DeepSeek模型分析

1. DeepSeek-R1系列蒸馏模型

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
  • 参数规模：1.5B
  • 性能特点：轻量级任务，推理效率高，适合资源受限的场景。
  • 应用场景：移动端应用、轻量级文本生成。
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
  • 参数规模：7B
  • 性能特点：中等复杂任务，推理能力较强，适合智能客服等场景。
  • 应用场景：智能客服、内容创作。
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
  • 参数规模：14B
  • 性能特点：复杂任务，推理能力较强，适合内容创作等场景。
  • 应用场景：内容创作、复杂文本生成。
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
  • 参数规模：32B
  • 性能特点：高精度任务，推理能力极强，适合数学推理等复杂任务。
  • 应用场景：数学推理、复杂知识问答。
• DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
  • 参数规模：70B
  • 性能特点：前沿研究和复杂任务，推理能力极高。
  • 应用场景：前沿研究、复杂任务。

2. 多模态模型

• Janus-Pro-7B
  • 参数规模：7B
  • 性能特点：支持文本生成和图像生成，多模态任务表现优异。
  • 应用场景：智能客服、内容创作。
• DeepSeek-VL-7B-Chat
  • 参数规模：7B
  • 性能特点：多模态任务，支持图像描述和文本生成。
  • 应用场景：智能客服、内容创作。

3. 代码生成模型

• DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct
  • 参数规模：6.7B
  • 性能特点：专注于代码生成和编程辅助。
  • 应用场景：软件开发、代码生成。
• DeepSeek-Coder-6.7B-Base
  • 参数规模：6.7B
  • 性能特点：基础代码生成模型，适合通用编程任务。
  • 应用场景：软件开发、代码生成。
• DeepSeek-Coder-1.3B-Instruct
  • 参数规模：1.3B
  • 性能特点：轻量级代码生成模型，适合资源受限的编程任务。
  • 应用场景：轻量级软件开发、代码生成。

4. 数学推理模型

• DeepSeek-Math-7B-Base
  • 参数规模：7B
  • 性能特点：基础数学推理模型，适合通用数学任务。
  • 应用场景：数学教育、数学问题解答。
• DeepSeek-Math-7B-Instruct
  • 参数规模：7B
  • 性能特点：增强型数学推理模型，适合复杂数学任务。
  • 应用场景：数学教育、复杂数学问题解答。

5. 混合专家语言模型

• DeepSeek-V3
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：混合专家架构，适合通用文本生成。
  • 应用场景：通用文本生成、内容创作。
• DeepSeek-V3-GGUF
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：混合专家架构，适合通用文本生成。
  • 应用场景：通用文本生成、内容创作。

6. 其他模型

• DeepSeek-V2
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：强大的混合专家语言模型，推理效率高。
  • 应用场景：通用文本生成、内容创作。
• DeepSeek-V2.5
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：融合通用与代码能力，适合多种任务。
  • 应用场景：通用文本生成、代码生成。
• DeepSeek-V2.5-1210
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：强大的混合专家语言模型。
  • 应用场景：通用文本生成、内容创作。
• DeepSeek-V2-Chat
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：先进的MoE语言模型，适合聊天场景。
  • 应用场景：智能客服、聊天机器人。
• Janus-1.3B
  • 参数规模：1.3B
  • 性能特点：多模态理解和生成任务的统一模型。
  • 应用场景：智能客服、内容创作。
• DeepSeek-Coder-V2-Instruct
  • 参数规模：未明确
  • 性能特点：基于MoE架构的代码生成模型。
  • 应用场景：软件开发、代码生成。

模型对比图