DeepSeek 各版本说明与优缺点分析

特点

在前代基础上强化了数学推理和写作，并加入联网搜索功能，增强了实时性和信息广度。

优势

• 数学和写作能力提升：处理复杂问题和创作更优异。
• 联网搜索功能：可抓取最新网页信息，提升时效性。

缺点

• API 限制：API 接口暂不支持联网搜索功能。
• 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

发布时间

2024 年 11 月 20 日

R1-Lite 作为 R1 的前置版本，对标 OpenAI o1，在 AIME 数学竞赛和 Codeforces 编程竞赛中取得了卓越成绩。

下表为 DeepSeek-R1-Lite 在相关评测中的得分结果：

该模型推理过程长，包含大量反思和验证。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佳。

特点

使用强化学习训练，思维链长度可达数万字，在数学、代码及复杂逻辑推理任务上展现优势，并在官网免费可用。

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：提供答案的同时附上详细的反向思考验证过程。
• 性价比高：训练成本低于行业主流，开源为主。

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表现未达最佳。
• 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。多项评测超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B，性能与 GPT-4o 及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

模型架构与参数

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

英文测试集表现

• MMLU 相关：DeepSeek-V3 在 MMLU-Pro 等测试中成绩分别为 88.5、89.1、75.9。
• DROP：得分 91.6，领先其他模型。
• GPQA-Diamond：得分 59.1，仅次于 Claude-3.5。

代码测试集表现

• HumanEval-Mul：得分 82.6。
• LiveCodeBench：Pass@1-COT 为 40.5。

数学测试集表现

• AIME 2024：得分 39.2，高于 Qwen2.5 和 Llama3.1。
• MATH-500：得分 90.2，优势明显。

特点

里程碑版本，引入原生 FP8 权重，支持本地部署，生成速度从 20TPS 提升至 60TPS。

优势

• 强大的推理能力：6710 亿参数支撑知识推理和数学任务。
• 高生成速度：满足对响应速度要求高的场景。
• 本地部署支持：FP8 权重开源降低云服务依赖。

缺点

• 高训练资源需求：需要大量 GPU 资源，部署训练成本较高。
• 多模态能力不强：未针对图像理解做专门优化。

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

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 赋予用户极大的自由：

• 使用自由：个人及商业项目均可自由使用。
• 修改自由：可修改代码和架构以满足特定需求。
• 分发自由：可分发基于 R1 的版本。

模型训练与技术应用层面

• 模型轻量化：蒸馏技术可将大模型知识迁移至小型模型，便于在移动设备部署。
• 个性化定制：可基于 R1 训练适配特定任务的模型。
• 促进技术创新：为研究人员提供强大工具，加速 AI 技术发展。

此外，R1 上线 API，支持思维链输出，设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。

据官网信息，R1 在后训练阶段大规模使用强化学习，在仅有极少标注数据的情况下极大提升了推理能力，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

在蒸馏小模型的对比上，R1 模型超越 OpenAI o1-mini。官方开源了 6 个小模型，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标效果。

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测试集表现较好。

特点

最新版本，通过强化学习优化推理能力，接近 OpenAI O1，遵循 MIT 许可证，支持模型蒸馏。

优势

• 强化学习优化推理能力：在推理任务中表现更强。
• 开源支持与科研应用：完全开源，推动 AI 技术进步。

缺点

• 多模态能力不足：多模态任务支持仍未充分优化。
• 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。每个版本都有独特的优势和适用场景，用户可根据自身需求选择。未来随着技术发展，DeepSeek 可能会在多模态支持和推理能力上继续取得突破。