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DeepSeek-V3 在多項評估中超越 Qwen2.5-72B 與 Llama-3.1-405B 等開源模型，性能媲美 GPT-4 與 Claude-3.5-Sonnet 等頂尖閉源模型。

科大訊飛發布的推理模型Spark X1，在國內領先的數學任務基礎上，針對推理、文本生成和語言理解等通用任務的性能，對標OpenAI o系列和DeepSeek R1。

Deepseek R1 的最新版本。

DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（Mixture-of-Experts），其特點是訓練成本經濟且推理高效。它總共有2360億個參數，每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更強，同時節省了42.5%的訓練成本，將KV緩存減少93.3%，並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。

科大訊飛發佈的推理模型Spark X1，在國內數學任務領先的基礎上，針對推理、文本生成和語言理解等通用任務的表現，對標OpenAI的o1和DeepSeek的R1。

DeepSeek-V2.5 是一個升級版本，結合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型整合了前兩個版本的通用和編碼能力。

在多項評估中，DeepSeek-V3的表現優於其他開源模型，例如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B，並且其性能與頂級閉源模型，如GPT-4和Claude-3.5-Sonnet相當。

DeepSeek-V2 是由 DeepSeek 提出的强大混合專家模型（MoE），DeepSeek-V2-Lite 是它的輕量版。

DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（MoE），以其經濟的訓練和高效的推理能力著稱。它總共有2360億個參數，每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更強，同時節省了42.5%的訓練成本，將KV緩存減少93.3%，並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。

DeepSeek-R1 是一款透過大規模強化學習（RL）訓練的模型，初始步驟未使用監督微調（SFT）。它在數學、編碼和推理任務中的表現與 OpenAI-o1 相當。

DeepSeek-V2.5 是一個升級版本，結合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型整合了兩個前一版本的通用和編碼能力。

DeepSeek-V3 的評估分數高於其他開源模型，例如 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B，其表現與世界上頂尖的閉源模型如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 不相上下。

DeepSeek-R1 在後期訓練階段廣泛使用了強化學習技術，隻需少量注釋數據就能顯著增強模型的推理能力。在涉及數學、編碼和自然語言推理的任務中，它的表現與 OpenAI 官方發布的 o1 不相上下。

深尋-V2是由深尋提出的強大的多專家混合（MoE）語言模型，深尋-V2-輕量版是其精簡版本。