DeepSeek 各版本详解与优缺点对比
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，其在不同任务上的处理能力逐步增强。本文将梳理 DeepSeek 的主要版本，从发布时间、核心特点、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
发布时间：2024 年 1 月
特点： DeepSeek-V1 是该系列的首个版本，预训练于 2TB 标记数据，主打自然语言处理和编码任务。支持多种编程语言，适合程序开发人员和技术研究人员使用。
优势：
- 强大编码能力：支持多种编程语言，能够理解和生成代码，适合自动化代码生成与调试。
- 高上下文窗口：支持高达 128K 标记的上下文窗口，能处理较为复杂的文本理解任务。
缺点：
- 多模态能力有限：主要集中在文本处理，缺少对图像、语音等多模态任务的支持。
- 推理能力较弱：在复杂逻辑推理和深层次推理任务中，表现不如后续版本。
2. DeepSeek-V2 系列：性能提升与开源生态
发布时间：2024 年上半年
特点： DeepSeek-V2 系列搭载了 2360 亿个参数，是一个高效且强大的版本。它具有高性能和低训练成本的特点，支持完全开源和免费商用。
优势：
- 高效的性能与低成本：训练成本仅为 GPT-4-Turbo 的 1%，大幅降低了开发门槛。
- 开源与免费商用：支持完全开源，用户可以自由进行商用，促进了 AI 应用的普及。
缺点：
- 推理速度较慢：参数量庞大，但在推理速度方面相较于后续版本依然较慢。
- 多模态能力局限：在处理非文本任务（如图像、音频）时的表现并不出色。
3. DeepSeek-V2.5 系列：数学与网络搜索突破
发布时间：2024 年 9 月
官方更新日志显示，此次更新融合了 Chat 和 Coder 两个模型，使得 DeepSeek-V2.5 能够辅助开发者处理更高难度的任务。Chat 模型专注于对话系统优化，Coder 模型则基于大量代码数据训练。
优势：
- 数学和写作能力提升：在通用能力（创作、问答等）问题上对比 V2 有显著提升。
- 联网搜索功能：加入了联网搜索功能，能够实时分析海量网页信息，增强了模型的实时性。
缺点：
- API 限制：虽然具备联网搜索能力，但 API 接口不支持该功能。
- 多模态能力依然有限：在多模态任务上仍然存在局限性。
评测表现： 在与 ChatGPT4o 系列的对比测试中，DeepSeek-V2.5 整体表现优于 V2。具体数据如下：
- vs ChatGPT4o latest：胜率 43%，平局 8%，败率 49%。
- vs ChatGPT4o mini：胜率 66%，平局 9%，败率 25%。 代码方面，保留了 DeepSeek-Coder-V2-0724 的强大能力，HumanEval 和 LiveCodeBench 测试显示显著改进。
4. DeepSeek-R1-Lite 系列：推理模型预览版
发布时间：2024 年 11 月 20 日
