DeepSeek 的模型家族覆盖「通用对话、推理、代码、数学、多模态」等几乎所有主流方向，且全部开源。

  • DeepSeek-V3：通用基座模型，2024 年 12 月发布，总参数 6710 亿（MoE，每 token 激活 370 亿），支持 128K 长上下文，生成速度从 V2 的 20 TPS 提升至 60 TPS
  • DeepSeek-R1：推理旗舰，2025 年 1 月发布，通过强化学习获得长思维链推理能力，数学与代码对标 OpenAI o1；另有 R1-Zero（纯 RL 实验版）、R1-32B / R1-8B（小尺寸蒸馏版，可本地运行）
  • DeepSeek-Coder：代码专用模型，V2 版本在 DeepSeek-V2 基础上额外预训练 6 万亿 tokens 代码数据，支持 338 种编程语言
  • DeepSeek-Math：数学推理专用模型
  • DeepSeek-VL / VL2：视觉语言模型，可同时理解图像与文本
  • Janus-Pro-7B：统一多模态理解与生成模型，2025 年 1 月推出，支持文生图与识图

怎么选模型

  • 日常问答、写作、翻译、文件处理 → 网页版默认 V3 即可
  • 数学题、代码调试、复杂逻辑分析 → 开启 R1（深度思考模式）
  • 生成代码为主 → 优先 DeepSeek-Coder 或通过 API 指定 code 模型
  • 本地离线运行 → 选 R1 蒸馏小尺寸（1.5B / 7B / 8B / 14B / 32B），按显卡显存决定
  • 图像理解或文生图 → 用 Janus-Pro 或 VL 系列
选型口诀：通用用 V3，烧脑用 R1，写码用 Coder，本地用蒸馏小模型。