​​DeepSeek有多个版本是为了持续优化性能、满足多样化需求，​​其不同版本在参数规模、技术架构、功能特点和应用场景上各有突破，涵盖代码生成、多模态处理、复杂推理等方向，并适配成本、效率及应用场景需求，包括开源免费版本和专为推理优化的精简版。

DeepSeek的早期版本如DeepSeek-V1发布于2024年1月，聚焦自然语言处理和代码生成，​​支持128K长上下文窗口并擅长多语言编程​​，但多模态能力弱。为降低使用门槛，DeepSeek-V2系列同年推出，​​参数量达2360亿且训练成本低至GPT-4 Turbo的1%​​，开源免费但推理速度较慢；后续更新的V2.5版新增联网搜索和提升推理能力，​​在数学测试中表现接近GPT-4o​​。

针对企业用户，DeepSeek-V3于2024年12月登场，​​采用6710亿参数的混合专家架构（MoE），激活仅370亿，推理成本降低90%以上​​，性能对标顶尖模型并支持多模态扩展；同年推出的DeepSeek-R1系列则专注复杂推理任务，​​通过强化学习突破数学与编程竞赛纪录​​，甚至衍生出轻量化蒸馏版本适配边缘设备。

技术演进至2025年初，DeepSeek推出面向多模态的Janux-Pro及专业推理升级版R1-Zero，而传闻即将发布的R2模型更计划重构架构以实现性能跃升，​​包括混合专家架构3.0、文生视频能力和70%成本降幅​​。各版本差异化定位形成覆盖入门级到高端推理的全生态矩阵，既满足个人开发者的低成本需求，也能支撑企业级高效训练与商用场景的灵活适配。