DeepSeek 各版本演进路线与核心差异解析

在与 ChatGPT4o 系列的对比测试中，DeepSeek-V2.5 整体表现优于 V2。具体胜率数据如下：

• DeepSeek-V2.5 vs ChatGPT4o-latest：胜率 43%，平局 8%，败率 49%。
• DeepSeek-V2.5 vs ChatGPT4o-mini：胜率 66%，平局 9%，败率 25%。

在代码方面，V2.5 保留了 DeepSeek-Coder-V2-0724 的强大能力。在 HumanEval Python 和 LiveCodeBench 测试中显示显著改进，FIM 补全任务评分提升了 5.1%。

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

4. DeepSeek-R1-Lite 系列：推理模型预览版上线

同年 11 月发布的 R1-Lite 模型是对标 OpenAI o1 的国产推理模型预览版。

• 发布时间：2024 年 11 月 20 日
• 特点：使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。
• 优势：
  • 推理能力强：在 AMC 数学竞赛和 Codeforces 编程竞赛中超越现有顶级模型，部分任务甚至超过 OpenAI o1-preview。
  • 思考过程详细：不仅提供答案，还附带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：处理需要现代知识引用的复杂测试时效果一般。
  • 语言交互问题：可能出现中英文思考、输出混乱的情况。

数据显示，R1-Lite 的准确率随平均 token 量增加而显著提升，采用多数投票法时效果更为明显。

5. DeepSeek-V3 系列：大规模模型与推理速度提升

作为深度求索公司自主研发的首款混合专家（MoE）模型，V3 是一个里程碑版本。

• 发布时间：2024 年 12 月 26 日
• 特点：拥有 6710 亿参数，激活 370 亿，原生 FP8 权重，支持本地部署。
• 优势：
  • 强大的推理能力：在知识推理和数学任务方面展现卓越表现。
  • 高生成速度：生成吐字速度从 20TPS 提升至 60TPS，适应大规模应用需求。
  • 本地部署支持：FP8 权重开源降低了云服务依赖，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，部署成本较高。
  • 多模态能力不强：未针对图像理解等任务做专门优化。

评测显示，V3 在 MMLU-Pro、MATH 500、Codeforces 等任务中表现突出，多项成绩超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B，性能与世界顶尖闭源模型不分伯仲。

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

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

• 发布时间：2025 年 1 月 20 日
• 特点：后训练阶段大规模使用强化学习技术，支持模型蒸馏，推理能力接近 OpenAI o1 正式版。
• 优势：
  • 强化学习优化推理能力：在极少标注数据下极大提升推理能力。
  • 开源支持与科研应用：完全开源，支持二次开发，推动 AI 技术进步。
  • 模型轻量化潜力：蒸馏技术可将大模型知识迁移到小型模型，适配资源受限设备。
• 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。

官方开源了 6 个小模型供社区使用，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

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上的持续进步。每个版本都有其独特的优势和适用场景，用户可根据自身需求选择最适合的版本。未来，DeepSeek 可能会在多模态支持和推理能力等方面继续取得突破。