深度求索（DeepSeek）在之前的分类中被归类于垂直领域大模型下的第四项（即ChatGLM部分），但可能存在表述不够清晰的问题。实际上，深度求索（DeepSeek）的ChatGLM系列和其独立研发的DeepSeek-MoE模型在国内大模型生态中确实具有重要地位。以下是针对DeepSeek的专项补充说明：

深度求索（DeepSeek）专项补充

模型定位：技术研究导向的开源/闭源混合路线

核心产品线：

1. ChatGLM-6B/GLM-4

   • 技术架构：千亿参数，基于GLM（General Language Model）架构

   • 突出特点：

     • 长文本处理（支持10M token上下文窗口，适合科研文献分析）

     • 开源社区活跃（HuggingFace下载量超300万次）

     • 支持工具调用（API函数执行能力）

   • 局限：多模态能力弱于文心一言，商业闭源版成本较高

2. DeepSeek-MoE（2024年4月发布）

   • 技术架构：混合专家模型（16个专家路由，总参数量145B）

   • 突破性设计：

     • 训练成本降低70%（相比稠密模型）

     • 动态专家激活（单次推理仅调用2个专家）

     • 数学能力强化（MATH数据集准确率51.2%）

   • 典型应用：金融量化分析、工业仿真参数计算

未单独列出的原因分析

1. 归类重叠：

   • ChatGLM系列常被归为“垂直领域大模型”，但其开源版本（如ChatGLM-6B）也具备通用性，导致分类边界模糊

2. 品牌认知差异：

   • 深度求索的对外品牌露出以“智谱AI”（ChatGLM）为主，部分用户对“DeepSeek”母品牌认知度较低

3. 技术路线特殊性：

   • DeepSeek-MoE采用独特的稀疏化架构，与传统千亿级稠密模型（如文心、通义）较难直接对比

DeepSeek关键指标对比

选型建议

• 科研机构：优先考虑ChatGLM-4的长文本处理能力

• 中小企业：DeepSeek-MoE的高性价比适合预算有限的数学/工程场景

• 开发者实验：ChatGLM-6B开源版仍是快速原型开发的首选

需要说明的是，DeepSeek在复杂数学推理和训练成本控制方面已形成差异化优势，但在多模态生成、语音交互等场景仍存在短板。其技术路线选择（如MoE架构）可能成为未来国产模型追赶国际前沿的重要方向之一。