DeepSeek目前拥有六大核心模型，分别覆盖通用语言处理、代码生成、数学推理、多模态交互、对话优化及高效计算领域，专精化设计显著提升垂直场景任务效率。
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DeepSeek-LLM系列
通用大语言模型，擅长文本生成、对话交互与内容创作，提供7B和67B两种参数规模，采用预规范化Transformer架构，平衡性能与资源消耗。 -
DeepSeek Coder
专为编程设计，支持多语言代码生成与补全，具备代码重构、自动修复能力，显著提升开发效率。 -
DeepSeek Math
聚焦数学领域，结合符号推理与深度学习技术，高效解决公式推导、证明等复杂数学问题。 -
DeepSeek-VL
多模态模型，融合文本与图像处理能力，实现图文生成、标注等跨模态任务，适用于创意内容生产。 -
DeepSeek Chat
经强化学习优化的对话模型，提供自然连贯的交互体验，适合客服、娱乐等高频对话场景。 -
DeepSeek MoE
采用混合专家机制，动态分配计算资源，兼顾大规模任务处理效率与扩展性，降低算力依赖。
这些模型通过模块化分工与深度垂直优化，全面覆盖从日常办公到专业开发的智能化需求，推动AI技术的高效落地。
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