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【Deepseek基础】--3.版本对比

news 来源：原创 2025/8/29 17:37:36

1.Deepseek-v1：起步与编码强劲

2. DeepSeek-V2：性能提升与开源生态

3.DeepSeek-V2.5系列：数学与网络搜索突破

4.DeepSeek-R1-Lite系列：推理模型预览版上线

5. DeepSeek-V3系列：大规模模型与推理速度提升

6.DeepSeek-R1系列：强化学习与科研应用

1.Deepseek-v1：起步与编码强劲

类别	详情
发布时间	2024年1月，字节跳动在火山引擎FORCE 2024原动力大会上发布DeepSeek - Coder 1.0 ，而DeepSeek系列大模型是由字节跳动研发，DeepSeek - V1通常指代DeepSeek Coder V1，是该系列专注代码生成的模型。
核心定位	专注代码生成的初始版本，预训练于2TB编程语言数据
技术亮点	支持Python、Java等主流编程语言；上下文窗口高达128K标记
优势	1. 代码生成质量高，符合语法规范 2. 长上下文理解能力强，适合复杂代码场景
局限性	1. 缺乏多模态支持 2. 复杂逻辑推理能力较弱
适用场景	开发者代码补全、自动化测试脚本生成、技术文档撰写

2. DeepSeek-V2：性能提升与开源生态

类别	详情
发布时间	2024年上半年
核心定位	高性能开源版本，参数规模2360亿，训练成本仅为GPT-4 Turbo的1%
技术亮点	1. 完全开源且免费商用 2. 支持分布式训练与微调优化
性能提升	1. 语言理解能力提升40% 2. 代码生成错误率较V1降低35%
优势	1. 显著降低AI应用开发门槛 2. 社区生态活跃，支持第三方插件扩展
局限性	1. 推理速度较慢（响应延迟约2-3秒） 2. 多模态任务仍受限
适用场景	科研机构模型研究、中小企业AI应用开发、教育领域代码教学

3.DeepSeek-V2.5系列：数学与网络搜索突破

发布时间：2024年9月

下面是官方对于V2.5版本的更新日志：

DeepSeek 一直专注于模型的改进和优化。在 6 月份，我们对 DeepSeek-V2-Chat 进行了重大升级，用 Coder V2的 Base 模型替换原有的 Chat 的 Base 模型，显著提升了其代码生成和推理能力，并发布了DeepSeek-V2-Chat-0628 版本。紧接着，DeepSeek-Coder-V2 在原有 Base模型的基础上，通过对齐优化，大大提升通用能力后推出了 DeepSeek-Coder-V2 0724 版本。最终，我们成功将 Chat 和Coder 两个模型合并，推出了全新的DeepSeek-V2.5 版本。

Chat模型：专门为对话系统（聊天机器人）设计和优化，用于生成自然语言对话，能够理解上下文并生成连贯且有意义的回复，常见应用如聊天机器人、智能助手等。
Coder模型：是一种基于深度学习技术，经过大量代码数据训练，能够理解、生成和处理代码的人工智能模型。

并且从官方发布的数据来看，V2.5在通用能力（创作、问答等）等问题中表现对比V2模型来说，有了显著得提升。

特点：

DeepSeek-V2.5在前一个版本的基础上进行了一些关键性改进，尤其是在数学推理和写作领域，表现得更加优异。同时，该版本加入了联网搜索功能，能够实时分析海量网页信息，增强了模型的实时性和数据丰富度。

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，DeepSeek-V2.5表现优异，能够辅助开发者处理更高难度的任务。
联网搜索功能：通过联网，模型可以抓取最新的网页信息，对当前互联网资源进行分析和理解，提升模型的实时性和信息广度。

4.DeepSeek-R1-Lite系列：推理模型预览版上线

特点/表现	描述
模型名称	DeepSeek-R1-Lite
训练方法	强化学习
推理能力	包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字
主要应用领域	数学、编程、复杂逻辑推理
性能亮点	在美国数学竞赛（AMC）AIME测试中表现优异
	在全球顶级编程竞赛（Codeforces）中超越GPT-4等模型
发布意义	标志着DeepSeek在AI领域的重大突破，为用户提供新的选择

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，其拥有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，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

模型架构与参数

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

特性类别	描述
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出卓越表现
- 高生成速度	每秒生成60个字符（TPS），满足高速响应需求
- 本地部署支持	通过FP8权重的开源，支持本地部署，降低云服务依赖，提升数据隐私性
缺点
- 高训练资源需求	需要大量GPU资源进行训练，导致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）方面未专门优化，存在短板

6.DeepSeek-R1系列：强化学习与科研应用

发布时间： 2025年1月20日

作为一经发布就备受瞩目的DeepSeek-R1来说，真正的是经历了很多磨难才诞生走到现在，而DeepSeek-R1发布以来就秉持这开源的原则，遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。

模型轻量化：蒸馏技术可以将大型的DeepSeek - R1模型的知识迁移到小型模型上。开发者能够训练出更轻量级、运行效率更高的模型，比如在资源受限的设备（如移动设备、嵌入式设备等）上部署模型，以实现实时的推理和应用，而无需依赖强大的计算资源来运行大型的DeepSeek - R1原模型。
个性化定制：用户可以根据自身特定的任务需求，比如特定领域的文本分类、特定类型的图像识别等，以DeepSeek - R1为基础，通过蒸馏训练出更适配该任务的模型，从而在性能和资源消耗之间取得更好的平衡，提升模型在特定场景下的表现。
促进技术创新：这种方式为研究人员和开发者提供了一个强大的工具和起点，鼓励更多人基于DeepSeek - R1进行探索和创新，加速人工智能技术在各个领域的应用和发展，推动整个行业的技术进步。

并且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，这无疑极大的方便了很多对于大模型感兴趣的个体用户。

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。

【Deepseek基础】--3.版本对比

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