DeepSeek 系列模型版本演进与对比
DeepSeek 是近期人工智能领域备受关注的语言模型系列。随着版本的迭代，其在自然语言处理、编码任务及逻辑推理等方面的能力逐步增强。本文梳理了 DeepSeek 主要版本的发布时间、核心特性及适用场景，为开发者提供参考。
DeepSeek-V1：基础与编码
发布时间：2024 年 1 月
作为系列的起步版本，V1 预训练于 2TB 标记数据，主打自然语言处理和编码任务。它支持多种编程语言，具备较强的代码生成与理解能力。
- 优势：编码能力强，支持多语言；上下文窗口高达 128K，适合复杂文本处理。
- 不足：多模态能力有限，主要集中在文本；复杂逻辑推理表现不如后续版本。
DeepSeek-V2 系列：效率与开源
发布时间：2024 年上半年
V2 系列在性能上相比 V1 有显著提升，参数量达 2360 亿。该版本强调高效性与低训练成本，支持完全开源和免费商用。
- 优势：训练成本仅为 GPT-4-Turbo 的 1%，大幅降低门槛；生态开放，允许自由商用。
- 不足：推理速度相对较慢；多模态处理能力依然局限。
DeepSeek-V2.5 系列：数学与搜索突破
发布时间：2024 年 9 月
官方将 Chat 和 Coder 两个模型合并，推出了 V2.5 版本。此次更新显著提升了通用能力和代码推理水平，并加入了联网搜索功能。
核心改进
- 能力融合：结合了对话系统的连贯性与 Coder 的代码能力，能辅助处理更高难度任务。
- 搜索集成：支持实时分析网页信息，增强了数据的时效性（注：API 接口暂不支持此功能）。
性能对比
根据公开测试数据，V2.5 在通用能力上优于 V2。在与 ChatGPT-4o 系列的对比中，V2.5 胜率有所提升，尤其在对抗 Mini 版本时表现突出。
在代码方面，V2.5 保留了 Coder-V2 的强大能力，在 HumanEval 和 LiveCodeBench 测试中显示显著改进。内部评测 DS-Arena-Code 中，其对战竞品的胜率也有提升。
DeepSeek-R1-Lite 系列：推理预览
发布时间：2024 年 11 月 20 日
R1-Lite 是 R1 的前置版本，对标 OpenAI o1。它在数学竞赛（AMC/AIME）和编程竞赛（Codeforces）中取得了卓越成绩。
- 特点：使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。
- 优势：在高难度数学和代码任务上表现优异，甚至超越部分顶级模型；思考过程透明，展示了完整的推理路径。
- 不足：简单代码生成表现不稳定；知识引用能力有待加强；存在中英文输出混乱的情况。
