DeepSeek 各版本演进路线与核心特性对比
DeepSeek 系列模型在人工智能领域发展迅速，不同版本在编码能力、推理性能及生态开放度上各有侧重。本文梳理了从 V1 到 R1 的主要版本迭代，分析其技术特点与适用场景，供开发者参考。
DeepSeek-V1：起步与编码基础
2024 年 1 月发布的 V1 是系列的起点，预训练于 2TB 标记数据，主打自然语言处理与编码任务。
核心优势
- 编码能力强：支持多种编程语言的理解与生成，适合自动化代码辅助。
- 长上下文：支持 128K 标记窗口，能处理较复杂的文本理解。
局限性
- 多模态缺失：仅聚焦文本，缺乏图像或语音支持。
- 推理深度有限：复杂逻辑推理不如后续版本。
DeepSeek-V2 系列：性能与开源生态
2024 年上半年推出的 V2 系列参数量达 2360 亿，在保持高性能的同时大幅降低训练成本（约为 GPT-4-Turbo 的 1%）。
核心优势
- 高性价比：低成本训练，支持完全开源和免费商用，降低了应用门槛。
- 生态开放：促进了 AI 应用的普及与多样化。
局限性
- 推理速度：参数量大导致实时任务表现稍慢。
- 多模态局限：非文本任务处理能力依然较弱。
DeepSeek-V2.5：通用与搜索增强
2024 年 9 月发布，融合了 Chat 与 Coder 模型，显著提升了通用能力和代码水平。
更新亮点 官方将 Chat 与 Coder 合并，V2.5 在数学推理、写作及联网搜索方面表现优异。通过联网功能，模型能实时抓取网页信息，增强了数据的时效性。
评测表现 在与 ChatGPT-4o 系列的对比中，V2.5 整体优于 V2。特别是在 HumanEval 和 LiveCodeBench 测试中，代码能力有显著提升。不过 API 接口目前暂不支持联网搜索功能。
开源地址 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5
DeepSeek-R1-Lite：推理预览版
2024 年 11 月上线，作为 R1 的前置版本，对标 OpenAI o1，专注于高难度推理任务。
核心特点
- 强化学习训练：推理过程包含大量反思与验证，思维链长度可达数万字。
- 竞赛成绩突出：在 AIME 数学竞赛和 Codeforces 编程竞赛中表现卓越，部分任务超越 GPT-4o。
注意事项 虽然推理能力强，但简单代码生成表现偶有不稳定，且知识引用能力在处理现代知识时仍有提升空间。中英文思考输出偶尔会出现混乱。
DeepSeek-V3：MoE 架构与本地部署
2024 年 12 月 26 日发布，采用混合专家（MoE）架构，总参数 6710 亿，激活 370 亿。
技术突破
- 原生 FP8 权重：支持本地部署，降低对云服务的依赖。
- 高速生成：生成速度提升至 60 TPS，适应大规模应用需求。
- 综合性能：在 MMLU-Pro、MATH-500 等基准测试中领先，与 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等开源模型相比具有竞争力。
