DeepSeek 各版本说明与优缺点分析
DeepSeek是近期人工智能领域备受关注的语言模型系列，随着不同版本的发布，其在多种任务上的处理能力逐步增强。本文梳理了 DeepSeek 的主要版本，从发布时间、特点、优势及不足等方面进行分析，为开发者提供参考。
1. DeepSeek-V1：起步与编码强劲
DeepSeek-V1 是该系列的首个版本，主要聚焦于自然语言处理和编码任务。
- 发布时间：2024 年 1 月
- 特点：预训练于 2TB 标记数据，支持多种编程语言，具备强大的编码能力。
- 优势：
- 强大编码能力：理解和生成代码能力强，适合自动化代码生成与调试。
- 高上下文窗口：支持高达 128K 标记的上下文，能处理复杂文本任务。
- 缺点：
- 多模态能力有限：主要集中在文本处理，缺乏图像、语音支持。
- 推理能力较弱：在复杂逻辑推理和深层次任务上不如后续版本。
2. DeepSeek-V2 系列：性能提升与开源生态
V2 系列相比 V1 性能提升显著，其差距类似于 ChatGPT 初版与 3.5 版的区别。
- 发布时间：2024 年上半年
- 特点：搭载 2360 亿参数，高效且强大，支持完全开源和免费商用。
- 优势：
- 高效的性能与低成本：训练成本约为 GPT-4-Turbo 的 1%，降低开发门槛。
- 开源与免费商用：促进 AI 应用普及，生态更加开放。
- 缺点：
- 推理速度较慢：参数量庞大导致推理速度不及后续版本。
- 多模态能力局限：非文本任务表现一般。
3. DeepSeek-V2.5 系列：数学与网络搜索突破
官方在 6 月和 7 月分别升级了 Chat 和 Coder 模型，最终合并推出 V2.5。
- 发布时间：2024 年 9 月
- 特点：融合 Chat 和 Coder 模型，通用能力和代码能力显著提升，加入联网搜索功能。
- 优势：
- 数学和写作能力提升：在复杂数学问题和创作方面表现优异。
- 联网搜索功能：实时抓取网页信息，增强实时性和数据丰富度。
- 缺点：
- API 限制：部分 API 接口不支持联网搜索功能。
- 多模态能力依然有限：无法与专门的多模态模型媲美。
在通用能力对比测试中，V2.5 整体表现优于 V2。在与 ChatGPT-4o 系列的对比中，V2.5 胜率有所提升，特别是在与 Mini 版本对比时表现更佳。代码方面，保留了 Coder-V2 的强大能力，在 HumanEval 和 LiveCodeBench 测试中有显著改进。
4. DeepSeek-R1-Lite 系列：推理模型预览版
作为 R1 的前置版本，R1-Lite 对标 OpenAI o1，在权威评测中成绩卓越。
