DeepSeek 各版本说明与优缺点分析
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。本文将梳理 DeepSeek 的各版本迭代路径，从发布时间、核心特点到优劣势对比，为开发者提供一份参考。
DeepSeek-V1：起步与编码能力
DeepSeek-V1 是该系列的起步版本，主要聚焦于自然语言处理和编码任务。
发布时间：2024 年 1 月
核心特点： 预训练于 2TB 标记数据，支持多种编程语言，具备较强的代码理解和生成能力，适合开发人员和技术研究人员使用。上下文窗口支持高达 128K 标记，能处理较复杂的文本理解任务。
优势：
- 编码能力强：支持多语言代码生成与调试。
- 长上下文：128K 窗口适合长文档分析。
不足：
- 多模态有限：仅专注于文本，缺乏图像、语音支持。
- 推理能力一般：在复杂逻辑推理方面不如后续版本。
DeepSeek-V2 系列：性能提升与开源生态
V2 系列相比 V1 有显著提升，性能差距类似于 ChatGPT 初版与 3.5 之间的跨越。
发布时间：2024 年上半年
核心特点： 搭载 2360 亿参数，主打高性能与低成本。支持完全开源和免费商用，极大促进了 AI 应用普及。
优势：
- 高性价比：训练成本约为 GPT-4-Turbo 的 1%，降低了开发门槛。
- 开源友好：允许自由商用，生态更加开放。
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
发布时间：2024 年 9 月
官方更新日志显示，V2.5 融合了 Chat 和 Coder 两个模型。Chat 模型优化对话系统，Coder 模型强化代码能力。两者合并后，通用能力和代码处理水平均有显著跃升。
评测表现： 在与 ChatGPT-4o 系列的对比测试中，V2.5 整体表现优于 V2。特别是在与 ChatGPT-4o-mini 的对抗中，胜率提升至 66%。在代码方面，保留了 Coder-V2-0724 的强大能力，HumanEval 和 LiveCodeBench 测试显示改进明显，FIM 补全任务评分提升 5.1%。
核心特点：
- 数学与写作：复杂问题和创作写作表现优异。
- 联网搜索：支持实时分析网页信息，增强数据丰富度。
优势：
- 综合能力提升：通用问答与创作能力增强。
- 实时性：通过联网获取最新信息。
不足：
- API 限制：部分联网功能未对 API 开放。
- 多模态短板：仍未专门优化图像等任务。
目前该模型已开源至 HuggingFace。
