​​DeepSeek目前有DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek Janus Pro三个核心版本以及多个基于DeepSeek-R1蒸馏的小模型，不同版本在参数规模、核心能力、适用场景等方面存在差异。​​

DeepSeek-V3于2024年12月26日发行，模型大小为671b，具备通用自然语言处理能力，支持长文本理解、多语言交互等功能，在合同条款解析、政策法规匹配、审计报告生成等场景表现出色。它在多个基准测试中表现优异，尤其在代码和数学任务上超越了其他开源模型，与领先的闭源模型（如gpt - 4和claude - 3.5 - sonnet）不相上下，且训练成本相对较低，性价比高，可直接部署需要1.3 - 2TB（fp16）的显存支持。不过，为了方便一般用户本地使用，团队还蒸馏了不同尺寸的小模型供选择。

DeepSeek - R1在2025年1月20日推出，同样为671b的模型，专注于复杂逻辑推理，强化了数学与财务数据分析、异常检测、代码生成能力，适用于风险建模等场景。和DeepSeek-V3一样，其原始模型直接部署需要较高显存，团队基于它蒸馏出6款小模型，包含1.5b - 70b在内，这些蒸馏版牺牲部分性能以降低参数量和计算成本，适合资源有限的场景，能在个人设备等轻量化部署中发挥作用。

DeepSeek Janus Pro于2025年1月28日发布，模型大小为7b，具备多模态（文本 + 图像 + 表格）能力，可在票据识别、图表数据关联理解与生成、可视化报告等场景应用。

除了上述核心版本，DeepSeek针对不同的应用场景和硬件条件，还推出了多种优化版本。比如，MoE架构的混合专家模型，像DeepSeek V2（236B参数）和V3（671B参数），采用稀疏架构降低推理成本，性能对标顶级模型；还有通用语言模型（LLM系列）和代码生成模型（Coder系列），分别在文本生成、数学推理以及编程任务中具有出色表现。在部署方面，不同版本对显卡等硬件配置有不同要求，量化技术可以在一定程度上降低显存需求，但会对精度有一定影响。用户可根据自身需求和硬件条件选择合适的版本。