DeepSeek 各版本演进历程与核心特性对比

DeepSeek 各版本说明与优缺点分析

DeepSeek 是近期人工智能领域备受瞩目的语言模型系列，随着不同版本的发布，其在多任务处理能力上逐步增强。本文将梳理 DeepSeek 的各主要版本，从发布时间、技术特点、优势及不足等方面进行分析，为 AI 技术爱好者和开发者提供参考。

DeepSeek-V1 是该系列的首个版本，奠定了后续发展的基础。

发布时间：2024 年 1 月
特点：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，适合开发人员和技术研究人员使用。
优势：
- 强大编码能力：理解和生成代码能力强，支持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，处理复杂文本理解任务。
缺点：
- 多模态能力有限：主要集中在文本处理，缺乏对图像、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。

作为早期迭代版本，V2 的性能相比 V1 有显著提升，差距类似于 ChatGPT 初版与 3.5 之间的差异。

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，降低了开发门槛。
优势：
- 高效的性能与低成本：训练成本仅为 GPT-4-Turbo 的 1%，适合科研和商业化应用。
- 开源与免费商用：促进生态开放和多样化。
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，影响实时任务表现。
- 多模态能力局限：处理非文本任务（如图像、音频）时表现一般。

官方在 2024 年 9 月发布了 V2.5 版本，融合了 Chat 和 Coder 两个模型的能力。

发布时间：2024 年 9 月
更新背景：基于 DeepSeek-Coder-V2 的 Base 模型替换原有 Chat 的 Base 模型，显著提升了代码生成和推理能力。随后通过对齐优化推出通用版本。
特点：
- 通用能力提升：在创作、问答等通用能力上对比 V2 有显著进步。
- 联网搜索功能：加入联网搜索，能实时分析网页信息，增强实时性和数据丰富度。
优势：
- 数学和写作能力提升：在复杂数学问题和创作写作方面表现优异。
- 代码能力保留：保留了 DeepSeek-Coder-V2-0724 的强大代码能力，HumanEval 和 LiveCodeBench 测试显示显著改进。
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：在多模态任务上仍存在局限性。

DeepSeek V2 vs V2.5 对比