DeepSeek 各版本说明与优缺点分析
DeepSeek 系列模型迭代迅速，从基础语言处理到复杂推理能力，不同版本在架构、参数及应用场景上各有侧重。以下梳理了主要版本的发布时间、核心特性及实际表现。
1. DeepSeek-V1：起步与编码强劲
发布时间：2024 年 1 月
作为系列首个版本，DeepSeek-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，适合开发者进行自动化代码生成与调试。
- 优势：具备强大的编码能力，上下文窗口高达 128K，能处理较复杂的文本理解。
- 不足：多模态能力有限，主要集中在文本；复杂逻辑推理不如后续版本。
2. DeepSeek-V2 系列：性能提升与开源生态
发布时间：2024 年上半年
V2 系列搭载 2360 亿参数，相比 V1 性能显著提升，差距类似于 ChatGPT 初版与 3.5 的对比。该版本支持完全开源和免费商用，大幅降低了开发门槛。
- 优势：训练成本仅为 GPT-4-Turbo 的 1%，生态开放且多样化。
- 不足：参数量庞大导致推理速度较慢，多模态处理能力依然局限。
3. DeepSeek-V2.5 系列：数学与网络搜索突破
发布时间：2024 年 9 月
官方将 Chat 和 Coder 两个模型合并，推出了全新的 V2.5 版本。Coder V2 的 Base 模型替换了原有的 Chat Base 模型，显著提升了代码生成和通用推理能力。
在与 ChatGPT4o 系列的对比测试中，V2.5 整体表现优于 V2。具体胜率数据显示：
- vs ChatGPT4o - latest：胜率 43%（V2 为 31%）
- vs ChatGPT4o mini：胜率 66%（V2 为 53%）
在代码方面，V2.5 保留了 Coder-V2-0724 的强大能力。HumanEval Python 和 LiveCodeBench 测试显示显著改进，FIM 补全任务评分提升 5.1%。
- 特点：加入联网搜索功能，增强实时性和信息广度。
- 优势：数学和写作能力提升，辅助处理高难度任务。
- 不足：API 接口暂不支持联网搜索，多模态能力仍有局限。
开源地址：DeepSeek-V2.5 on HuggingFace
4. DeepSeek-R1-Lite 系列：推理模型预览版
发布时间：2024 年 11 月 20 日
R1-Lite 是对标 OpenAI o1 的国产推理模型预览版。虽然关注度略低于正式版，但在 AMC 数学竞赛和 Codeforces 编程竞赛等权威评测中成绩卓越。
