deepseekr1和v3是两款不同版本的深度学习模型，它们在大小和性能上存在显著差异。deepseekr1是较早的版本，模型参数较少，适用于处理相对简单的任务。它的体积较小，适合在资源有限的设备上运行，如移动设备或嵌入式系统。deepseekr1的轻量化设计使其在实时应用中表现出色，但在处理复杂任务时，其性能可能不如更先进的模型。
相比之下，deepseekr3是deepseekr1的升级版，模型参数大幅增加，结构更加复杂。deepseekr3的体积较大，需要更多的计算资源来运行，但其在处理复杂任务时表现出色。deepseekr3在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，尤其是在需要高精度和复杂推理的任务中，其性能远超deepseekr1。
deepseekr3的改进不仅体现在模型大小上，还体现在其训练方法和优化策略上。通过引入更多的训练数据和更先进的优化算法，deepseekr3在多个基准测试中表现优异。然而，由于其较大的体积和较高的计算需求，deepseekr3更适合在高性能计算设备上运行，如服务器或云计算平台。
总的来说，deepseekr1和v3在大小和性能上各有优劣。deepseekr1适合资源有限的环境和简单任务，而deepseekr3则更适合需要高精度和复杂推理的任务。用户可以根据具体需求选择合适的模型版本。