DeepSeek 各版本演进历程与核心差异分析

• 特点：
  • 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。
  • 联网搜索功能：可实时分析海量网页信息，增强实时性和数据丰富度。
• 优势：
  • 综合能力增强：融合 Chat 与 Coder 优势，通用性更强。
  • 实时信息获取：通过联网抓取最新网页信息。
• 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：无法与专门的多模态模型媲美。

DeepSeek-V2.5 已开源至 HuggingFace：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5

4. DeepSeek-R1-Lite 系列：推理模型预览版上线

• 发布时间：2024 年 11 月 20 日

R1-Lite 作为 R1 的前置版本，是对标 OpenAI o1 的国产推理模型。在美国数学竞赛（AMC）AIME 及全球顶级编程竞赛 Codeforces 等权威评测中取得了卓越成绩，大幅超越了 GPT-4o 等知名模型。

DeepSeek-R1-Lite-Preview 在数学竞赛和世界级编程竞赛测试中表现突出，但在理工科博士生测试等任务中，OpenAI o1-preview 得分略优。

由上图可以看出：

• DeepSeek-R1-Lite-Preview 的准确率随着平均 token 量的增加而显著提升，采用多数投票法时效果更明显。

• 在一次通过（Pass@1）情况下，当平均 token 量达到一定程度时，准确率高于 OpenAI o1-preview 的 44.2%。

• 特点：

  • 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。
  • 长逻辑链条优势：在数学、代码及复杂逻辑推理任务上，展现了 o1 未公开的完整思考过程。

• 优点：

  • 推理能力强：在高难度数学和代码任务中超越现有顶级模型，部分任务超过 OpenAI o1。
  • 思考过程详细：不仅提供答案，还附上详细的思考过程和反向验证。
  • 性价比高：训练成本远低于行业主流模型。

• 缺点：

  • 代码生成表现不稳定：简单代码生成有时不如预期。
  • 知识引用能力不足：涉及现代知识引用的复杂测试效果一般。
  • 语言交互问题：可能出现中英文思考、输出混乱的情况。

5. DeepSeek-V3 系列：大规模模型与推理速度提升

• 发布时间：2024 年 12 月 26 日

作为深度求索公司自主研发的首款混合专家（MoE）模型，拥有 6710 亿参数，激活 370 亿，在 14.8 万亿 token 上完成预训练。多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，性能与世界顶尖闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

DeepSeek-V3 在 MMLU-Pro、MATH 500、Codeforces 任务测试中表现突出。在 AIME 2024 任务中，GPT-4o-0513 准确率略优，但在 DROP、MATH-500 等测试中优势明显。

模型架构与参数

• DeepSeek-V3：MoE 架构，激活参数 37B，总参数 671B。
• Qwen2.5-72B-Inst：Dense 架构，激活参数 72B。
• Llama3.1-405B-Inst：Dense 架构，激活参数 405B。

英文测试集表现

• MMLU 相关：DeepSeek-V3 在 MMLU-EM、MMLU-Redux EM、MMLUPro-EM 测试中成绩分别为 88.5、89.1、75.9。
• DROP：DeepSeek-V3 得分为 91.6，领先其他模型。
• GPQA-Diamond：DeepSeek-V3 得分 59.1，仅次于 Claude-3.5-Sonnet-1022 的 65。

代码测试集表现

• HumanEval-Mul：DeepSeek-V3 得分为 82.6。
• LiveCodeBench：Pass@1 (COT) 为 40.5，Pass@1 为 37.6。
• Codeforces：Percentile 测试中得分为 51.6。

数学测试集表现

• AIME 2024：DeepSeek-V3 得分为 39.2，高于 Qwen2.5-72B、Llama3.1-405B 等。
• MATH-500：DeepSeek-V3 得分为 90.2，优势明显。

中文测试集表现

• CLUEWSC：DeepSeek-V3 得分为 90.9。

• C-Eval：DeepSeek-V3 得分为 86.5。

• 特点：

  • 里程碑式版本：引入原生 FP8 权重，支持本地部署。
  • 推理速度大幅提升：生成吐字速度从 20TPS 提升至 60TPS。

• 优势：

  • 强大的推理能力：凭借大参数规模，在知识推理和数学任务方面表现卓越。
  • 高生成速度：满足对响应速度要求高的应用场景。
  • 本地部署支持：FP8 权重开源，降低对云服务依赖，提升数据隐私性。

• 缺点：

  • 高训练资源需求：需要大量 GPU 资源进行训练，部署和训练成本较高。
  • 多模态能力不强：未做专门优化，仍存在短板。

论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf

6. DeepSeek-R1 系列：强化学习与科研应用

• 发布时间：2025 年 1 月 20 日

DeepSeek-R1 秉持开源原则，遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。

开源协议层面

MIT License 是一种宽松的许可协议，用户拥有极大的自由：

• 使用自由：可在个人项目、商业项目中自由使用。
• 修改自由：可对代码、模型架构进行修改和定制。
• 分发自由：可分发基于 R1 修改或未修改的版本。

模型训练与技术应用层面

• 模型轻量化：蒸馏技术可将大型模型知识迁移到小型模型，便于在移动设备等资源受限场景部署。
• 个性化定制：以 R1 为基础训练适配特定任务的模型，平衡性能与资源消耗。
• 促进技术创新：为研究人员提供强大工具，加速 AI 技术应用。

DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。

据官网信息，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

在 Codeforces、MATH-500、SWE-bench Verified 测试中，DeepSeek-R1 或 DeepSeek-R1-32B 表现突出；在 AIME 2024、GPQA Diamond 测试中，OpenAI-o1-1217 表现较好。但在蒸馏小模型的对比上，R1 模型超越 OpenAI o1-mini。

官方开源了 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型，并通过 R1 的输出蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

模型及表现

• GPT-4o-0513：AIME 2024 pass@1 得分为 9.3。
• Claude-3.5-Sonnet-1022：AIME 2024 pass@1 得 16.0。
• o1-mini：CodeForces rating 达到 1820.0。
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：MATH-500 pass@1 得 94.3。
• DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B：MATH-500 pass@1 得 94.5。

总结

o1-mini 在 CodeForces 竞赛评分上优势明显；DeepSeek-R1 蒸馏的大参数模型在数学和编程相关测试集表现较好，反映出蒸馏技术对模型性能有提升作用。

• 特点：
  • 强化学习优化推理能力：利用 RL 技术，在推理任务中展现更强表现。
  • 开源支持与科研应用：完全开源，支持二次开发。
• 优势：
  • 推理能力接近 o1：在推理任务上表现优异。
  • 生态友好：遵循 MIT 许可证，支持模型蒸馏。
• 缺点：
  • 多模态能力不足：仍未得到充分优化。
  • 应用场景受限：主要面向科研、技术开发和教育领域。

论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

结语

DeepSeek 系列的不断迭代体现了其在自然语言处理、推理能力和应用生态等方面的持续进步。每个版本都有其独特的优势和适用场景，用户可以根据自身需求选择最适合的版本。