目錄
一、通用大語言模型:DeepSeek-V3 系列?137
二、推理優化模型:DeepSeek-R1 系列?811
三、多模態模型:Janus 系列?10
四、生態整合與部署建議
五、總結與展望
以下為 DeepSeek 在 2024 年 1 月至 2025 年 2 月期間發布的開源模型及其核心信息,涵蓋自然語言處理、多模態與推理優化三大領域:
一、通用大語言模型:DeepSeek-V3 系列?137
模型名稱 | 版本號 | 參數規模 | 特點 | 公布時間 | 下載地址 |
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DeepSeek-V3 | 1.0 | 總參數 671B,激活參數 37B | -?架構創新:首款融合 FP8 混合精度訓練、多頭潛在注意力(MLA)與 MoE 架構的模型,顯存消耗降低 30% -?性能對標:在數學(MATH 評測 61.6 EM)、代碼(HumanEval 65.2 Pass@1)等任務上超越 GPT-4o 與 Claude-3.5-Sonnet -?效率提升:生成速度達 60 TPS(前代的 3 倍),支持 128K 長上下文 | 2024-12-26 | Hugging Face |
DeepSeek-V3-Base | 1.0 | 同 DeepSeek-V3 | - 提供原生 FP8 權重,支持 SGLang、LMDeploy 等推理框架 - 開源社區已適配 TensorRT-LLM 和 MindIE 的 BF16 推理優化 | 2024-12-26 | Hugging Face |
部署要求:
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硬件:推薦使用 4 臺華為 Atlas 800I A2 服務器(每臺配置 8×64G 顯存)2
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軟件:支持昇騰 MindIE 鏡像(預置推理腳本)或 Hugging Face 本地部署工具鏈
二、推理優化模型:DeepSeek-R1 系列?811
模型名稱 | 版本號 | 參數規模 | 特點 | 公布時間 | 下載地址 |
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DeepSeek-R1 | 1.0 | 總參數 671B | -?強化學習驅動:通過純強化學習實現復雜推理能力,無需監督微調 -?性能對標:在 LiveCodeBench 等編程任務中超越 OpenAI o1,數學推理接近 Claude-3.5-Sonnet -?思維鏈 API:輸出包含推理過程(最長 32K tokens),支持企業級應用透明化決策 | 2025-01-23 | Hugging Face |
DeepSeek-R1-Zero | 1.0 | 總參數 671B | -?純 RL 訓練:首個無需監督微調的推理模型,驗證強化學習在復雜任務中的潛力 -?局限:輸出存在重復與語言混雜問題,主要用于研究場景 | 2025-01-21 | Hugging Face |
R1-Distill 系列 | 1.0 | 15B–70B | -?知識蒸餾:從 R1 蒸餾的小模型,32B 和 70B 版本性能對標 OpenAI-o1-mini -?硬件友好:支持低顯存設備部署 | 2025-01-23 | Hugging Face |
部署要求:
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硬件:R1 全量版需與 DeepSeek-V3 類似配置;蒸餾版 70B 可在單臺 A100(80G)運行
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API 集成:支持騰訊云 HAI、阿里云 PAI 等平臺一鍵部署611
三、多模態模型:Janus 系列?10
模型名稱 | 版本號 | 參數規模 | 特點 | 公布時間 | 下載地址 |
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Janus-Pro-7B | 1.0 | 7B | -?文生圖 SOTA:GenEval 準確率 80%(超 DALL-E 3 的 61%) -?多模態融合:支持圖像描述、視覺問答與跨模態檢索 | 2025-01-28 | Hugging Face |
JanusFlow | 1.0 | 未公開 | -?流程優化:擴展 Janus-Pro 的視頻生成與編輯能力,支持動態場景連續推理 | 2025-01-28 | Hugging Face |
部署要求:
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硬件:Janus-Pro-7B 可在 RTX 4090(24G 顯存)運行,FP16 量化后顯存占用低于 10G
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框架:需搭配 Diffusers 庫與 PyTorch 2.3+
四、生態整合與部署建議
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云平臺支持:
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百度智能云、阿里云、華為云等均提供 DeepSeek-V3/R1 的一鍵部署,限時免費配額 1000 RPM613
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騰訊云 HAI 支持 3 分鐘啟動 R1 模型,集成對象存儲與開發工具鏈11
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本地優化方案:
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FP8 推理:利用 LMDeploy 壓縮顯存占用(V3 需 4×H800)1
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動態蒸餾:企業可根據場景選擇 R1-Distill 系列降低算力成本8
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開源協議:
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所有模型遵循 MIT 協議,允許商業用途與二次開發11
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五、總結與展望
DeepSeek 在 14 個月內通過?V3、R1、Janus?三大系列模型,實現了從通用語言模型到垂直領域推理與多模態的技術閉環。其開源策略不僅推動國產模型生態繁榮(如百度、阿里、華為云全面接入613),更以?1/10 訓練成本(對比 GPT-4)重塑行業效率標準7。開發者可通過 Hugging Face 快速獲取模型權重,結合昇騰或英偉達硬件構建定制化 AI 服務。未來,DeepSeek 計劃擴展多模態與深度思考功能,進一步縮小開源與閉源模型的差距。