‌DeepSeek模型的选择取决于具体需求：追求高性能选DeepSeek-V3（128K上下文窗口+强代码能力），轻量级需求可选DeepSeek-MoE（参数少但效率高），中文任务优先考虑DeepSeek系列（针对中文优化）。‌

1. ‌性能优先选DeepSeek-V3‌
   支持128K超长上下文处理，适合复杂逻辑推理、长文档分析和代码生成；在数学、编程等专业领域表现突出，综合能力接近第一梯队大模型。

2. ‌资源敏感场景用DeepSeek-MoE‌
   采用混合专家架构，参数利用率更高，响应速度快且显存占用低，适合部署在消费级硬件或需要高频调用的轻应用。

3. ‌中文任务适配性‌
   DeepSeek系列针对中文语法、语义进行深度优化，在古文理解、本地化知识问答等场景显著优于同等规模的通用国际模型。

4. ‌开源需求参考DeepSeek-Coder‌
   若侧重代码生成/补全，其开源版本在GitHub仓库可直接部署，支持Python/Java等主流语言，适合开发者二次训练。

‌总结‌：评估任务复杂度、硬件条件和语言需求后，在DeepSeek子模型中按需匹配即可获得**性价比。