DeepSeek 各版本说明与优缺点分析

DeepSeek 是近年来 AI 领域中最受关注的大语言模型系列之一。经过多个版本的迭代，它在不同任务上的能力不断提升。本文将详细介绍 DeepSeek 各个版本的发布时间、主要特点、优点与不足，帮助读者全面了解这一系列模型的发展脉络。

1. DeepSeek-V1：从零起步的强大编程模型

发布时间：
2024年1月

特点：
DeepSeek-V1 是该系列的首个版本，预训练数据量达到2TB，主要聚焦于自然语言处理（NLP）和编程任务，支持多种编程语言，具备较强的代码理解与生成能力，适合开发者与研究人员使用。

优点：

• 代码能力强： 支持多种编程语言，能理解与生成复杂代码，适合自动编程与调试场景。
• 上下文窗口大： 支持128K上下文，能处理更复杂的文本理解与生成任务。

缺点：

• 多模态能力有限： 主要面向文本任务，暂不支持图像与语音。
• 推理性能较弱： 在逻辑推理与复杂分析上不如后续版本。

2. DeepSeek-V2 系列：性能飞跃与开源生态

发布时间：
2024年上半年

特点：
DeepSeek-V2 拥有2360亿参数，相比V1性能大幅提升。它以“高性能、低成本”为核心，支持全开源与免费商用，极大推动了AI技术的普及与生态建设。

优点：

• 高性能低成本： 训练成本仅为GPT-4-Turbo的1%，降低了学术与商业应用的门槛。
• 完全开源可商用： 可自由部署、修改与微调，促进了开放生态的发展。

缺点：

• 推理速度偏慢： 虽然性能强大，但推理速度不及后续版本。
• 多模态能力仍有限： 仍以文本为主，不支持图像、音频输入。

3. DeepSeek-V2.5：数学与联网能力突破

发布时间：
2024年9月

DeepSeek 团队在此版本中将 Chat 与 Coder 模型合并，大幅提升了综合能力与代码推理能力。Chat 模型主攻通用对话与创作，Coder 模型专注于编程任务，两者结合后，V2.5 在问答、创作等任务上较V2有明显提升。

对比结果：

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

特点：
DeepSeek-V2.5 在数学推理与写作能力上有重大提升，并引入了联网功能（Web Search），能实时查询资料，增强信息的时效性与准确性。

优点：

• 数学与写作能力显著增强： 推理准确度与表达质量提升明显。
• 支持联网搜索： 可访问实时互联网信息，提升回答的准确性。

缺点：

• API暂不支持联网功能： 公共API用户无法直接使用。
• 多模态能力仍不足： 尚未支持图像等多模态任务。

开源地址：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5

4. DeepSeek-R1-Lite：推理模型预览版（对标 o1）

发布时间：
2024年11月20日

DeepSeek-R1-Lite 是 R1 系列的预览版，采用强化学习（RL）训练，主打“长推理链”。在数学、逻辑、编程任务中表现优异，多项测试超越 GPT-4o。

特点：
采用长链式推理，推理步数可达数万token，具备较强的数学、逻辑与编程能力。

优点：

• 推理能力强： 在逻辑推理、数学计算等方面表现优于 GPT-4o 与 o1。
• 推理过程可视化： 输出包含完整思考链，透明可验证。
• 成本较低： 相比同级别模型训练成本更低。

缺点：

• 代码生成稳定性差： 在简单编程任务中偶有不稳定。
• 事实召回能力不足： 不擅长时事与外部知识类问题。
• 中英混合输出： 有时出现中英文混杂的推理内容。

5. DeepSeek-V3：规模更大、速度更快的旗舰模型

发布时间：
2024年12月26日

特点：
DeepSeek-V3 采用混合专家模型（MoE）架构，总参数6710亿，激活参数370亿。性能全面超越V2.5，在数学、推理、编程等方面接近 GPT-4o 与 Claude-3.5-Sonnet。

优点：

• 推理能力极强： 在知识问答与数学逻辑方面表现突出。
• 生成速度快： 输出速度达60 tokens/s，是V2的三倍。
• 支持本地部署： 提供FP8权重，便于隐私控制与定制化。

缺点：

• 算力要求高： 训练需大量GPU资源。
• 多模态仍未完善： 暂不支持图像、语音输入。

论文地址：
DeepSeek-V3 Paper

6. DeepSeek-R1：强化学习与科研级推理（对标 OpenAI o1）

发布时间：
2025年1月20日

DeepSeek-R1 是目前最先进的版本，采用大规模强化学习训练，全面开放MIT开源许可。用户可自由微调或蒸馏训练轻量模型。

优点：

• 强化推理能力： 在数学、逻辑、编程等任务上与 OpenAI o1 相当。
• 完全开源： 允许学术研究与自定义微调，支持知识蒸馏。
• API支持： 可通过 model='deepseek-reasoner' 输出完整思考链。

缺点：

• 多模态能力仍不足： 仅限文本任务。
• 应用场景偏研究： 更适合科研与教学使用。

论文地址：
DeepSeek-R1 Paper