深度求索（DeepSeek）目前有多个版本，包括V1、V2、V2.5、V3、R1系列等，每个版本在架构、性能和应用场景上均有显著差异。 这些版本覆盖了从基础自然语言处理到复杂推理任务的广泛需求，并持续优化成本与效率，例如V3采用混合专家（MoE）架构实现高效推理，而R1系列专精数学与逻辑推理。
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DeepSeek-V1（2024年1月）
首个版本聚焦NLP和编程任务，支持128K长上下文窗口，擅长代码生成，但缺乏多模态能力。 -
DeepSeek-V2系列（2024年5月）
开源且商用免费，参数量达2360亿，训练成本仅为GPT-4 Turbo的1%，适合低成本部署，但推理速度较慢。 -
DeepSeek-V2.5（2024年6-7月）
整合对话与代码模型，新增联网搜索功能，数学推理和代码生成能力显著提升。 -
DeepSeek-V3（2024年12月）
采用MoE架构，总参数6710亿（每次激活370亿），训练成本仅557.6万美元，性能接近GPT-4o，擅长长文本处理与代码生成。 -
DeepSeek-R1系列（2025年1月）
专为复杂推理优化，通过强化学习（RL）训练，在数学竞赛测试中超越同类模型，支持多模态和模型蒸馏，适合科研与算法交易。 -
小版本迭代（如V3-0325）
持续优化用户体验，例如提升前端代码生成能力，接近Claude 3.7 Sonnet水平。
总结：深度求索通过高频迭代，平衡性能、成本与场景适配性，用户可根据需求选择版本——通用任务推荐V3，复杂推理首选R1，资源受限场景则适合MoE架构的小参数量化模型。
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