DeepSeek作为中国领先的AI研究机构，已推出覆盖​​通用语言模型、代码生成、数学推理、多模态交互​​等领域的十余款大模型，​​以开源策略和低成本高性能著称​​。其核心产品包括：​​6710亿参数的MoE架构通用模型DeepSeek-V3​​、强化学习驱动的​​推理模型DeepSeek-R1​​、支持动态分辨率的​​多模态模型DeepSeek-VL2​​，以及专精编程和数学的垂直领域模型。

1. ​​通用语言模型​​：DeepSeek-V3采用混合专家架构（MoE），仅激活37B参数处理每个token，训练成本仅557万美元，性能对标国际顶尖闭源模型；DeepSeek-V2则以236B参数量支持128K长文本处理，显著降低推理成本。

2. ​​代码与数学模型​​：DeepSeek-Coder系列覆盖1B至236B参数规模，支持代码生成与优化；DeepSeek-Math基于代码模型强化数学token训练，7B参数即可超越部分30B+模型的数学表现。

3. ​​多模态模型​​：DeepSeek-VL2通过动态切图技术实现视觉定位与OCR，参数量仅为竞品一半；Janus-Pro采用自回归框架统一多模态理解与生成，图像质量超越DALL-E 3。

4. ​​推理优化​​：DeepSeek-R1通过强化学习提升逻辑推理能力，在数学竞赛和编程评测中超越96%人类选手；其蒸馏版本R1-Distill支持小规模设备部署，成本降至原型1/10。

这些模型已应用于金融、政务、工业等场景，如中国石油的智能调度、温州市政府的公文处理。未来，DeepSeek将持续优化模块化设计，推动“通专结合”的行业落地。开发者可通过开源生态快速接入，探索AI应用边界。