1.對比

版本	參數量	優勢	劣勢	使用場景	競品
DeepSeek-V3	6710億（MoE架構，激活370億）	開源、高效推理（60 TPS）、低成本（API費用低）、中文處理能力突出（90%準確率	多模態能力有限	通用任務（聊天、編碼、多語言翻譯）、長文本處理、編程競賽	GPT-4o（通用性稍弱，但成本更低）、Claude 3.5 Sonnet
DeepSeek-R1（滿血版）	6710億（全激活）	復雜邏輯推理（數學、編程）、支持多模態、展示推理過程	部署成本高、推理速度慢、代碼生成穩定性欠佳	科研前沿、決策支持、教育工具（如數學競賽、密碼解密）	OpenAI o1（推理能力接近）、Google Gemini Advanced
DeepSeek-R1（蒸餾版）	1.5B–32B	低成本部署、響應速度快、適合資源受限環境	推理能力弱于滿血版，精度有所犧牲	企業客服、移動端應用（如智能家居）、實時交互場景	GPT-3.5 Turbo（性價比更高）、Llama 2-7B
DeepSeek-V2	2360億	中文能力領先開源模型、輕量化設計、訓練成本低（GPT-4的1%）	多模態支持有限、推理速度較慢	中文NLP任務（法律分析、醫學研究）、多任務場景	GPT-4（中文能力更強）、LLaMA3-70B（英文相當）
DeepSeek-VL	10億–45億（多規格）	多模態融合（圖文聯合處理）、小參數高性能	參數規模較小，復雜任務處理有限	視覺問答（VQA）、文檔理解、OCR	LLaVA（性能更優）、GPT-4V（多模態能力更強）
DeepSeek-Coder	670億	代碼生成準確性高（HumanEval通過率65.2%）、支持多編程語言	復雜推理能力弱于通用模型	代碼補全、糾錯、生成（軟件開發、教育）	GitHub Copilot（功能相似但更靈活）、CodeLlama

截止：2025/05/02

2.什么是蒸餾？

1）知識遷移機制
大模型蒸餾借鑒“師生教學”模式，教師模型通過輸出軟標簽（概率分布）、中間層特征或注意力權重，指導學生模型的學習。軟標簽不僅包含類別信息，還傳遞類別間的關系，使學生模型能捕捉更復雜的決策邏輯。

• 軟標簽：教師模型輸出的概率分布，通過溫度參數（Temperature）調整平滑程度，增強學生模型對模糊邊界的理解。
• 中間層對齊：模仿教師模型的隱藏層激活或注意力機制，提升學生模型的內部特征表達能力。

2）實施步驟

• 訓練教師模型：先訓練一個高性能的大模型（如GPT-4、DeepSeek-R1）。
• 生成軟標簽：用教師模型對訓練數據推理，生成包含知識輸出的軟標簽。
• 訓練學生模型：結合軟標簽和真實標簽，通過損失函數（如KL散度與交叉熵的加權組
  合）優化學生模型。

3.DeepSeek 可以做什么 ？

借用清華大學的總結，說明一下

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