DeepSeek 系列模型從最初的 LLM 版本發展到最新的 V3 和 R1 版本，在架構設計、訓練效率和推理能力方面不斷取得進步。以下是各版本按時間倒序的詳細信息：

1. DeepSeek-R1

發布時間：2025年1月
論文標題：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
主要內容：

• 基于 DeepSeek-V3-Base，通過強化學習（RL）技術提升模型的推理能力。

• 引入冷啟動數據和多階段訓練流程，進一步優化模型的可讀性和性能表現。
  論文地址：https://arxiv.org/abs/2501.129481

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2. DeepSeek-R1 蒸餾模型

發布時間：2025年1月
論文標題：Distilling Reasoning Capabilities from DeepSeek-R1 to Smaller Models
主要內容：

• 將 DeepSeek-R1 的推理能力通過知識蒸餾技術遷移到更小的模型（如 Qwen 和 Llama 系列）。

• 蒸餾后的模型在多個基準測試中表現出色，顯著超越其他同類開源模型。
  論文地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

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3. DeepSeek-V3

發布時間：2024年12月27日
論文標題：DeepSeek-V3 Technical Report
主要內容：

• 模型總參數量達到6710億，每個 token 激活370億參數。

• 采用無輔助損失的負載均衡策略和多令牌預測（Multi-Token Prediction, MTP）訓練目標。

• 支持 FP8 混合精度訓練，顯著降低了訓練成本。
  論文地址：https://arxiv.org/abs/2412.1943714

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4. DeepSeek-V2

發布時間：2024年5月
論文標題：DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
主要內容：

• 引入多頭潛在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）和 DeepSeekMoE 架構。

• 在推理效率和訓練成本方面進行了優化，為后續版本的發展奠定了堅實基礎。
  論文地址：https://arxiv.org/abs/2405.044343

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5. DeepSeekMoE

發布時間：2024年1月11日
論文標題：DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
主要內容：

• 提出細粒度專家分割（Fine-Grained Expert Segmentation）和共享專家隔離（Shared Expert Isolation）策略。

• 通過靈活的專家組合，在不增加計算成本的情況下提升模型性能。
  論文地址：https://arxiv.org/abs/2401.060662

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6. DeepSeek LLM

發布時間：2024年1月5日
論文標題：DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
主要內容：

• 采用基于 Transformer 的架構，并通過分組查詢注意力（GQA）技術優化推理成本。

• 引入多步學習率調度器，顯著提升訓練效率。

• 在預訓練和對齊階段（包括監督微調和 DPO）進行了創新性改進。
  論文地址：https://arxiv.org/abs/2401.0295420

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總結：DeepSeek 系列模型在架構設計、訓練效率和推理能力方面持續優化，逐步實現了技術突破。如果需要更詳細的信息，可以查閱相關論文或訪問 DeepSeek 的 GitHub 頁面獲取模型檢查點和技術細節。