
| Критерий | DeepSeek R1 (reasoning) | DeepSeek V3 (general) |
|---|---|---|
| Назначение | Многошаговое рассуждение, логика | Универсальные повседневные задачи |
| Как отвечает | Строит chain-of-thought, потом ответ | Отвечает напрямую, без «размышления» |
| Архитектура | MoE, та же база, что у V3 + RL-дообучение | MoE, ~671B всего / ~37B активных |
| Сильные задачи | Математика, доказательства, сложный код, анализ | Чат, тексты, перевод, простой/средний код |
| Скорость | Медленнее (тратит токены на рассуждение) | Быстрая, низкая задержка |
| Цена за ответ | Выше (длинные reasoning-трейсы) | Ниже |
| Контекст | Длинный (порядка 128K токенов) | Длинный (порядка 128K токенов) |
| Имя в API (наследие) | deepseek-reasoner | deepseek-chat |
Бенчмарки: где кто сильнее
Не привязываясь к конкретным процентам (они зависят от версии, режима и настроек), картина устойчивая. R1 на момент выхода вышла на уровень топовых reasoning-моделей того периода в математических и логических тестах (класса AIME, MATH) и на сложных задачах по программированию — за счёт цепочки рассуждений. V3 держит крепкий уровень в общих и знаниевых бенчмарках и в типовом коде, но на тестах, требующих глубокого пошагового вывода, ожидаемо уступает R1.
Практический вывод: не сравнивайте модели «в целом». Сопоставляйте на своём типе задач и в одинаковых условиях (режим рассуждения, доступ к инструментам, длина ответа) — иначе цифры несопоставимы.
Доступ и цена
Обе модели доступны через веб-чат DeepSeek (бесплатно для частных пользователей), официальный API и в открытых весах для self-hosting. API DeepSeek традиционно один из самых дешёвых на рынке, с ощутимой скидкой на кэшированные входные токены. Ключевое различие в экономике: general-режим дешевле в пересчёте на запрос, reasoning-режим дороже, потому что оплачиваются и токены рассуждения. Отсюда типовая стратегия — гонять основную массу трафика через general-модель и включать reasoning только там, где он реально нужен.
Как выбрать: reasoning или general
- Берите R1 (reasoning), когда задача требует пошагового вывода и цена ошибки высока: олимпиадная и прикладная математика, алгоритмы, отладка сложной логики, доказательства, разбор запутанных условий, аналитика, где нужно «показать работу».
- Берите V3 (general), когда важны скорость, объём и цена: чат-ассистенты, генерация и рерайт текстов, перевод, суммаризация, типовой код, real-time сценарии.
- Смешанный поток? Маршрутизируйте по умолчанию на V3, а на R1 переключайтесь только для тех запросов, где V3 ошибается на проверяемых ответах. Так вы платите за «мышление» лишь тогда, когда оно окупается.
Что изменилось в 2026 году: V3.1 → V3.2 → V4
Здесь и кроется главная актуализация. Исходное разделение «отдельная V3 и отдельная R1» DeepSeek постепенно свернула в гибридные модели с переключаемым режимом рассуждения:
- V3.1 (август 2025) — первый гибрид с режимами Think / Non-Think: одна модель, которая по запросу либо рассуждает, либо отвечает быстро.
- V3.2 (декабрь 2025) — объединила чат и рассуждение в единой модели по одной цене, с интеграцией мышления в работу с инструментами (tool-use); версия V3.2-Speciale показала золото на IMO, CMO, ICPC и IOI 2025.
- V4 Preview (24 апреля 2026) — текущее поколение с открытыми весами. Два варианта: deepseek-v4-flash (284B всего / 13B активных) и deepseek-v4-pro (1.6T всего / 49B активных), оба с контекстом до 1 млн токенов и двумя режимами Thinking / Non-Thinking.
Важно для практики: устаревшие имена deepseek-chat и deepseek-reasoner DeepSeek выводит из эксплуатации — они полностью отключаются после 24 июля 2026 года и до тех пор перенаправляются на V4-Flash. То есть отдельный выбор «R1 или V3» на официальном API превратился в выбор режима (рассуждать или нет) внутри одной актуальной модели. Если вы поднимаете старые R1/V3 из открытых весов у себя — они по-прежнему рабочие; если идёте через официальный API — ориентируйтесь на V4 и переключатель Thinking.
Итог
Ментальная модель проста: R1 — это «думает дольше, отвечает точнее на сложном», V3 — «отвечает быстро и дёшево на обычном», обе на одной MoE-базе. Историческое разделение никуда не делось как принцип выбора — просто в 2026 году оно упаковано в один гибрид (V3.2, затем V4) с переключателем рассуждения. Для сравнения DeepSeek с другими моделями смотрите разборы ChatGPT o1 vs. DeepSeek R1, DeepSeek против ChatGPT, GPT-OSS-120B vs. Qwen3-235B vs. DeepSeek-R1 и Gemma 3 или DeepSeek R1. Актуальные цены и имена моделей всегда сверяйте в DeepSeek API Docs, а веса — на GitHub DeepSeek.
Хотите научиться собирать рабочие связки на нейросетях под свои задачи — приходите на бесплатный воркшоп Zerocoder по нейросетям.
FAQ
Чем DeepSeek R1 отличается от V3?
R1 — reasoning-модель: перед ответом строит цепочку рассуждений и точнее решает математику, логику и сложный код, но медленнее и дороже. V3 — быстрая general-модель для чата, текстов и повседневного кода. R1 обучена на базе V3, архитектура MoE у них общая.
R1 или V3 — что выбрать для программирования?
Для типового и среднего кода хватает V3: быстро и дёшево. Для сложной алгоритмики, отладки запутанной логики и задач, где нужен пошаговый вывод, выигрывает R1. Практичный подход — работать на V3 и переключаться на R1 там, где V3 ошибается.
Актуальны ли R1 и V3 в 2026 году?
Как принцип выбора — да, но DeepSeek объединила режимы в гибриды: V3.1 (Think/Non-Think), V3.2 и V4 Preview (апрель 2026). Старые имена deepseek-chat и deepseek-reasoner отключаются после 24 июля 2026 и перенаправляются на V4-Flash. Открытые веса R1/V3 остаются рабочими для self-hosting.
Сколько стоит DeepSeek API?
DeepSeek — один из самых дешёвых API на рынке, со скидкой на кэшированные входные токены. Reasoning-режим дороже general за счёт токенов рассуждения. Точные цифры зависят от модели и версии — сверяйте в официальных API-доках DeepSeek перед расчётом бюджета.
Можно ли пользоваться DeepSeek бесплатно?
Да.Актуальные условия доступа и тарифы уточняйте на официальном сайте DeepSeek.
- Выполним базовые задачи на российских нейросетях и посмотрим на результаты!
- Файл-инструкцию «Как сделать нейро-фотосессию из своего фото бесплатно, без иностранных карт и прочих сложностей»
- Покажем 10+ способов улучшить свою жизнь с ИИ каждому — от ребенка и пенсионера до управленца и предпринимателя
- Возможность получить Доступ в Нейроклуб на целый месяц
- Как ИИ ускоряет работу и приносит деньги
- За 2 часа вы получите четкий план, как начать работать с ИИ прямо сейчас!
