Подборки и сравнения

DeepSeek R1 или V3: что выбрать под задачу

6 октября 2026 · 12 минут чтения

Проверка фактов

Юлия Найпак

Методист по автоматизации. Сверяет паспорт инструмента с документацией вендора.

Автор Р

Редакция

Коллектив авторов, редакторов и иллюстраторов статей на сайте блога онлайн-университета «Зерокодер». Пишем…

Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.

Материал редакции Зерокодера. Счёт по выдаче снят собственным прогоном 6 октября 2026 года; цитаты источников приведены дословно. Обновлено: октябрь 2026.

Выбор между DeepSeek R1 или V3 решается типом задачи. R1 — reasoning-модель с цепочкой рассуждений: она разбирает математику, код и логику. V3 — универсальный чат: быстрее отвечает, дешевле стоит и лучше подходит для текстов, идей и повседневной работы. Мы скачали топ-10 Яндекса по запросу «deepseek r1 или v3»: текст отдали 9 из 10.

Чем R1 отличается от V3 и что выбрать под задачу

В обзоре на Bitrue формулировка такая: «Каждый из них служит разным целям: R1 специализируется на задачах рассуждения, а V3 предназначен для масштабируемой и эффективной языковой обработки». Это и есть водораздел.

R1 строит ответ через цепочку мыслей. В том же обзоре: «Процесс обучения для R1 фокусируется на рассуждениях по цепочке мыслей (CoT), которые помогают модели разбить проблемы на более мелкие и более управляемые шаги». Такой режим даёт глубину, но каждое сообщение обрабатывается дольше.

V3 отвечает сразу. По официальному анонсу, который пересказывает vc.ru, компания подчёркивала скорость — до 60 токенов в секунду и трёхкратный рост по сравнению с V2.

Практическое правило простое. Бытовой вопрос, сокращение текста, письмо, идея — V3. Доказательство, отладка сложного алгоритма, многошаговая логика — R1. Материал vc.ru прямо предупреждает: «Самая частая ошибка — думать, что R1 всегда “лучше”, потому что звучит умнее».

Какие версии DeepSeek существуют: хронология релизов

Линейка росла волнами, и в названиях легко потеряться. В обзоре на vc.ru отмечено: «Пользователь видит DeepSeek 1, DeepSeek 2, DeepSeek v3, DeepSeek v 3.1, DeepSeek версии, модель DeepSeek — и логично теряется».

Опорные точки по источникам:

• V3 — вышел в декабре 2024 года и, по данным shtruzel.ru, стал «первым по-настоящему громким релизом компании».
• R1 — вышел в январе 2025 года, reasoning-модель, построенная на базе V3.
• R1-0528 — обновление R1; официальный релиз, по данным vc.ru, говорит о снижении галлюцинаций, улучшении фронтальных возможностей и поддержке структурированных ответов.
• V3.1 — представлен в августе 2025 года; в блоге Novita AI описана гибридная логика: сочетание быстрого взаимодействия, глубоких рассуждений и использования инструментов.
• V3.2 — вышла 1 декабря 2025 года и до апреля 2026 была флагманом DeepSeek, по данным checkroi.ru.
• V4 Pro и V4.1 Flash — актуальная линейка осени 2026 года; V4.1 Flash в сентябре сменила первую V4 Flash.

Новые ветки вроде 3.1 и 3.2 развивают идею V3 дальше, а R1 остаётся отдельной reasoning-линией.

Что такое DeepSeek V3: MoE, параметры и сценарии

V3 — универсальная модель. В обзоре на Bitrue указано: «DeepSeek V3 использует архитектуру MoE, которая активирует 37B параметров из 671B для каждого токена».

Обучение тоже оптимизировали. Тот же источник: «Он использует обучение FP8 смешанной точности, что сокращает время работы графического процессора, необходимое для крупномасштабного предварительного обучения». Для обучения V3 на 14,8 триллионах токенов потребовалось 2,788 млн часов GPU H800.

По данным shtruzel.ru, модель с 671 миллиардом параметров обучена примерно за $5,6 млн — в 10–20 раз дешевле сопоставимых западных моделей.

Сильные стороны V3 по бенчмаркам из обзора Bitrue: 90,7% по CMath и 65,2% pass@1 по HumanEval. В китайскоязычных тестах CLUEWSC и C-Eval модель показала высокую точность. Типовые сценарии — повседневный чат, тексты, перевод, идеи, простые сравнения, короткие объяснения.

Что такое DeepSeek R1: reasoning и chain-of-thought

R1 — модель-интеллектуал. В обзоре на Bitrue: «ДипСик Р1 — это модель, основанная на рассуждениях, основанная на обучении с подкреплением (RL) для решения сложных задач». Обучение шло в два этапа: сначала R1-Zero тренировали полностью на RL без контролируемой тонкой настройки, но он «столкнулся с такими проблемами, как повторяющиеся выходные данные и непостоянная читаемость». Тогда в R1 добавили этап SFT перед RL.

Результат — сильные показатели на логических тестах. По данным обзора Bitrue, R1 превосходит o1-mini OpenAI в DROP (92,2% баллов F1) и AIME 2024 (79,8% баллов @1). Подход CoT делает модель эффективной в математике, программировании и логических рассуждениях.

Цена глубины — время. В блоге Novita AI приведён замер для гибридного режима V3.1: без мышления — 2,9 с до первого токена и 28,1 с на полный ответ в 500 токенов. В той же таблице R1-0528 и V3.1 в режиме рассуждения выдают первый токен больше чем через полторы минуты.

Какая модель в чате и API сейчас

Актуальную версию проще всего определить по прайсу и названию модели в API. По данным shtruzel.ru, «Именно V3.2 (под названием deepseek-chat ) сейчас работает через официальный API DeepSeek по состоянию на апрель 2026».

К осени картина сменилась. В обзоре checkroi.ru: «У DeepSeek в 2026 году сменилась линейка: осенью актуальны V4 Pro и V4.1 Flash, а V3.2 и первая V4 Flash ушли в прошлое». Прошлый универсал V3.2 из прайса API уже пропал.

В бесплатном чате на chat.deepseek.com, по данным checkroi.ru, «на бесплатном чате стоит одна из моделей, без подписи». Для рассуждений остаются R1, которая в чате включается кнопкой DeepThink, и V3.2-Speciale, которую checkroi.ru относит к API. Режим DeepThink (R1) лимитирован — примерно 50 сообщений в день.

Практический способ узнать версию — посмотреть имя модели в ответе API или в настройках чата. Если подписи нет, ориентируйтесь на поведение: мгновенный ответ — быстрая модель, видимая цепочка рассуждений — reasoning.

Дистилляция R1: чем distill-qwen отличается от полной модели

Полная R1 требует серьёзного железа, поэтому DeepSeek выпустила дистиллированные версии. В обзоре Bitrue: «Дистиллированные версии, такие как R1-Distill-Qwen-32B, обеспечивают сопоставимые результаты при значительно меньшем количестве параметров, что делает их более доступными для небольших приложений».

Дистиллят — это меньшая модель, обученная воспроизводить поведение R1. По данным geeksforgeeks.org, дистиллированные варианты доступны в диапазоне от 1,5 до 70 миллиардов параметров. Полная R1 — это модель на базе V3 с 671 миллиардом параметров и 37 миллиардами активируемых на токен.

Разница на практике:

Дистиллят удобен, когда нужен локальный reasoning без кластера. Полная модель — когда важна максимальная точность и есть доступ к API.

Локальный запуск: требования к железу и квантование

Полная MoE-модель с 671B параметров, по данным блога Novita AI, «требует порядка 1-1.5 ТБ GPU RAM для работы с полной точностью». Это уровень серверного кластера.

Для оптимизаций FP8 в V3.1 рекомендуется использовать GPU с поддержкой FP8 — NVIDIA H100, H200, серия Blackwell. Аренда такого железа у Novita AI стоит $1.63/час за H200 SXM и $0.90/час за H100 SXM.

Реалистичный путь для локального запуска — дистилляты и квантованные варианты. По данным обзора Bitrue, R1-Distill-Qwen-32B даёт сопоставимые результаты при значительно меньшем количестве параметров, поэтому подходит для небольших приложений. Квантование снижает требования ещё сильнее, но качество reasoning падает.

Порядок действий для локального запуска:

1. Определите задачу: если нужен reasoning — берите дистиллят R1, если нужен код без интернета — DeepSeek-Coder V2 Lite через Ollama, по данным checkroi.ru.
2. Выберите размер: 1,5–70B параметров по данным geeksforgeeks.org.
3. Подберите квантование под объём вашей видеопамяти.
4. Проверьте качество на своих задачах до переноса в продакшен.

Для большинства пользователей API остаётся дешевле и проще, чем собственный кластер.

Сравнение R1 и V3 по качеству, скорости и цене

Цены и характеристики R1 и V3.2 Exp приведены по данным AITUNNEL.

По данным AITUNNEL, V3.2 Exp обходится дешевле в совокупности: ввод дешевле на 46,2 ₽ (46%), вывод — на 350 ₽ (81%). По совокупной стоимости V3.2 Exp в 4,0x раз выгоднее. Контекстное окно отличается в 3,9x раз — R1 принимает до 640 000 токенов.

По функционалу модели взаимозаменяемы в 8 из 13 параметров, по данным AITUNNEL. Выбор зависит от цены и качества ответов.

Отдельно стоит сравнение с западными моделями. По данным shtruzel.ru, OpenAI o1 стоит $15 / $60 за миллион токенов, а R1 при сопоставимых задачах обходится примерно в 27 раз дешевле.

Лучшая модель для кода, текста, математики и рассуждений

Разные задачи требуют разных моделей. Сводка по источникам:

По данным vc.ru, «Если код простой или вам нужен быстрый черновик — V3.».

В обзоре geeksforgeeks.org приведены два примера: исследователь использует R1 для генерации доказательств в теоретической информатике, а инженер стартапа — V3 для веб-приложения с отладкой в реальном времени.

Для программистов есть отдельная ветка — DeepSeek Coder V2, заточенная под разработку. По данным shtruzel.ru, её стоит использовать при работе в IDE через плагин или при построении кодингового агента через API.

Будущие версии и как отслеживать обновления

Выход V4 переносили несколько раз. По данным Reuters от 3 апреля 2026, которые приводит shtruzel.ru, релиз ждали «в течение нескольких недель» на чипах Huawei Ascend 950PR. По данным на 11 апреля 2026, официальный API DeepSeek всё ещё работал на V3.2. К осени V4 Pro уже вышла и, по данным checkroi.ru, стала флагманом для длинного контекста и кодинга. V4.1 Flash в сентябре сменила первую V4 Flash.

Как отслеживать обновления:

1. Следите за прайсом API — новые модели появляются там первыми.
2. Проверяйте имя модели в ответе API: оно меняется при смене версии.
3. Читайте технические отчёты на arxiv — там публикуются детали архитектуры.
4. Сверяйте даты обзоров: материал, написанный весной 2026 года, ещё называет V3.2 текущей моделью API.

Русская версия и работа с русским языком

Отдельной «русской версии DeepSeek» не существует. Модели работают с русским языком как с одним из многих, а качество зависит от конкретной версии.

По данным vc.ru, «Если вам нужен DeepSeek на русском бесплатно как инструмент на каждый день, то логика выбора обычно склоняется в пользу V3».

Причина в характере задач. Повседневная работа на русском — это тексты, письма, объяснения, переписывание. Для такого V3 даёт самый естественный пользовательский опыт. R1 заточен под рассуждение и на бытовых запросах тратит время на цепочку мыслей без выигрыша в качестве.

По данным checkroi.ru, V3.2 «дешёвая и отлично говорит по-русски», но к концу сентября 2026 года её уже нет на странице цен DeepSeek. Место универсала заняла V4.1 Flash.

Частые заблуждения о версиях DeepSeek

В обзоре на vc.ru отмечено: «Путаница вокруг DeepSeek начинается именно с названий».

R1 — это не «новая версия V3». Это отдельная reasoning-линия, построенная на базе V3. Они решают разные задачи и существуют параллельно.

V3.1 — это не R2. В блоге Novita AI объясняется: «Вместо того чтобы называть его R2, DeepSeek решил обозначить новое направление с V3.1: он не просто умнее — он удобнее в использовании». V3.1 — гибридная парадигма.

Более высокий номер не значит «лучше для вас». V4 Pro — флагман, но для простого чата он избыточен. Для повседневных задач в API, по данным checkroi.ru, место универсала V3.2 с сентября заняла V4.1 Flash.

Дистиллят — это не полная модель. R1-Distill-Qwen-32B даёт сопоставимые результаты при значительно меньшем количестве параметров: у неё 32B против 671B у полной R1.

Частые вопросы

DeepSeek R1 или V3 — что выбрать для повседневного чата?
Для повседневного чата выбирайте V3. Он быстрее отвечает, дешевле стоит и лучше подходит для текстов, идей и переписывания. По данным vc.ru, для обычного чата V3 обычно удобнее R1, потому что ближе к реальным повседневным запросам. R1 тратит время на цепочку рассуждений там, где глубина не нужна.

Какая модель DeepSeek используется в API сейчас?
По данным на апрель 2026, официальный API DeepSeek работал на V3.2 под названием deepseek-chat. К осени 2026 линейка сменилась: актуальны V4 Pro и V4.1 Flash, а V3.2 из прайса API пропал. Точную версию проще всего определить по имени модели в ответе API.

Можно ли запустить DeepSeek R1 локально?
Полная R1 требует порядка 1–1,5 ТБ GPU RAM, что соответствует серверному кластеру. Для локального запуска используют дистиллированные версии вроде R1-Distill-Qwen-32B с 32 миллиардами параметров. Они дают сопоставимые результаты при значительно меньшем количестве параметров и подходят для небольших приложений.

Чем distill-qwen отличается от полной модели R1?
Дистиллят — это меньшая модель, обученная воспроизводить поведение R1. R1-Distill-Qwen-32B имеет 32 миллиарда параметров против 671 миллиарда у полной модели. Дистиллированные варианты доступны в диапазоне от 1,5 до 70 миллиардов параметров и подходят для небольших приложений.

Есть ли русская версия DeepSeek?
Отдельной русской версии нет. Модели работают с русским языком как с одним из многих. По данным vc.ru, для повседневной работы на русском почти всегда стоит начинать с V3: он даёт самый естественный пользовательский опыт. По данным checkroi.ru, V3.2 хорошо говорила по-русски, но к концу сентября 2026 года место универсала в API заняла V4.1 Flash.

Если вы переносите ответы модели в документы, пригодится инструкция, как скопировать из Дипсика в Ворд. Для работы с кодом в редакторе — обзор Cline в России.