deepseek各模型的区别

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‌DeepSeek系列模型主要包括DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-VL、DeepSeek-V2和DeepSeek-R1-Zero，它们在架构、训练方式、参数规模和应用场景等方面存在显著区别。‌

架构差异

• ‌DeepSeek-R1‌：基于Transformer架构，可能进行了推理优化，使用强化学习训练。

• ‌DeepSeek-V3‌：采用混合专家（MoE）架构，使用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，参数规模为6850亿。

• ‌DeepSeek-VL‌：基于decoder-only的LLaVA风格架构，包含视觉编码器、视觉语言适配器和专家混合语言模型三个核心模块。

• ‌DeepSeek-V2‌：采用Transformer架构，引入MLA架构和自研Sparse结构。

• ‌DeepSeek-R1-Zero‌：与DeepSeek-R1类似，但可能针对无人工标注数据训练进行了优化。‌1

训练方式

• ‌DeepSeek-R1‌：使用后训练阶段大规模强化学习技术，结合DeepSeek IE Zero与DeepSeek IE两种核心模型。

• ‌DeepSeek-V3‌：使用传统的深度学习训练方法，依赖大量数据增强通用能力。

• ‌DeepSeek-VL‌：包括视觉-语言对齐、视觉-语言预训练和监督微调三个阶段。

• ‌DeepSeek-V2‌：基于高效轻量级框架HAI-LLM进行训练，采用16-way zero-bubble pipeline并行和ZeRO-1数据并行。

• ‌DeepSeek-R1-Zero‌：几乎不依赖人类数据，完全依靠机器生成数据进行强化学习训练。

参数规模与应用场景

• ‌DeepSeek-R1‌：参数为660B，适用于数学、代码及复杂逻辑推理任务。

• ‌DeepSeek-V3‌：参数为6710亿，适用于聊天、编码、多语言翻译、图像生成和AI绘画等多模态场景。

• ‌DeepSeek-VL‌：适用于VQA、OCR、文档/表格/图表理解和视觉定位等多模态任务。

• ‌DeepSeek-V2‌：参数为2360亿，擅长中文综合能力，适用于自然语言处理中的多种任务。

• ‌DeepSeek-R1-Zero‌：参数为660B，适用于复杂推理任务，尤其在无人工标注数据场景中表现更优。