DeepSeek 各版本演进路线与核心差异深度解析

测试数据显示：

• DeepSeek-V2.5 vs ChatGPT-4o-latest：胜率 43%，平局 8%，败率 49%。
• DeepSeek-V2 vs ChatGPT-4o-latest：胜率 31%，平局 8%，败率 61%。
• DeepSeek-V2.5 vs ChatGPT-4o-mini：胜率 66%，平局 9%，败率 25%。
• DeepSeek-V2 vs ChatGPT-4o-mini：胜率 53%，平局 9%，败率 38%。

在与 ChatGPT-4o 系列模型的对比中，V2.5 整体表现优于 V2；两者在与 ChatGPT-4o-mini 的对比中胜率相对较高，而与 ChatGPT-4o-latest 对比时胜率相对较低。

在代码方面，DeepSeek-V2.5 保留了 DeepSeek-Coder-V2-0724 强大的代码能力。在 HumanEval Python 和 LiveCodeBench 测试中显示了显著改进。在 FIM 补全任务上，内部评测集 DS-FIM-Eval 的评分提升了 5.1%。

特点： DeepSeek-V2.5 在前一版本基础上进行了关键性改进，尤其在数学推理和写作领域表现优异。同时加入了联网搜索功能，能够实时分析海量网页信息。

优势：

• 数学和写作能力提升：在复杂的数学问题和创作写作方面表现优异。
• 联网搜索功能：通过联网抓取最新网页信息，增强了模型的实时性和数据丰富度。

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，影响了一些用户的实际应用场景。
• 多模态能力依然有限：在多模态任务上仍然存在局限性。

DeepSeek-V2.5 现已开源至 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 模型的前置版本，是对标 OpenAI o1 的国产推理模型。在美国数学竞赛（AMC）中的 AIME 以及全球顶级编程竞赛（Codeforces）等权威评测中，均取得了卓越成绩，大幅超越了 GPT-4o 等知名模型。

下表为 DeepSeek-R1-Lite 在各项相关评测中的得分结果：

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

根据官网消息，R1-Lite 的推理过程长，包含大量反思和验证。下图展示了模型在数学竞赛上的得分与测试所允许思考的长度紧密相关。

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： 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，在数学和编程等需要长逻辑链条的任务中具备优势。

优点：

• 推理能力强：在高难度数学和代码任务中表现优异，甚至在某些任务上超过了 OpenAI 的 o1。
• 思考过程详细：不仅提供答案，还会附上详细的思考过程和反向验证过程。
• 性价比高：模型训练成本远低于行业主流模型。

缺点：

• 代码生成表现不稳定：在生成简单代码时表现不如预期。
• 知识引用能力不足：在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。

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 上完成了预训练。

DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上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 GPQA Diamond、SWE-bench Verified 任务中也有不错表现。

从对比表格分析：

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，领先于其他模型。
• 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。

数学测试集表现：

• AIME 2024：DeepSeek-V3 得分为 39.2，高于 Qwen2.5-72B-Inst、Llama3.1-405B-Inst 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。

总体来看，DeepSeek-V3 在多个测试集上有不错表现，在 DROP、MATH-500 等测试中优势明显。

特点： DeepSeek-V3 是该系列中的里程碑版本，引入了原生 FP8 权重，支持本地部署，并且推理速度大幅提升，生成吐字速度从 20TPS 提升至 60TPS。

优势：

• 强大的推理能力：凭借 6710 亿参数，在知识推理和数学任务方面展现卓越表现。
• 高生成速度：每秒生成 60 个字符的速度满足了对响应速度要求高的应用场景。
• 本地部署支持：通过 FP8 权重的开源，用户可以在本地部署，降低对云服务的依赖。

缺点：

• 高训练资源需求：需要大量的 GPU 资源进行训练，部署和训练成本较高。
• 多模态能力不强：在多模态任务（如图像理解）方面未做专门优化。

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

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 是一种宽松的开源软件许可协议。用户拥有极大的自由：

• 使用自由：可在任何个人项目、商业项目中自由使用。
• 修改自由：能够对代码、模型架构等进行修改和定制。
• 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的知识迁移到小型模型上，便于在资源受限设备上部署。
• 个性化定制：用户可根据特定任务需求，以 R1 为基础训练更适配的模型。
• 促进技术创新：为研究人员和开发者提供了强大的工具和起点。

此外，DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 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。

从上图可以看出，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、MMLU 测试中，OpenAI-o1-1217 表现较好。

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 模型的同时，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：

• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：在 MATH-500 pass@1 得 94.3。
• DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B：在 MATH-500 pass@1 得 94.5。

特点： DeepSeek-R1 是系列中的最新版本，通过强化学习（RL）技术优化了模型的推理能力。R1 版本推理能力接近 OpenAI 的 O1，并且遵循 MIT 许可证，支持模型蒸馏。

优势：

• 强化学习优化推理能力：利用强化学习技术，R1 能够在推理任务中展现出比其他版本更强的表现。
• 开源支持与科研应用：R1 完全开源，支持科研人员、技术开发者进行二次开发。

缺点：

• 多模态能力不足：在多模态任务的支持方面仍未得到充分优化。
• 应用场景受限：主要面向科研、技术开发和教育领域，商业化适用场景相对较窄。

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。随着技术的发展，未来 DeepSeek 可能会在多模态支持、推理能力等方面继续取得突破。