在人工智能领域，DeepSeek 凭借其不断迭代的语言模型系列，受到了广泛关注。本文将深入探讨 DeepSeek 的各个版本，从发布时间、特性、优势和不足等方面进行详细分析，旨在为 AI 技术爱好者和开发者提供一份全面的参考指南。
DeepSeek-V1：初露锋芒与编码优势
DeepSeek-V1 作为 DeepSeek 系列的开山之作，在自然语言处理和编码任务方面展现出强大的实力。尽管是早期版本，但其独特的优势依然值得关注。
发布时间：
2024年1月
特点：
DeepSeek-V1 预训练于 2TB 的标记数据，专注于自然语言处理和编码任务。它支持多种编程语言，具备强大的编码能力，尤其适合程序开发人员和技术研究人员使用。
优势：
- 强大的编码能力： DeepSeek-V1 支持多种编程语言，能够理解和生成代码，为开发者提供自动化代码生成与调试的强大工具。
- 高上下文窗口： 支持高达 128K 标记的上下文窗口，使其能够处理复杂的文本理解和生成任务，保证了处理长文本时的连贯性和准确性。
缺点：
- 多模态能力有限： 该版本主要集中在文本处理上，缺乏对图像、语音等多模态任务的支持，应用场景受到一定限制。
- 推理能力较弱： 尽管在自然语言处理和编码方面表现出色，但在复杂逻辑推理和深层次推理任务中，性能有待提升。
DeepSeek-V2 系列：性能飞跃与开源生态
DeepSeek-V2 系列是 DeepSeek 的一次重大升级，其性能相较于 V1 实现了质的飞跃。这一版本不仅在性能上有了显著提升，更重要的是，它拥抱开源，为 AI 应用的普及做出了重要贡献。
发布时间：
2024年上半年
特点：
DeepSeek-V2 系列搭载了 2360 亿个参数，是一个高效且强大的版本。它具有高性能和低训练成本的特点，支持完全开源和免费商用，极大地促进了 AI 应用的普及。开源策略降低了使用门槛，加速了技术创新和生态建设。
优势：
- 高效的性能与低成本： 训练成本大幅降低，适合科研和商业化应用，使得更多的开发者和企业能够参与到 AI 技术的创新中来。
- 开源与免费商用： 这种开放的策略极大地促进了 DeepSeek 生态的繁荣，吸引了更多开发者参与，推动了技术的快速迭代。
缺点：
- 推理速度较慢： 尽管参数量庞大，但在推理速度方面，DeepSeek-V2 相较于后续版本依然较慢，影响了实时任务的表现。
- 多模态能力局限： 与 V1 类似，V2 版本在处理非文本任务（如图像、音频）时的表现并不出色，在多模态应用方面仍有提升空间。
DeepSeek-V2.5 系列：数学突破与网络搜索
DeepSeek-V2.5 在 V2 的基础上进行了关键性改进，尤其是在数学推理和写作领域。此外，该版本还加入了联网搜索功能，进一步提升了模型的实用性。
发布时间：
2024年9月
官方更新日志显示，DeepSeek-V2.5 融合了 Chat 和 Coder 两个模型，旨在辅助开发者处理更高难度的任务。Chat 模型专为对话系统设计，能够生成自然语言对话；Coder 模型则经过大量代码数据训练，能够理解、生成和处理代码。
融合 Chat 和 Coder 模型，使得 DeepSeek-V2.5 在通用能力方面有了显著提升。
下图对比了 DeepSeek-V2 和 DeepSeek-V2.5 与 ChatGPT4o 系列模型的通用能力：
可以看出，DeepSeek-V2.5 在与 ChatGPT4o 系列模型的对比中表现更优。与 ChatGPT4o mini 相比，DeepSeek-V2.5 的胜率更高，但在与 ChatGPT4o - latest 的对比中，胜率相对较低。
在代码能力方面，DeepSeek-V2.5 保留了 DeepSeek-Coder-V2-0724 的强大能力，并在 HumanEval Python 和 LiveCodeBench 测试中显示出显著改进。
特点：
DeepSeek-V2.5 在数学推理和写作领域表现出色，并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： DeepSeek-V2.5 能够辅助开发者处理更高难度的任务，尤其在复杂的数学问题和创作写作方面。
- 联网搜索功能： 模型可以抓取最新的网页信息，提升模型的实时性和信息广度，使其能够更好地服务于需要最新信息的应用场景。
缺点：
- API 限制： API 接口不支持联网搜索功能，影响了一些用户的实际应用场景，限制了其在某些领域的应用。
- 多模态能力依然有限： 在多模态任务上仍然存在局限性，无法与专门的多模态模型媲美，在处理图像、音频等多媒体信息时表现不佳。
DeepSeek-V2.5 现已开源到了 HuggingFace：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5
DeepSeek-R1-Lite 系列：推理模型预览版，解密 o1 推理过程
DeepSeek-R1-Lite 作为 R1 模型的前置版本，虽然没有 R1 模型那样备受瞩目，但其作为对标 OpenAI o1 的国产推理模型，表现依然可圈可点。DeepSeek-R1-Lite 预览版模型在难度等级最高的 AIME 以及全球顶级编程竞赛 codeforces 等权威评测中，取得了卓越的成绩，大幅超越了 GPT-4o 等知名模型。
下表为 DeepSeek-R1-Lite 在各项相关评测中的得分结果：
DeepSeek - R1 - Lite - Preview 在数学竞赛和世界级编程竞赛的测试任务中表现突出，在理工科博士生测试、另一世界级编程竞赛和自然语言解谜任务中也有不错表现。但在理工科博士生测试、自然语言解谜等任务中，OpenAI o1 - preview 得分更优。
根据官网消息，DeepSeek-R1-Lite 的推理过程长，并且包含了大量的反思和验证。下图展示了模型在数学竞赛上的得分与测试所允许思考的长度紧密相关。
可以看出，DeepSeek - R1 - Lite - Preview 的准确率随着平均 token 量的增加而显著提升，在采用多数投票法时，提升效果更为明显，最终超过 OpenAI o1 - preview 的表现。在一次通过情况下，DeepSeek - R1 - Lite - Preview 在平均 token 量达到一定程度时，准确率也高于 OpenAI o1 - preview 的 44.2%。
特点：
DeepSeek-R1-Lite 使用强化学习训练，推理过程包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字，在数学和编程等需要长逻辑链条的任务中具备优势。它在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 o1 的推理效果，并展现了 o1 未公开的完整思考过程，目前在 DeepSeek 官网上免费可用。
优点：
- 推理能力强： 在一些高难度的数学和代码任务中表现优异，超越了现有的顶级模型，甚至在某些任务上超过了 OpenAI 的 o1。
- 思考过程详细： 在答题时不仅提供答案，还会附上详细的思考过程和反向思考的验证过程，显示出逻辑推理的严谨性，有助于用户理解模型的决策过程。
- 性价比高： 所属公司 DeepSeek 产品以开源为主，其模型训练成本远低于行业主流模型，性价比具有显著优势，降低了用户的使用成本。
缺点：
- 代码生成表现不稳定： 在生成一些相对简单的代码时表现不如预期，代码质量有待提高。
- 知识引用能力不足： 在处理一些需要现代知识引用的复杂测试时，未能达到令人满意的效果，知识储备和检索能力仍需加强。
- 语言交互问题： 使用过程中可能出现中英文思考、输出混乱的问题，影响用户体验，需要进一步优化语言处理能力。
DeepSeek-V3 系列：大规模模型与推理速度提升
DeepSeek-V3 作为深度求索公司自主研发的首款混合专家模型，拥有 6710 亿参数，激活 370 亿，在 14.8 万亿 token 上完成了预训练。它的发布标志着 DeepSeek 在大模型领域取得了重要突破。
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。
DeepSeek - V3 在 MMLU - Pro、MATH 500、Codeforces 任务测试中表现突出，准确率领先；在 GPQA Diamond、SWE - bench Verified 任务中也有不错表现，但在 AIME 2024 任务中，GPT - 4o - 0513 准确率更优。
上表对比了 DeepSeek - V3、Qwen2.5 - 72B - Inst、Llama3.1 - 405B - Inst、Claude - 3.5 - Sonnet - 1022、GPT - 4o - 0513 等模型，从模型架构、参数及各测试集表现等方面进行了分析。
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。
英文测试集表现
- MMLU 相关： DeepSeek - V3 在 MMLU - EM、MMLU - Redux EM、MMLUPro - EM 测试中表现出色。
- DROP： DeepSeek - V3 得分为 91.6，领先于其他模型。
- GPQA - Diamond： DeepSeek - V3 得分 59.1，仅次于 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022 的 65。
代码测试集表现
- HumanEval - Mul： DeepSeek - V3 得分为 82.6，表现较好。
- Codeforces 等： 在 Codeforces Percentile 测试中 DeepSeek - V3 得分为 51.6。
数学测试集表现
- AIME 2024： DeepSeek - V3 得分为 39.2，高于 Qwen2.5 - 72B - Inst、Llama3.1 - 405B - Inst、Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。
- MATH - 500： DeepSeek - V3 得分为 90.2，优势明显。
中文测试集表现
- CLUEWSC： DeepSeek - V3 得分为 90.9，和其他模型成绩接近。
总体来看，DeepSeek - V3 在多个测试集上有不错表现，在 DROP、MATH - 500 等测试中优势明显。在不同语言和领域的测试集中各模型有不同程度的优势与不足。
特点：
DeepSeek-V3 专注于知识类任务和数学推理，性能大幅度提升。V3 引入了原生 FP8 权重，支持本地部署，并且推理速度大幅提升，生成吐字速度从 20TPS 提升至 60TPS，适应了大规模应用的需求。FP8 权重的引入降低了模型在部署时的资源消耗，使其能够在更多设备上运行。
优势：
- 强大的推理能力： 凭借 6710 亿参数，DeepSeek-V3 在知识推理和数学任务方面展现出卓越的表现，能够处理复杂的推理任务。
- 高生成速度： 每秒生成 60 个字符的速度使得 V3 能够满足对响应速度要求高的应用场景，例如在线客服、实时翻译等。
- 本地部署支持： 通过 FP8 权重的开源，用户可以在本地部署，降低对云服务的依赖，提升数据隐私性，使得用户能够更好地掌控自己的数据。
缺点：
- 高训练资源需求： 训练 V3 需要大量的 GPU 资源，这使得其部署和训练的成本较高，限制了其在资源有限的环境中的应用。
- 多模态能力不强： V3 在多模态任务（如图像理解）方面未做专门优化，仍有一定的短板，需要进一步加强多模态数据的处理能力。
V3 模型的论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf
DeepSeek-R1 系列：强化学习与科研应用
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 家族的又一力作，它通过强化学习技术优化了模型的推理能力，并在开源生态建设方面做出了积极贡献。
DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。这种开放的策略将对开源协议层面和模型训练与技术应用层面产生深远影响。
开源协议层面
MIT License 是一种宽松的开源软件许可协议，这意味着 DeepSeek - R1 以非常开放的姿态面向广大开发者和用户。在遵循 MIT License 相关规定的前提下，用户拥有极大的自由：
- 使用自由： 可以在任何个人项目、商业项目等各种场景中自由使用 DeepSeek - R1 模型，无需担心因使用场景而产生的法律问题，降低了使用门槛。
- 修改自由： 能够对 DeepSeek - R1 的代码、模型架构等进行修改和定制，以满足特定的业务需求或研究目的，提高了模型的灵活性。
- 分发自由： 可以将基于 DeepSeek - R1 修改或未修改的版本进行分发，无论是免费分发还是伴随商业产品一起分发都是被允许的，促进了技术的传播和应用。
模型训练与技术应用层面
允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型，这具有很高的技术价值和应用潜力：
- 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，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，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。
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。
据官网信息透漏，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。
可以看出，在 Codeforces、MATH - 500、SWE - bench Verified 测试中，DeepSeek - R1 或 DeepSeek - R1 - 32B 表现突出；在 AIME 2024、GPQA Diamond、MMLU 测试中，OpenAI - o1 - 1217 表现较好。
在蒸馏小模型的对比上，R1 模型超越 OpenAI o1-mini。
在官方在开源的数据中 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。
上表为对比不同模型在多项测试集上表现的表格，测试集包括 AIME 2024、MATH - 500 等，模型有 GPT - 4o - 0513、Claude - 3.5 - Sonnet - 1022 等，还涉及基于 DeepSeek - R1 蒸馏的系列模型，具体详情如下的分析：
模型及表现
- GPT - 4o - 0513： 在各测试集得分相对均衡。
- Claude - 3.5 - Sonnet - 1022： 在各测试表现较稳定。
- o1 - mini： 在多个测试集表现突出，尤其在 CodeForces rating 达到 1820.0。
- QwQ - 32B： 在不同测试集有一定表现。
- DeepSeek - R1 - Distill - Qwen 系列： 随着参数增大，在多数测试集成绩总体提升。
- DeepSeek - R1 - Distill - Llama 系列： 在多项测试表现不错。
总结
从表格看，o1 - mini 在 CodeForces 竞赛评分上优势明显；DeepSeek - R1 蒸馏的大参数模型在数学和编程相关测试集表现较好，反映出 DeepSeek - R1 蒸馏技术对模型性能有提升作用，不同模型在各测试集有不同优势。
特点：
DeepSeek-R1 通过强化学习技术，优化了模型的推理能力。R1 版本推理能力接近 OpenAI 的 O1，并且遵循 MIT 许可证，支持模型蒸馏，进一步促进开源生态的健康发展。强化学习技术的应用使得模型在复杂推理任务中表现更加出色。
优势：
- 强化学习优化推理能力： 利用强化学习技术，R1 能够在推理任务中展现出比其他版本更强的表现，特别是在需要长期规划和决策的任务中。
- 开源支持与科研应用： R1 完全开源，支持科研人员、技术开发者进行二次开发，推动 AI 技术的快速进步，促进了 AI 技术的创新和应用。
缺点：
- 多模态能力不足： 在多模态任务的支持方面仍未得到充分优化，需要进一步加强对图像、音频等多种模态信息的处理能力。
- 应用场景受限： R1 主要面向科研、技术开发和教育领域，其在商业化应用和实际操作中的适用场景相对较窄，需要在商业化方面进行更多的探索。
R1 论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
DeepSeek 系列的不断迭代和升级，体现了其在自然语言处理、推理能力和应用生态等方面的持续进步。每个版本都有其独特的优势和适用场景，用户可以根据自身需求选择最适合的版本。随着技术的不断发展，未来 DeepSeek 可能会在多模态支持、推理能力等方面继续取得突破，为人工智能领域带来更多惊喜，值得我们共同期待。
