DeepSeek开源模型包括数学推理、代码生成、多模态理解等领域的顶尖大模型，以高性能、低成本、强推理能力为核心优势。其代表性模型如6710亿参数的DeepSeek-Prover-V2-671B，支持超长上下文与FP8量化技术；自研MoE架构的DeepSeek-V3在通用任务中性能超越同类；而强化学习训练的DeepSeek-R1系列则实现了与OpenAI o1比肩的推理能力。
-
数学与逻辑推理模型：DeepSeek-Prover-V2-671B专为复杂数学证明设计，采用混合专家（MoE）架构，支持16万token上下文，在IMO级难题中准确率较前代提升47%。其量化技术使显存需求降低50%，单次推理成本不足5美元。
-
通用语言模型：DeepSeek-V3基于671B参数的MoE架构，动态激活37B参数，训练成本仅557万美元，却在MMLU等知识任务中接近Claude-3.5-Sonnet水平。中文能力与Qwen2.5-72B相当，适用于文本生成、数据分析等场景。
-
强化学习驱动的推理模型：DeepSeek-R1系列通过GRPO算法优化策略网络，无需监督微调即可实现高效推理。提供1.5B至70B的蒸馏版本，API成本比OpenAI低90%-95%，在代码与数学任务中表现突出。
-
多模态与垂直领域模型：DeepSeek-VL2系列支持动态分辨率图像理解，参数量仅为竞品一半却超越Qwen2-VL；DeepSeek-Coder-V2专注代码生成与优化，而DeepSeekMath则在数学基准测试中超越30B-70B模型。
-
轻量化与开源生态：从R1蒸馏的Qwen/Llama小模型部分任务超越GPT-4o，适配边缘设备。所有模型均采用MIT或商用许可，通过Hugging Face和ModelScope开放，显著降低AI落地门槛。
DeepSeek模型家族通过技术创新与开源策略，为开发者提供了从科研到工业应用的完整工具链。无论是需要处理复杂数学证明的学术场景，还是追求低成本部署的企业需求，都能找到适配的解决方案。