​​DeepSeek系列模型中，DeepSeek-Prover-V2-671B拥有高达6710亿参数，采用混合专家（MoE）架构、FP8量化技术及超长上下文处理能力，成为其显著亮点。​​

DeepSeek以多版本模型覆盖不同任务需求，早期发布的DeepSeek-7B、DeepSeek-14B等型号参数量分别为70亿和140亿，适用于通用文本生成、文本分类等场景。DeepSeek-32B和DeepSeek-70B分别扩展至320亿和700亿参数，显著提升语言理解与推理能力，支持复杂对话生成和多模态任务。DeepSeek-MoE-16B作为稀疏激活模型，通过仅调用26亿活跃参数实现高效推理，兼顾性能与成本。

DeepSeek-V3系列标志着重大技术升级，其核心架构采用6710亿参数的稀疏MoE设计，每个任务仅激活370亿参数，通过动态路由系统优化资源分配，显著降低计算成本。DeepSeek-Prover-V2-671B作为该系列的延伸，继承了61层Transformer层与7168维隐藏层，支持163840的超长上下文处理，结合FP8量化技术进一步压缩模型体积，提升推理效率。

DeepSeek-V2系列在上下文长度与计算效率间寻求平衡，其2360亿总参数通过低秩近似和MoE框架实现内存优化。DeepSeek的持续迭代展现了AI模型在大规模参数优化、任务专业化及硬件适配上的突破，为数学证明、代码生成等高复杂度场景提供了更高效的解决方案。