DeepSeek模型主要分为以下四类，涵盖不同应用场景和技术特点：
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基础模型（V3）
适用于生成百科知识、信息介绍等基础任务，参数规模较小，推理速度快，适合轻量级应用。
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深度思考模型（R1系列）
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深度思考-R1 ：对标OpenAI的o1/o3系列，强化学习训练，推理能力接近o1模型，支持多轮迭代学习，参数压缩显著。
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深度思考-Prover-V2-671B ：数学定理证明专用模型，参数达6710亿，采用混合专家架构和Lean 4框架，支持自动化证明。
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通用语言模型（V2/V3系列）
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DeepSeek-V2 ：对标GPT-4o系列，适用于长文本处理、代码生成等任务。
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DeepSeek-V3 ：参数671B，综合性能接近国际顶尖模型，在知识问答、数学竞赛中表现突出。
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多模态模型（Janus-Pro系列）
支持文本、图像、视频等多模态数据融合，应用于图像生成、视频分析等跨领域任务。
其他说明 ：
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模型部署支持云端（如百度智能云、阿里云等）和本地化部署，部分模型（如Qwen2.5、Llama-3.1）提供免费API。
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混合专家（MoE）架构是DeepSeek的核心技术之一，提升模型处理复杂任务的能力。
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