1. DeepSeek R1
功能：对话式AI助手
作用：提供自然语言交互服务，支持问答、信息检索、任务执行等。
特点：
- 多轮对话能力，支持上下文理解。
- 集成领域知识库（如科技、金融等）。
优势：响应速度快，支持API快速接入。
缺点：复杂逻辑处理能力有限，依赖训练数据覆盖范围。
场景：客服机器人、个人助理、知识库查询。
2. DeepSeek V3 / V2
功能：通用大语言模型（LLM）
作用：文本生成、摘要、翻译、推理等NLP任务。
特点：
- V3相比V2参数量更大，支持更长上下文（如128k tokens）。
- 多语言支持（侧重中英文）。
优势：通用性强，适合多场景适配。
缺点：计算资源消耗高，需优化推理速度。
场景：内容创作、数据分析、教育培训。
3. DeepSeek Coder / Coder V2
功能：代码生成与辅助开发
作用：自动生成代码、代码补全、错误检测、注释生成。
特点：
- 支持Python/Java/JavaScript等主流语言。
- 集成代码库知识（如GitHub开源项目）。
优势：提升开发者效率，减少重复编码。
缺点：复杂业务逻辑需人工修正。
场景：软件开发、教育（编程教学）、代码审查。
4. DeepSeek VL（Vision-Language）
功能：多模态模型（图像+文本）
作用：图像描述、视觉问答、图文生成。
特点：
- 支持图像理解与文本生成结合（如从图表生成分析报告）。
- 可处理医疗影像、工业检测等专业领域。
优势：跨模态任务表现强，适合复杂场景。
缺点：训练数据需求量大，需高算力支持。
场景：医疗影像分析、电商商品描述生成、自动驾驶感知。
5. DeepSeek Math
功能：数学问题求解
作用：解方程、定理证明、数学推理。
特点：
- 内置符号计算引擎，支持LaTeX输入输出。
- 分步解题与知识点关联。
优势：适合教育场景，提升学习效率。
缺点：抽象数学问题处理能力待提升。
场景：在线教育、学术研究、竞赛辅导。
6. DeepSeek LLM
功能：基础大语言模型
作用：提供底层语言理解与生成能力，支持定制化微调。
特点：
- 开放模型权重，支持企业私有化部署。
- 模块化设计，可扩展至垂直领域。
优势：灵活性高，适合企业二次开发。
缺点：需专业团队进行调优。
场景：金融风控、法律文书处理、个性化推荐。
总结对比
| 产品 | 核心领域 | 优势场景 | 技术挑战 |
|---|---|---|---|
| R1 | 对话交互 | 客服、轻量级助手 | 复杂意图理解 |
| V3/V2 | 通用NLP | 内容生成、多语言任务 | 算力成本 |
| Coder系列 | 代码开发 | 开发者工具链 | 业务逻辑适配 |
| VL | 多模态 | 医疗、工业视觉 | 跨模态对齐 |
| Math | 教育 | K12/高等教育 | 抽象推理能力 |
| LLM | 基础模型 | 企业定制化解决方案 | 微调资源需求 |
选择建议
- 企业用户：优先考虑私有化部署的LLM或垂直模型（如金融领域用V3+微调）。
- 开发者：Coder系列可显著提升编码效率，VL适合图像相关应用。
- 教育机构：Math和R1结合可实现智能辅导系统。
建议根据实际需求评估算力、数据隐私和响应延迟等关键因素。