DeepSeek不同版本在架构、性能、应用场景等方面存在显著差异，​​V系列侧重多模态处理与高效计算，R系列专注复杂推理，还有特定场景优化的版本如DeepSeek-Coder等​​。

DeepSeek V1作为基础语言模型，支持128K长上下文窗口，在代码生成和长文本处理方面表现出色，但缺乏多模态支持且复杂逻辑推理能力较弱。V2参数达236B，优化了训练效率，成本大幅降低，文本生成连贯性提升，支持复杂代码生成，但推理速度较慢且多模态能力有限。V2.5整合了对话和代码生成模型，新增联网搜索功能，在数学推理和代码生成方面有显著提升。V3采用混合专家（MoE）架构，参数规模庞大但推理时仅激活部分参数，计算效率高，训练成本低，性能接近GPT - 4o和Claude - 3.5 - Sonnet，擅长长文本处理、代码生成和知识问答，API成本也相对较低。V3 - 0324在编程能力和用户体验方面进一步优化，前端代码生成能力大幅提升。

R1系列专为复杂推理任务优化，训练完全依赖强化学习，不依赖监督微调，采用相关算法提升了推理能力，在数学测试和竞赛中成绩优异，适用于科研、算法交易、高级代码生成等场景，还支持模型蒸馏适合本地部署。

DeepSeek - Coder专注于代码生成，支持338种编程语言，适合IT企业开发需求。企业版则定制化数据加密与权限管理，满足政府、金融等高保密场景。

蒸馏版基于满血版R1压缩参数，保留核心推理能力，适合资源受限场景，但输出质量会显著降低。量化版通过降低模型精度压缩显存占用，适配移动端和边缘设备，但推理质量会有所下降。

如果企业有复杂推理需求，满血版R1系列是较好选择，需要匹配GPU集群资源；若有企业多模态需求，优先选择V3系列，可搭配昇腾云服务实现低延迟高吞吐；对于成本敏感或轻量场景，蒸馏版或量化版能在综合成本降低50% - 80%的同时满足需求。代码开发场景则可选择DeepSeek - Coder或V2.5系列。