1. DeepSeek-R1

• 功能与作用：专为复杂推理任务设计，如数学解题、代码生成、逻辑推理等。

• 特点与优势：

  • 强化学习训练：完全通过强化学习（RL）训练，无需监督微调（SFT），显著降低人工标注依赖。

  • 高推理性能：在AIME数学竞赛、MATH-500测试中表现超越OpenAI o1系列，例如MATH-500准确率达97.3%3。

  • 开源与低成本：开源模型权重（MIT协议），提供蒸馏版本（1.5B至70B），API成本仅为OpenAI的1/507。

  • 透明推理过程：输出完整的“思考-回答”链条，支持学术研究与优化12。

• 缺点：

  • 简单任务表现不稳定：用户反馈其在生成简单代码时可能过度思考或输出不相关内容12。

  • 知识更新依赖：需定期更新训练数据以保持现代知识引用能力。

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2. DeepSeek-V3

• 功能与作用：通用型多模态大模型，支持文本、图像、音频等多模态处理，适用于内容生成、翻译、编程等任务。

• 特点与优势：

  • 混合专家架构（MoE）：6710亿参数，激活370亿，计算效率高，训练成本仅557万美元（同类模型的1/20）215。

  • 高性能与低成本：每秒处理60个Token，比前代快3倍；API成本为Sonnet-3.5的1/1014。

  • 多模态支持：处理1024x1024高分辨率图像，支持科学文献、逻辑图等复杂场景4。

• 缺点：

  • 复杂场景局限性：极端复杂的视觉-语言任务仍需优化4。

  • 与顶级模型差距：在指令跟随评测中落后GPT-4约20分4。

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3. DeepSeek Coder V2

• 功能与作用：代码生成与优化模型，支持自动调试、代码重构及跨文件依赖分析。

• 特点与优势：

  • 仓库级代码理解：利用拓扑排序解析文件依赖，提升长距离跨文件任务表现4。

  • 高效推理：基于MLA架构优化，推理成本低（输入1元/百万Token，输出2元/百万Token）5。

• 缺点：尚未广泛验证在超大型代码库中的表现。

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4. DeepSeek-VL

• 功能与作用：开源视觉语言模型，专攻视觉问答（VQA）、OCR、图表理解等多模态任务。

• 特点与优势：

  • 多模态融合：支持文本、图像、视频输入，构建多样化指令数据集提升泛化能力4。

  • 高分辨率处理：支持1024x1024图像输入，识别细小物体4。

• 缺点：在极端复杂场景（如医学影像分析）中性能有限4。

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5. DeepSeek-V2

• 功能与作用：通用自然语言处理模型，中文能力突出，适用于对话、文本生成等任务。

• 特点与优势：

  • 创新架构：采用MLA（多头潜在注意力）和DeepSeekMoE架构，中文综合能力领先开源模型15。

  • 低成本部署：支持FP8低精度推理，适配边缘设备15。

• 缺点：英文任务表现稍逊于LLaMA3-70B5。

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6. DeepSeek Coder

• 功能与作用：代码生成模型，支持多种编程语言，集成于开发工具链。

• 特点与优势：

  • 开源商用免费：采用MIT协议，允许商业用途和二次开发4。

  • 代码优化能力：自动修复代码错误，生成高效算法14。

• 缺点：复杂项目的代码生成需人工校验。

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7. DeepSeek Math

• 功能与作用：数学问题求解模型，适用于教育辅导和科研。

• 特点与优势：

  • 强化学习驱动：通过RL训练提升解题准确率，支持多步推导过程展示12。

  • 高竞赛表现：在AMC等数学竞赛中超越OpenAI o112。

• 缺点：依赖高质量数学题库，数据更新成本高。

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8. DeepSeek LLM

• 功能与作用：基础大语言模型，作为其他模型的预训练基座。

• 特点与优势：

  • 灵活适配性：支持多种下游任务微调，如金融舆情分析、医疗问答7。

  • 开源生态：提供7B至670B参数版本，兼容主流框架（vLLM、LMDeploy）15。

• 缺点：通用性强但专精领域性能弱于定制模型。

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总结

• 优势共性：开源策略、高性价比、技术创新（如MoE架构和强化学习）是DeepSeek系列的核心竞争力。

• 改进方向：需在复杂场景处理、多语言支持、知识更新效率等方面持续优化415。

如需更详细的技术参数或应用案例，可参考相关技术报告及评测数据