DeepSeek的各个版本在发布时间、功能特点、参数规模和应用场景等方面存在区别。

    DeepSeek Coder 是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。它于2023年11月发布，参数范围在1B至33B之间。DeepSeek LLM 发布于2023年12月，拥有67B参数，是一个面向广泛语言理解的通用模型，性能与GPT-4相近。DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高了推理效率和训练经济性。它拥有236B的总参数和21B的活跃参数，适用于多种自然语言处理任务。DeepSeek-Coder-V2 支持高达128,000个令牌的上下文窗口，并能支持338种编程语言，非常适合复杂的编码挑战和数学推理。DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 均在2024年底发布。V3版本拥有671B的总参数和37B的活跃参数，采用混合专家架构，提高了多领域语言理解和成本效益。而R1版本专注于高级推理任务，与OpenAI的o1模型竞争。Janus-Pro-7B 是一个视觉模型，能够理解和生成图像，为DeepSeek系列增添了多模态能力。DeepSeek-V2.5 是DeepSeek的一个重要更新，它在数学与网络搜索方面有所突破，融合了Chat和Coder两个模型的功能，显著提升了通用能力和代码生成及推理能力。

每个版本都是根据特定的任务和应用场景进行优化设计的，为用户提供了广泛的选择空间和灵活性。随着技术的不断进步，DeepSeek有望继续推出更多创新和高性能的模型版本。