DeepSeek 系列版本演进与核心特性对比分析
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，其在多任务处理能力上逐步增强。本文梳理了 DeepSeek 各主要版本的发布时间、核心特点及优缺点，为开发者提供参考。
DeepSeek-V1：起步与编码能力
作为系列的开篇之作，DeepSeek-V1 奠定了基调。它预训练于 2TB 标记数据，主打自然语言处理和编码任务。
发布时间：2024 年 1 月
核心特点：支持多种编程语言，具备强大的代码理解和生成能力，适合开发者和研究人员。
优势：
- 编码能力强：能辅助自动化代码生成与调试。
- 长上下文：支持高达 128K 标记的上下文窗口，处理复杂文本任务。
不足：
- 多模态有限：专注于文本，缺乏图像、语音支持。
- 推理能力一般：在复杂逻辑推理任务上不如后续版本。
DeepSeek-V2 系列：性能提升与开源生态
V2 系列较 V1 有显著提升，提升幅度类似于初代 ChatGPT 到 GPT-3.5 的跨越。该系列搭载 2360 亿参数，兼顾高性能与低训练成本。
发布时间：2024 年上半年
核心特点：支持完全开源和免费商用，降低了 AI 应用门槛。
优势：
- 高效低成本：训练成本仅为 GPT-4-Turbo 的 1%。
- 开源友好：用户可自由商用，促进生态开放。
不足：
- 推理速度较慢：参数量大导致实时任务表现受限。
- 多模态局限：非文本任务处理能力依然较弱。
DeepSeek-V2.5 系列：数学与搜索突破
官方在 6 月对 V2-Chat 进行了重大升级，用 Coder V2 的 Base 模型替换原有 Chat 的 Base 模型，随后合并 Chat 和 Coder 推出了 V2.5。
发布时间：2024 年 9 月
核心特点：融合了对话与代码能力，增强了通用性，并加入联网搜索功能。
优势：
- 数学与写作提升：在复杂问题和创作方面表现优异。
- 联网搜索：支持实时抓取网页信息，增强时效性。
不足：
- API 限制：联网搜索功能目前不支持 API 调用。
- 多模态短板：仍未专门优化图像理解等任务。
从测试数据看，V2.5 在通用能力上优于 V2。在与 ChatGPT-4o 系列的对比中，V2.5 胜率有所提升，特别是在对抗 Mini 版本时表现突出。
在代码方面，V2.5 保留了 Coder-V2-0724 的强大能力。HumanEval Python 和 LiveCodeBench 测试显示显著改进，FIM 补全任务评分提升了 5.1%。
