什麼是DeepSeek-AI模型？
DeepSeek-AI模型是先進的大型語言模型，專精於推理、編碼、數學和多模態理解。它們利用尖端的專家混合（MoE）架構和強化學習技術，在各種AI任務中提供卓越的性能。這些模型使強大的AI能力普及化，讓開發者和研究人員能夠建立具有前所未有推理能力的複雜應用，從複雜的數學問題解決到進階的程式碼生成和視覺理解。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上實現了與OpenAI-o1相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。
DeepSeek-R1：先進推理強者
DeepSeek-R1-0528是一個由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複性和可讀性問題。在RL之前，DeepSeek-R1整合了冷啟動數據以進一步優化其推理性能。它在數學、程式碼和推理任務上實現了與OpenAI-o1相當的性能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體效率。憑藉MoE架構中671B的總參數和164K的上下文長度，它代表了推理AI能力的巔峰。
優點
- 在推理任務中性能與OpenAI-o1相當。
- 龐大的671B參數MoE架構，提供卓越能力。
- 164K上下文長度，處理複雜、長篇問題。
缺點
- 由於參數數量龐大，計算要求較高。
- 在SiliconFlow上輸出代幣定價為$2.18/百萬，價格較高。
我們為何喜愛它
- 它透過尖端強化學習優化，提供OpenAI-o1級別的推理性能，使其成為解決複雜數學和邏輯問題的終極選擇。
DeepSeek-V3
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了舊版DeepSeek-V3-1226的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新版V3模型整合了DeepSeek-R1模型的訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。
DeepSeek-V3：增強型通用AI
新版DeepSeek-V3（DeepSeek-V3-0324）沿用了舊版DeepSeek-V3-1226的基礎模型，僅對後訓練方法進行了改進。新版V3模型整合了DeepSeek-R1模型的訓練過程中的強化學習技術，顯著提升了其在推理任務上的性能。它在數學和編碼相關的評估集上取得了超越GPT-4.5的分數。此外，該模型在工具調用、角色扮演和日常對話能力方面也取得了顯著提升。
優點
- 在數學和編碼方面超越GPT-4.5的性能。
- 增強的工具調用和角色扮演能力。
- 671B參數MoE架構，具有131K上下文長度。
缺點
- 實現最佳性能需要高計算要求。
- 在SiliconFlow平台上定價結構較高。
我們為何喜愛它
- 它結合了龐大MoE架構的力量和先進的推理能力，在從編碼到對話的各種任務中提供GPT-4.5+級別的性能。
DeepSeek-VL2
DeepSeek-VL2是一個基於DeepSeekMoE-27B開發的混合專家（MoE）視覺語言模型，採用稀疏激活的MoE架構，僅用4.5B的活躍參數即可實現卓越性能。該模型在視覺問答、光學字符識別、文件/表格/圖表理解和視覺定位等各種任務中表現出色。
DeepSeek-VL2：高效多模態智能
DeepSeek-VL2是一個基於DeepSeekMoE-27B開發的混合專家（MoE）視覺語言模型，採用稀疏激活的MoE架構，僅用4.5B的活躍參數即可實現卓越性能。該模型在視覺問答、光學字符識別、文件/表格/圖表理解和視覺定位等各種任務中表現出色。與現有的開源密集模型和基於MoE的模型相比，它在相同或更少的活躍參數下展示了競爭性或最先進的性能。
優點
- 僅用4.5B活躍參數即可實現卓越性能。
- 在OCR、文件和圖表理解方面表現出色。
- 高效MoE架構，實現成本效益部署。
缺點
- 相較於其他模型，上下文長度限制為4K。
- 主要專注於視覺語言任務。
我們為何喜愛它
- 它以卓越的效率實現了出色的多模態性能，使其非常適合需要品質和成本效益的視覺語言應用。
DeepSeek-AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的DeepSeek-AI模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於進階推理任務，DeepSeek-R1提供OpenAI-o1級別的性能。對於通用AI應用，DeepSeek-V3提供卓越的編碼和對話能力，而DeepSeek-VL2則擅長高效的多模態理解。這種並排比較有助於您為特定的AI開發目標選擇合適的DeepSeek模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | DeepSeek-AI | 推理模型 | $2.18/百萬輸出代幣 | OpenAI-o1級推理能力 |
| 2 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-AI | 大型語言模型 | $1.13/百萬輸出代幣 | GPT-4.5+級性能 |
| 3 | DeepSeek-VL2 | DeepSeek-AI | 視覺語言模型 | $0.15/百萬輸出代幣 | 高效多模態AI |
常見問題
我們2025年的三大推薦是DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和DeepSeek-VL2。這些模型在創新、性能以及解決推理、通用語言理解和多模態AI應用挑戰的獨特方法方面脫穎而出。
對於複雜的推理和數學問題，DeepSeek-R1是首選，其強化學習優化表現出色。對於通用編碼、對話和工具使用，DeepSeek-V3憑藉其增強的能力表現卓越。對於需要效率的視覺語言任務，DeepSeek-VL2提供了性能和資源使用的最佳平衡。