一、DeepSeek V1

概要介绍

DeepSeek V1是DeepSeek系列的首个版本，于2023年推出。它标志着DeepSeek在AI领域的初步探索，为后续版本奠定了基础。

应用场景

• 文本生成：撰写文章、故事等基本文本生成任务。

• 智能客服：提供基础的问答服务。

版本特点

• 基础性能：作为初代版本，性能相对有限。

• 推理能力：推理能力较弱，适合简单的文本处理。

• 多模态支持：几乎不支持多模态任务。

二、DeepSeek V2系列

概要介绍

DeepSeek V2系列于2024年上半年发布，在性能和成本控制方面进行了显著改进。

应用场景

• 文本生成：生成高质量的文本内容。

• 代码生成：生成可读性高的代码。

• 智能客服：提升客服效率。

版本特点

• 高效性能与低成本：训练成本仅为GPT-4-Turbo的1%，适合科研和商业化应用。

• 开源与免费商用：完全开源，支持免费商用。

• 推理速度较慢：在实时任务中表现欠佳。

• 多模态能力局限：对非文本任务的支持较弱。

三、DeepSeek V2.5系列

概要介绍

DeepSeek V2.5系列于2024年9月发布，在数学推理和联网搜索功能上取得了突破。

应用场景

• 数学推理：解决复杂的数学问题。

• 联网搜索：实时分析网页信息。

• 写作辅助：提升写作质量和效率。

版本特点

• 数学和写作能力提升：在数学问题和创作写作方面表现出色。

• 联网搜索功能：能够抓取最新的网页信息。

• API限制：联网搜索功能不支持API接口。

• 多模态能力依然有限：在多模态任务上仍有不足。

四、DeepSeek V3系列

概要介绍

DeepSeek V3系列于2024年12月26日发布，是DeepSeek系列中的一个里程碑版本，拥有6710亿参数，专注于知识类任务和数学推理。

应用场景

• 知识问答：提供高质量的知识问答。

• 长文本处理：处理长文本内容。

• 代码生成：生成高质量的代码。

• 数学推理：解决复杂的数学问题。

版本特点

• 强大的推理能力：在知识推理和数学任务方面表现卓越。

• 高生成速度：每秒生成60个字符，满足对响应速度要求高的场景。

• 本地部署支持：支持本地部署，提升数据隐私性。

• 高训练资源需求：需要大量的GPU资源进行训练。

• 多模态能力不强：在多模态任务上未做专门优化。

五、DeepSeek R1系列

概要介绍

DeepSeek R1系列于2024年11月20日上线预览版，并于2025年1月20日正式发布。它通过强化学习技术优化了模型的推理能力。

应用场景

• 科研与技术开发：支持二次开发。

• 教育领域：辅助教学和研究。

• 多模态内容生成：生成图文并茂的商品详情页文案。

• 跨模态检索：通过文本搜索图像或通过图像生成描述文本。

• 智能交互：在智能家居、智能音箱等设备中实现多种功能的融合。

版本特点

• 强化学习优化推理能力：在推理任务中表现出色。

• 开源支持：完全开源，促进开源生态的健康发展。

• 多模态能力不足：在多模态任务的支持方面仍未得到充分优化。

• 应用场景受限：主要面向科研、技术开发和教育领域。

六、DeepSeek R1 Lite

概要介绍

DeepSeek R1 Lite是R1系列的轻量级版本，于2024年11月20日上线。

应用场景

• 轻量级应用：适合资源有限但需要一定推理能力的场景。

版本特点

• 轻量级设计：适合在资源受限的环境中使用。

• 开源支持：支持开源和二次开发。

七、DeepSeek LLM

概要介绍

DeepSeek LLM是由DeepSeek公司推出的一种通用大语言模型（LLM），主要用于文本生成、文本理解、对话交互等任务。该模型基于Transformer架构，采用大规模预训练和指令微调，以提供更自然、智能的文本处理能力。DeepSeek LLM在2024年1月发布，使用了2万亿字符的双语数据集进行预训练，其67B模型性能超越了LLaMA-2 70B，Chat版本优于GPT-3.5。

应用场景

DeepSeek LLM适用于多种自然语言处理（NLP）任务，具体包括但不限于以下场景：

1. 文本生成：撰写文章、诗歌创作、故事生成等。

2. 问答系统：智能客服、知识问答等，能够准确理解用户提问并给出高质量回答。

3. 机器翻译：支持多种语言之间的翻译任务，尤其在跨境电商、教育、游戏等领域表现出色。

4. 多轮对话：保持上下文连贯性，适用于聊天机器人等场景。

5. 文本摘要：快速生成高质量的文本摘要，适用于新闻、研究报告等。

6. 个性化推荐：根据用户历史数据推荐相关内容，如商品、音乐等。

版本特点

1. 支持多种任务：问答、文本补全、翻译等，经过RLHF（人类反馈强化学习）优化，提高回答质量。

2. 强大的上下文理解能力：在多轮对话中保持上下文连贯性，减少答复失焦情况。

3. 专业术语适配与定制化微调：针对金融、法律、医学等专业领域，提供行业词库及定制化微调方案。

4. 多模态融合潜力：预训练阶段融入图像描述、音频转写等多模态数据，为未来的多模态应用提供良好基础。

5. 灵活的插件与API生态：支持灵活的插件和API接口，方便与其他系统集成。