今天给大家聊聊DeepSeek 究竟有哪些强大的模型？这些模型又适用于哪些具体的场景呢？希望对大家了解 DeepSeek 大模型提供一些参考。
模型家族大揭秘
DeepSeek 拥有一系列功能强大的模型，每一款都独具特色，在不同的领域发挥着重要作用。
其中，DeepSeek-R1 是推理能力的佼佼者，它在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上表现出色，性能直逼 OpenAI 的 o1 模型 。通过强化学习训练，它的推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字，能为用户展现完整的思考过程。
DeepSeek-V3 则是多面手，拥有 6710 亿参数（671B），虽然只激活了 370 亿参数（37B），但其表现已经非常接近国际顶尖模型。在知识问答、长文本处理、代码生成、数学能力等方面，都展现出了强大的实力。比如在美国数学竞赛（AIME 2024）和中国高中数学联赛（CNMO 2024）中，DeepSeek-V3 的表现超过了所有开源和闭源模型，在长文本处理如 DROP、LongBench v2 等测评中，其平均表现也超越了其他模型。
DeepSeek Chat 作为智能对话系统，基于先进的人工智能技术，能够与用户进行自然语言交流，提供信息查询、知识问答、娱乐互动等服务 。从日常交流到学习辅助，再到商务合作和客户服务，它都能发挥重要作用，让交流更加便捷高效。
官网：https://www.deepseek.com/
一、DeepSeek-R1：推理界的 “超级大脑”
1.1 独特的设计与训练
DeepSeek-R1 采用了独特的强化学习训练方式，摒弃了传统的监督微调（SFT）步骤 。这种创新的训练方式，使得模型能够在自主试错中学习，更符合人类的思维规则，从而提升了模型的适应性和灵活性。通过强化学习，DeepSeek-R1 能够在推理过程中进行大量的反思和验证，思维链长度可达数万字，为用户呈现出完整的思考过程。例如，在解决复杂的数学问题时，它不仅能给出答案，还能详细地展示推理步骤，让用户清楚地了解答案是如何得出的。
1.2 卓越的性能表现
在性能方面，DeepSeek-R1 展现出了惊人的实力。在数学能力测试中，它在 2024 年美国数学邀请赛（AIME）测试中取得了 79.8% 的成绩，超越了 OpenAI o1 的 79.2%；在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek-R1 更是以 97.3% 的成绩远超 OpenAI o1 的 96.4% 。在编程领域，它在知名的编程竞赛平台 Codeforces 上获得了 2029 的评分，超过了 96.3% 的人类程序员 。在通用知识评测 MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，DeepSeek-R1 也达到了 90.8% 的准确率，虽然略低于 OpenAI o1 的 91.8%，但显著优于其他开源模型 。这些成绩充分证明了 DeepSeek-R1 在数学、代码和逻辑推理等任务上的卓越能力。
1.3 广泛的应用场景
DeepSeek-R1 的强大推理能力使其在众多领域都有着广泛的应用。
在科学研究中，它可以帮助研究人员进行数据分析和理论推导，加速科研进程；在工程计算中，能够辅助工程师进行复杂的计算和设计，提高工程效率；
在复杂问题求解场景中，如金融风险评估、医疗诊断辅助等，DeepSeek-R1 能够凭借其深度推理能力，为决策提供有力的支持 。
二、DeepSeek-V3：通用型的 “多面手”
2.1 架构与训练特色
DeepSeek-V3 采用了创新的混合专家（MoE）架构 ，拥有 6710 亿参数，但每次仅激活 370 亿参数 。这种架构通过动态冗余策略，在推理和训练过程中保持最佳的负载平衡，大大降低了计算成本，同时保留了大规模参数带来的性能优势 。在训练方法上，它结合了预训练和监督微调（SFT），并采用了混合精度 FP8 训练，这不仅降低了算力需求，还在保证模型计算精度的前提下，大幅度减少了内存使用和计算成本 。通过优化算法和数据表示方式，使得模型在训练过程中能够以更低的精度进行计算，而无需牺牲过多的性能 。
2.2 强大的综合性能
在知识问答任务中，DeepSeek-V3 在 MMLU、GPQA 等知识类任务中的表现接近 Claude-3.5-Sonnet-1022 等国际顶尖模型 。
在长文本处理方面，它在 DROP、LongBench v2 等长文本测评中的平均表现超越了其他模型 。在代码生成领域，尤其是在算法类代码场景（如 Codeforces）中，DeepSeek-V3 远远领先于其他开源模型 。在数学能力上，更是在美国数学竞赛（AIME 2024）和中国高中数学联赛（CNMO 2024）中，超过了所有开源和闭源模型 。这些成绩充分展示了 DeepSeek-V3 在多个领域的强大实力。
2.3 多元的使用场景
DeepSeek-V3 的强大能力使其在众多领域都有着广泛的应用。
在智能客服领域，它能够快速准确地回答用户的问题，提供高效的服务；
在个性化推荐系统中，通过对用户数据的分析，为用户提供精准的推荐；
在自然语言处理和图像识别等多模态任务中，DeepSeek-V3 也能够发挥重要作用，实现不同模态数据的融合和处理 。比如在电商平台，它可以帮助用户快速找到心仪的商品；
在内容创作领域，能为创作者提供灵感和素材，协助撰写文章、诗歌等 。
三、DeepSeek Chat：日常对话的 “贴心伙伴”
3.1 模型基本特点
DeepSeek Chat 就像是我们日常生活中的贴心伙伴，它基于先进的人工智能技术，能够与用户进行自然流畅的语言交流 。无论是日常的闲聊，还是寻求专业知识的解答，亦或是获取生活中的实用建议，它都能应对自如。它的设计目标就是为了满足人们在各种通用场景下的对话需求，让交流变得更加轻松愉快 。在日常对话中，它能够理解用户的情感和意图，用亲切、自然的语言进行回应，给用户带来温暖的交流体验 。
3.2 具体应用示例
在学习辅助方面，DeepSeek Chat 可以成为学生们的好帮手。当学生遇到复杂的专业术语难以理解时，它可以用通俗易懂的语言进行解释，帮助学生更好地掌握知识 。
比如，在学习物理时，对于 “量子纠缠” 这样抽象的概念，DeepSeek Chat 可以通过生动的比喻和详细的解释，让学生轻松理解其中的奥秘 。在生活中，它也能发挥重要作用。
当你想要为家人准备一顿丰盛的晚餐，但又不知道做什么菜时，DeepSeek Chat 可以根据你的口味偏好和食材储备，为你设计出一份美味的食谱 。在创意写作领域，它同样表现出色。当你灵感枯竭时，只需告诉它你的写作主题和风格要求，它就能为你提供丰富的创意和素材，协助你创作出精彩的文章 。
四、其他模型：各显神通的 “专业选手”
4.1 DeepSeek Coder：代码世界的 “魔法师”
DeepSeek Coder 是代码世界的 “魔法师”，它支持超过 300 种编程语言 ，包括 Python、Java、C++ 等常见语言 。在编程过程中，它能够实现代码补全、解释、调试及转换等功能 。比如，当程序员在编写代码时遇到思路卡顿，DeepSeek Coder 可以根据已有的代码片段，自动补全后续代码，大大提高编程效率 。在代码解释方面，它能够将复杂的代码逻辑用通俗易懂的语言解释清楚，帮助新手程序员快速理解代码含义 。在 IDE 插件、自动化编程工具等场景中，DeepSeek Coder 也有着广泛的应用 。它可以集成到开发工具中，为程序员提供实时的代码建议和错误提示，让编程变得更加轻松愉快 。
官网：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder
4.2 DeepSeek Math：数学领域的 “解题高手”
DeepSeek Math 是针对数学问题优化的模型，堪称数学领域的 “解题高手” 。它能够进行分步推理、公式推导和解题过程解释 。例如，在解决一道复杂的数学证明题时，DeepSeek Math 可以逐步展示推理过程，清晰地呈现每一步的依据和思路 。在教育辅助领域，它可以帮助学生解决数学难题，提供详细的解题步骤和思路分析，就像一位随时在线的数学辅导老师 。在数学工具集成中，DeepSeek Math 也能发挥重要作用，为科研人员和数学爱好者提供强大的数学计算和推理支持 。
官网：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Math
4.3 DeepSeek VL：多模态融合的 “探索者”
DeepSeek VL 是多模态融合的 “探索者”，支持图像与文本的联合理解 。它集成了目标检测、OCR（光学字符识别）等技术，能够对图像中的内容进行识别和分析，并与文本信息进行关联 。在智能客服场景中，当用户发送包含图片的问题时，DeepSeek VL 可以理解图片内容并结合文本信息，准确地回答用户的问题 。在内容审核领域，它可以通过对图像和文本的分析，判断内容是否符合规定，提高审核效率和准确性 。在多媒体分析中，DeepSeek VL 也能发挥重要作用，实现对视频、音频等多媒体内容的理解和分析 。
官网：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL
4.4 DeepSeek LLM (基础版)
DeepSeek推出的通用大语言模型，主要用于文本生成、文本理解、对话交互等任务。它采用Transformer架构，并经过大规模的预训练和指令微调，以提供更自然、智能的文本处理能力。
4.5 DeepSeek-V2
在 DeepSeek 67B的基础上，DeepSeek-V2 对模型进行了进一步优化，在注意力机制模块和FFN上，设计并采用了创新的架构。
首先在注意力机制模块方面，设计了MLA来替代原来的GQA，该方法利用低秩键值联合压缩来消除推理时键值缓存的瓶颈，从而支持有效的推理。其次在FFN处，采用了DeepSeekMoE体系结构，目的是为了实现最终的专家专业化，它使用了两种主要策略，分别是细粒度专家分割和共享专家隔离。
五、未来展望：DeepSeek 的无限可能
DeepSeek 的模型家族以其卓越的性能和广泛的应用场景，展现出了强大的实力和潜力。从强大的推理能力到多模态的融合，从日常对话的贴心陪伴到专业领域的高效助力，DeepSeek 的模型正逐渐改变着我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和创新，相信 DeepSeek 将推出更多更强大的模型，为人工智能的发展注入新的活力 。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
评论(0)