​​DeepSeek大模型的参数规模多样，其中DeepSeek-V3的参数量达到6710亿，并采用了MoE（混合专家）架构。​​

DeepSeek大模型系列涵盖了多个不同参数规模的版本，以满足各种应用场景的需求。最早推出的DeepSeek LLM包含670亿参数，该版本在多项基准测试中表现出色，尤其在中文理解和数学推理方面超越了同类模型。随后，DeepSeek发布了DeepSeek-Coder系列，代码模型的参数规模从1B到33B不等，这些模型在代码生成和补全任务中展现出了卓越的性能。

2024年5月，DeepSeek发布了第二代开源Mixture-of-Experts（MoE）模型——DeepSeek-V2，其总参数量达到2360亿，每个token激活210亿个参数。这一模型的推出标志着DeepSeek在模型效率和性能上的重大突破。同年12月，DeepSeek进一步发布了DeepSeek-VL2，这是一个先进的视觉-语言（VL）模型，参数规模从10亿到45亿不等，视具体变体而定。

2025年4月，DeepSeek发布了DeepSeek-Prover-V2-671B，这是一个专门用于数学定理证明的模型，参数量高达6710亿。该模型在处理复杂数学证明任务中表现优异，展示了DeepSeek在特定领域模型开发上的技术实力。

DeepSeek-V3是DeepSeek大模型系列中的又一力作，其参数量达到6710亿，采用了MoE架构。这一模型在预训练时使用了14.8万亿个高质量的token，通过监督微调和强化学习进一步优化。DeepSeek-V3在多项基准测试中超越了GPT-4和Claude-3.5-Sonnet等顶尖闭源模型，特别是在数学和长文本处理方面表现尤为突出。

总的来说，DeepSeek大模型系列通过不同参数规模的版本，展现了其在自然语言处理、代码生成、数学推理和视觉-语言任务中的广泛应用潜力。无论是开发者还是研究人员，都可以根据具体需求选择合适的模型版本，以实现**的应用效果。