終極指南 - 2026 年最佳 DeepSeek-AI 模型

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最佳 DeepSeek-AI 模型 (Models) 所撰寫的終極指南。我們與業界人士合作、測試了關鍵基準測試的性能，並分析了架構，以發掘在推理和 Multimodal AI 領域中最優秀的選擇。從最先進的大型語言模型 (Models) 到開創性的 Vision-語言能力，這些模型 (Models) 在創新性、易用性和實際應用中皆表現優異——幫助開發者和企業透過 SiliconFlow 等服務，構建下一代 AI 驅動的工具。我們在 2026 年的前三大推薦為 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 和 DeepSeek-VL2——每款模型皆因其卓越的特性、多功能性以及突破開源 AI 開發邊界的能力而獲選。

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。透過使用尖端的混合專家（MoE）架構和強化學習技術，它們在各種 AI 任務中展現出卓越的效能。這些模型使大眾能夠接觸到強大的 AI 能力，讓開發人員和研究人員能夠構建具有前所未有推理能力的複雜應用程式，從複雜的數學問題解決到先進的程式碼生成和視覺理解。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在進行 RL 之前，DeepSeek-R1 融入了冷啟動數據以進一步優化其推理效能。它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的效能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體有效性。

DeepSeek-R1：先進推理的強大核心

DeepSeek-R1-0528 是一款由強化學習（RL）驅動的推理模型，解決了重複和可讀性的問題。在進行 RL 之前，DeepSeek-R1 融入了冷啟動數據以進一步優化其推理效能。它在數學、程式碼和推理任務中達到了與 OpenAI-o1 相當的效能，並透過精心設計的訓練方法，提升了整體有效性。在 MoE 架構中擁有 671B 的總參數，以及 164K 的上下文長度，它代表了推理 AI 能力的巔峰。

優點

在推理任務中具有與 OpenAI-o1 相當的效能。
龐大的 671B 參數 MoE 架構，提供卓越的能力。
164K 上下文長度，便於處理複雜、長篇的問題。

缺點

由於參數數量庞大，對運算資源的要求較高。
在 SiliconFlow 上，以每百萬 output tokens $2.18 的價格進行溢價定價。

為什麼我們喜歡它

它透過尖端的強化學習優化，提供 OpenAI-o1 級別的推理效能，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) 採用與先前 DeepSeek-V3-1226 相同的基礎模型，僅對訓練後（post-training）方法進行了改進。新 V3 模型融入了 DeepSeek-R1 模型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效能。

DeepSeek-V3：增強型通用 AI

新版 DeepSeek-V3 (DeepSeek-V3-0324) 採用與先前 DeepSeek-V3-1226 相同的基礎模型，僅對訓練後（post-training）方法進行了改進。新 V3 模型融入了 DeepSeek-R1 模型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效能。它在與數學和編碼相關的評估集上獲得了超越 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進步。

優點

在數學和編碼方面的效能超越 GPT-4.5。
增強的工具調用和角色扮演能力。
擁有 671B 參數的 MoE 架構，以及 131K 的上下文長度。

缺點

需要高運算資源以達到最佳效能。
SiliconFlow 平台上的高階定價結構。

為什麼我們喜歡它

它將龐大的 MoE 架構實力與先進的推理能力相結合，在從編碼到對話的各種任務中，提供 GPT-4.5+ 的效能。

DeepSeek-VL2

DeepSeek-VL2 是一款基於 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，僅需 4.5B 的啟用參數即可實現卓越效能。該模型在各種任務中表現出色，包括視覺問答、光學字符識別（OCR）、文件/表格/圖表理解以及視覺定位。

DeepSeek-VL2：高效的 Multimodal 智慧

DeepSeek-VL2 是一款基於 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，僅需 4.5B 的啟用參數即可實現卓越效能。該模型在各種任務中表現出色，包括視覺問答、光學字符識別（OCR）、文件/表格/圖表理解以及視覺定位。與現有的開源密集模型和基於 MoE 的模型相比，它在使用相同或更少啟用參數的情況下，展示出具競爭力或最先進的效能。

優點

僅需 4.5B 啟用參數即可展現卓越效能。
在 OCR、文件和圖表理解方面表現出色。
高效的 MoE 架構，實現具成本效益的部署。

缺點

與其他模型相比，4K 上下文長度較為有限。
主要專注於視覺語言任務。

為什麼我們喜歡它

它以極高的效率實現了卓越的多模態效能，非常適合需要兼顧品質與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 2026 年領先的 DeepSeek-AI 模型，每款模型都有其獨特的優勢。對於先進的推理任務，DeepSeek-R1 提供了 OpenAI-o1 級別的效能。對於通用 AI 應用，DeepSeek-V3 提供了卓越的編碼和對話能力，而 DeepSeek-VL2 則在高效的多模態理解方面表現出色。這種並排的視角能幫助您為特定的 AI 開發目標選擇合適的 DeepSeek 模型。