根据权威信息，DeepSeek的版本选择需根据使用场景和需求决定，主要分为以下四类：
一、基础语言模型（LLM）
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DeepSeek V3
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参数规模 ：6710亿参数
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特点 ：混合专家架构，支持多语言处理，生成速度提升3倍，性能对标GPT-4o1，适用于知识问答、代码生成等复杂任务。
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轻量级版本
- 如 DeepSeek LLM 6.7B （670亿参数）和 DeepSeek LLM 7B Chat （70亿参数），适合基础文本处理和对话场景。
二、代码生成模型（Coder系列）
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DeepSeek V2.5
- 技术特点 ：融合Chat能力，代码生成准确率达76.3%，支持Python、Java等语言。
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DeepSeek Coder V2
- 特点 ：专为代码生成优化，HumanEval测试准确率89%，适合软件开发。
三、推理优化模型（R1系列）
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DeepSeek R1
- 参数规模 ：671B（标准版），支持强化学习训练，数学推理准确率达71%。
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DeepSeek R1-Zero
- 特点 ：无监督微调，高阶推理能力强，适合科研分析等场景。
四、企业级定制版本
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DeepSeek Enterprise
- 提供高安全性、可扩展性及企业级服务，适合大型组织需求。
选择建议
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普通用户 ：优先选择 DeepSeek V3 或 DeepSeek Coder V2.5 ，兼顾性能与易用性。
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开发者 ：推荐 DeepSeek Coder V2.5 或 DeepSeek R1 ，满足代码生成与推理需求。
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企业用户 ：选择 DeepSeek Enterprise ，保障数据安全与系统稳定性。
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移动端 ：可通过官方渠道下载 DeepSeek V3 或 DeepSeek R1 的轻量化版本。
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