初识deepseek的几个版本

相信大家都依然知道，最新最火的就是DeepSeek。作为人工智能领域的佼佼者，DeepSeek凭借其创新的技术架构和卓越的性能表现，迅速成为行业关注的焦点。无论是自然语言处理、代码生成，还是多模态理解，DeepSeek都展现出了强大的能力，并在多个权威评测中取得了领先的成绩。它的开源策略和高效训练方法更是为开发者提供了极大的便利，推动了AI技术的普及与应用。DeepSeek的成功不仅在于其技术的前

程序汪小陈

685人浏览 · 2025-03-18 11:03:05

程序汪小陈 · 2025-03-18 11:03:05 发布

1、引言

相信大家都依然知道，最新最火的就是DeepSeek。

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作为人工智能领域的佼佼者，DeepSeek凭借其创新的技术架构和卓越的性能表现，迅速成为行业关注的焦点。无论是自然语言处理、代码生成，还是多模态理解，DeepSeek都展现出了强大的能力，并在多个权威评测中取得了领先的成绩。它的开源策略和高效训练方法更是为开发者提供了极大的便利，推动了AI技术的普及与应用。

DeepSeek的成功不仅在于其技术的前沿性，更在于其对实际场景的深度适配。从智能客服到教育辅导，从金融分析到工业质检，DeepSeek的模型正在赋能各行各业，帮助企业实现智能化转型。而为了满足不同场景的需求，DeepSeek也推出了多个版本，每个版本都针对特定的任务进行了优化和升级。

接下来，我们将详细介绍DeepSeek公开的几个版本，包括DeepSeek LLM、DeepSeek Coder、DeepSeek V2/V3、DeepSeek R1、DeepSeek Math以及DeepSeek VL，帮助大家更好地了解它们的特性与应用场景。

2、DeepSeek LLM

定位：基础通用语言模型

技术特点：

基于Transformer架构，采用分组查询注意力（GQA）优化推理成本，支持多步学习率调度器提升训练效率。
预训练数据集包含2万亿字符，涵盖中英双语，在代码、数学和推理任务中表现优于LLaMA-2 70B。

应用场景：
1 . 通用文本生成：如文章撰写、技术文档总结。
2 . 多语言支持：适用于需要中英文混合处理的场景，如跨语言客服或内容本地化。

3、DeepSeek Coder系列

包括版本：Coder V2、Coder V2-0724（合并到V2.5）

技术特点：

专为代码生成优化，支持Python、Java等多种编程语言，在HumanEval测试中达到89%准确率。
融合Chat模型后（V2.5），通用能力（如写作、问答）显著提升，ArenaHard胜率从68.3%升至76.3%。

应用场景：
1 . 开发者工具：自动化代码生成、调试辅助。
2 . 教育领域：编程教学中的实时错误修正与代码优化建议。

4、DeepSeek V2系列

包括版本：V2、V2.5

技术特点：

V2：2360亿参数，MoE架构，每个Token仅激活210亿参数，训练成本为GPT-4 Turbo的1%。
V2.5：合并Coder与Chat模型，引入联网搜索功能，数学能力（MATH-500基准）从74.8%提升至82.8%。

应用场景：
1 . 商业客服：实时处理多语言客户咨询（如电商推荐系统）。
2 . 科研辅助：自动化文献综述生成与数据分析。

5、DeepSeek V3

技术特点：

混合专家（MoE）架构，总参数6710亿，激活370亿，预训练数据量14.8万亿Token，生成速度达60 TPS（提升3倍）。
在MMLU、GPQA等知识类任务中接近Claude-3.5-Sonnet，算法代码任务（如Codeforces）领先开源模型。
DeepSeek-V3 在推理速度上相较历史模型有了大幅提升。在目前大模型主流榜单中，DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。

应用场景：
1 . 长文本处理：如法律合同分析、医学文献解析。
2 . 高性能需求场景：金融高频数据分析、实时多轮对话系统。

6、DeepSeek R1

技术特点：

基于强化学习（RL）训练，完全跳过监督微调（SFT），推理成本仅为OpenAI o1的3%-5%。
在数学竞赛（AIME 2024）中Pass@1准确率71%，Codeforces竞赛Elo评级2029，超越96.3%人类参与者。
DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

应用场景：
1 . 教育与考试辅导：提供逐步数学问题解析（如SAT/GRE）。
2 . 金融风险建模：复杂逻辑链分析支持投资决策。

7、DeepSeek Math

技术特点：

专注于数学推理，优化数学符号处理与逻辑推导能力，在MATH-500基准中表现显著提升。

应用场景：
1.学术研究：数学定理证明辅助。
2.工程计算：物理建模与公式推导。

8、DeepSeek VL（视觉语言模型）

技术特点：
1.多模态视觉-语言模型系列，旨在实现跨模态的深度理解与生成能力，尤其在图像与文本交互场景中表现突出

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应用场景：

复杂文档解析：支持PDF、表格、图表的结构化信息抽取，应用于金融报告分析、法律合同审查等
工业与设计场景：结合高分辨率图像处理能力，用于自动化质检（如缺陷检测）或从文本生成设计草图
视觉定位与问答（VQA）：基于图像回答“图中长颈鹿的姿势”，或对比多张图片差异，适用于教育、医疗影像分析
多模态内容生成：支持图文对话、跨模态创作（如根据文本描述生成图像说明），赋能自媒体内容生产

9、总结对比

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行业影响与部署

国家超算平台：V3、R1等模型已上线，支持在线推理与定制化训练，降低算力门槛。
硬件集成：七彩虹笔记本搭载R1模型，优化内存占用与响应速度，推动边缘AI应用。

如果大家需要更详细的技术参数或评测数据，可参考各模型的官方技术报告及开源代码库。

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