什么是DeepSeek-AI模型？
DeepSeek-AI模型是先进的大型语言模型，专注于推理、编码、数学和多模态理解。它们采用尖端的专家混合（MoE）架构和强化学习技术，在各种AI任务中提供卓越的性能。这些模型使强大的AI能力得以普及，使开发者和研究人员能够构建具有前所未有的推理能力的复杂应用，从复杂的数学问题解决到高级代码生成和视觉理解。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，旨在解决重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体效率。
DeepSeek-R1：高级推理强手
DeepSeek-R1-0528是一款由强化学习（RL）驱动的推理模型，旨在解决重复性和可读性问题。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷启动数据以进一步优化其推理性能。它在数学、代码和推理任务上实现了与OpenAI-o1相当的性能，并通过精心设计的训练方法，提升了整体效率。凭借MoE架构中6710亿的总参数和164K的上下文长度，它代表了推理AI能力的巅峰。
优点
- 在推理任务上性能与OpenAI-o1相当。
- 庞大的6710亿参数MoE架构，提供卓越能力。
- 164K上下文长度，用于处理复杂、长篇问题。
缺点
- 由于参数数量庞大，计算要求更高。
- 在SiliconFlow上，每百万输出token定价为2.18美元，价格较高。
我们喜爱它的理由
- 它通过尖端的强化学习优化，提供OpenAI-o1级别的推理性能，使其成为解决复杂数学和逻辑问题的终极选择。
DeepSeek-V3
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了与旧版DeepSeek-V3-1226相同的基模型，仅对后训练方法进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。
DeepSeek-V3：增强型通用AI
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了与旧版DeepSeek-V3-1226相同的基模型，仅对后训练方法进行了改进。新的V3模型融合了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，显著提升了其在推理任务上的性能。它在与数学和编码相关的评估集上取得了超越GPT-4.5的成绩。此外，该模型在工具调用、角色扮演和日常对话能力方面也取得了显著提升。
优点
- 在数学和编码方面超越GPT-4.5的性能。
- 增强的工具调用和角色扮演能力。
- 6710亿参数MoE架构，具有131K上下文长度。
缺点
- 实现最佳性能需要高计算资源。
- 在SiliconFlow平台上的高级定价结构。
我们喜爱它的理由
- 它将庞大的MoE架构与先进的推理能力相结合，在从编码到对话的各种任务中提供GPT-4.5+的性能。
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2是一款基于DeepSeekMoE-27B开发的混合专家（MoE）视觉-语言模型，采用稀疏激活的MoE架构，仅用45亿活跃参数就实现了卓越性能。该模型在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉定位等多种任务中表现出色。
DeepSeek-VL2：高效多模态智能
DeepSeek-VL2是一款基于DeepSeekMoE-27B开发的混合专家（MoE）视觉-语言模型，采用稀疏激活的MoE架构，仅用45亿活跃参数就实现了卓越性能。该模型在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉定位等多种任务中表现出色。与现有开源密集模型和基于MoE的模型相比，它在相同或更少的活跃参数下展现出具有竞争力或最先进的性能。
优点
- 仅用45亿活跃参数即可实现卓越性能。
- 在OCR、文档和图表理解方面表现出色。
- 高效的MoE架构，实现经济高效的部署。
缺点
- 与其他模型相比，上下文长度限制为4K。
- 主要专注于视觉-语言任务。
我们喜爱它的理由
- 它以卓越的效率实现了出色的多模态性能，使其成为需要兼顾质量和成本效益的视觉-语言应用的完美选择。
DeepSeek-AI模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的DeepSeek-AI模型，每个模型都拥有独特的优势。对于高级推理任务，DeepSeek-R1提供OpenAI-o1级别的性能。对于通用AI应用，DeepSeek-V3提供卓越的编码和对话能力，而DeepSeek-VL2则擅长高效的多模态理解。这种并排比较有助于您为特定的AI开发目标选择合适的DeepSeek模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | 推理模型 | $2.18/百万token | OpenAI-o1级别推理 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | 大型语言模型 | $1.13/百万token | GPT-4.5+性能 |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | 视觉-语言模型 | $0.15/百万token | 高效多模态AI |
常见问题
我们2025年的三大推荐模型是DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和DeepSeek-VL2。这些模型各自在创新、性能以及解决推理、通用语言理解和多模态AI应用挑战方面的独特方法上脱颖而出。
对于复杂的推理和数学问题，DeepSeek-R1凭借其强化学习优化是首选。对于通用编码、对话和工具使用，DeepSeek-V3凭借其增强的能力表现出色。对于需要效率的视觉-语言任务，DeepSeek-VL2在性能和资源使用之间提供了最佳平衡。