Что такое модели DeepSeek-AI?
Модели DeepSeek-AI — это передовые большие языковые модели, специализирующиеся на рассуждениях, кодировании, математике и мультимодальном понимании. Используя передовые архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) и методы обучения с подкреплением, они обеспечивают исключительную производительность в различных задачах ИИ. Эти модели демократизируют доступ к мощным возможностям ИИ, позволяя разработчикам и исследователям создавать сложные приложения с беспрецедентными способностями к рассуждению, от решения сложных математических задач до продвинутой генерации кода и визуального понимания.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторяемости и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности в рассуждениях. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность.
DeepSeek-R1: Передовая мощь рассуждений
DeepSeek-R1-0528 — это модель рассуждений, основанная на обучении с подкреплением (RL), которая решает проблемы повторяемости и читаемости. До применения RL, DeepSeek-R1 включала данные холодного старта для дальнейшей оптимизации своей производительности в рассуждениях. Она достигает производительности, сравнимой с OpenAI-o1, в задачах по математике, кодированию и рассуждениям, и благодаря тщательно разработанным методам обучения повысила общую эффективность. С общим количеством параметров 671B в архитектуре MoE и длиной контекста 164K, она представляет собой вершину возможностей ИИ в области рассуждений.
Плюсы
- Производительность, сравнимая с OpenAI-o1 в задачах рассуждений.
- Массивная архитектура MoE с 671B параметрами для превосходных возможностей.
- Длина контекста 164K для обработки сложных, длинных задач.
Минусы
- Более высокие вычислительные требования из-за большого количества параметров.
- Премиальная цена $2.18/M выходных токенов на SiliconFlow.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает производительность рассуждений уровня OpenAI-o1 с передовой оптимизацией на основе обучения с подкреплением, что делает ее идеальным выбором для решения сложных математических и логических задач.
DeepSeek-V3
Новая версия DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) использует ту же базовую модель, что и предыдущая DeepSeek-V3-1226, с улучшениями, внесенными только в методы пост-обучения. Новая модель V3 включает методы обучения с подкреплением из процесса обучения модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждений.
DeepSeek-V3: Улучшенный ИИ общего назначения
Новая версия DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) использует ту же базовую модель, что и предыдущая DeepSeek-V3-1226, с улучшениями, внесенными только в методы пост-обучения. Новая модель V3 включает методы обучения с подкреплением из процесса обучения модели DeepSeek-R1, значительно повышая ее производительность в задачах рассуждений. Она достигла результатов, превосходящих GPT-4.5, в оценочных наборах, связанных с математикой и кодированием. Кроме того, модель продемонстрировала заметные улучшения в вызове инструментов, ролевых играх и возможностях повседневного общения.
Плюсы
- Превосходит производительность GPT-4.5 в математике и кодировании.
- Расширенные возможности вызова инструментов и ролевых игр.
- Архитектура MoE с 671B параметрами и длиной контекста 131K.
Минусы
- Высокие вычислительные требования для оптимальной производительности.
- Премиальная структура ценообразования на платформе SiliconFlow.
Почему нам это нравится
- Она сочетает мощь массивной архитектуры MoE с передовыми возможностями рассуждений, обеспечивая производительность уровня GPT-4.5+ в различных задачах, от кодирования до общения.
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2 — это мультимодальная модель зрения и языка (MoE) со смешанными экспертами, разработанная на основе DeepSeekMoE-27B, использующая архитектуру MoE с разреженной активацией для достижения превосходной производительности всего с 4.5B активных параметров. Модель превосходно справляется с различными задачами, включая визуальные ответы на вопросы, оптическое распознавание символов, понимание документов/таблиц/диаграмм и визуальное заземление.
DeepSeek-VL2: Эффективный мультимодальный интеллект
DeepSeek-VL2 — это мультимодальная модель зрения и языка (MoE) со смешанными экспертами, разработанная на основе DeepSeekMoE-27B, использующая архитектуру MoE с разреженной активацией для достижения превосходной производительности всего с 4.5B активных параметров. Модель превосходно справляется с различными задачами, включая визуальные ответы на вопросы, оптическое распознавание символов, понимание документов/таблиц/диаграмм и визуальное заземление. По сравнению с существующими открытыми плотными моделями и моделями на основе MoE, она демонстрирует конкурентоспособную или передовую производительность, используя то же или меньшее количество активных параметров.
Плюсы
- Превосходная производительность всего с 4.5B активных параметров.
- Превосходно справляется с OCR, пониманием документов и диаграмм.
- Эффективная архитектура MoE для экономичного развертывания.
Минусы
- Ограниченная длина контекста 4K по сравнению с другими моделями.
- В основном ориентирована на задачи зрения и языка.
Почему нам это нравится
- Она достигает замечательной мультимодальной производительности с исключительной эффективностью, что делает ее идеальной для приложений зрения и языка, требующих как качества, так и экономичности.
Сравнение моделей DeepSeek-AI
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели DeepSeek-AI 2025 года, каждая из которых обладает уникальной силой. Для сложных задач рассуждений DeepSeek-R1 обеспечивает производительность уровня OpenAI-o1. Для общих приложений ИИ DeepSeek-V3 предлагает превосходные возможности кодирования и общения, в то время как DeepSeek-VL2 превосходит в эффективном мультимодальном понимании. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель DeepSeek для ваших конкретных целей разработки ИИ.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | Модель рассуждений | $2.18/M tokens | Рассуждения уровня OpenAI-o1 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | Большая языковая модель | $1.13/M tokens | Производительность GPT-4.5+ |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | Модель зрения и языка | $0.15/M tokens | Эффективный мультимодальный ИИ |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 и DeepSeek-VL2. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач в области рассуждений, общего понимания языка и мультимодальных приложений ИИ.
Для сложных задач рассуждений и математических проблем DeepSeek-R1 является лучшим выбором благодаря оптимизации с помощью обучения с подкреплением. Для общего кодирования, общения и использования инструментов DeepSeek-V3 превосходит благодаря своим расширенным возможностям. Для задач зрения и языка, требующих эффективности, DeepSeek-VL2 предлагает лучший баланс производительности и использования ресурсов.