一、DeepSeek 公司與產(chǎn)品全景

• DeepSeek Coder：2023 年 11 月 2 日發(fā)布，由一系列代碼語言模型構成，在 2 萬億 token 上完成訓練，其中代碼數(shù)據(jù)占比 87%，擁有從 1B - 33B 不同版本。它支持項目級的代碼補全與填充，在多種編程語言和基準測試中展現(xiàn)出開源代碼模型的先進性能，是開發(fā)者在代碼編寫過程中的得力助手。
• DeepSeek LLM：2024 年 1 月 5 日發(fā)布，包含 670 億參數(shù)，在 2 萬億 token 數(shù)據(jù)集上訓練，涵蓋中英文。該模型在推理、編碼、數(shù)學以及中文理解等方面能力出色，在匈牙利國家高中考試中取得 65 分成績，尤其在中文表現(xiàn)上超越了 GPT - 3.5，展現(xiàn)出強大的語言處理能力。
• DeepSeek Math：2024 年 2 月 5 日發(fā)布，以 DeepSeek - Coder - v1.5 7B 為基礎，在 5000 億 token 數(shù)學相關數(shù)據(jù)上進行預訓練。在競賽級 MATH 基準測試中取得 51.7% 的成績，性能接近 Gemini - Ultra 和 GPT - 4，在數(shù)學領域表現(xiàn)卓越。
• DeepSeek - VL：2024 年 3 月 11 日發(fā)布，是開源視覺 - 語言模型，采用混合視覺編碼器，能夠處理高分辨率圖像，在廣泛的視覺 - 語言基準測試中性能先進或極具競爭力，為多模態(tài)應用提供了有力支持。
• DeepSeek - V2：2024 年 5 月 7 日發(fā)布，擁有 2360 億參數(shù)，中文綜合能力在眾多開源模型中表現(xiàn)最強，英文綜合能力與 LLaMA3 - 70B 處于同一梯隊，且訓練效率高，在語言處理的綜合能力上優(yōu)勢明顯。
• DeepSeek - Coder - V2：2024 年 6 月 17 日發(fā)布，是開源混合專家代碼語言模型，從 DeepSeek - V2 中間檢查點開始，進一步在 6 萬億 token 上進行預訓練，編碼和數(shù)學推理能力得到增強，支持 338 種編程語言，上下文長度擴展到 128K，極大地拓展了代碼處理的范圍和能力。
• DeepSeek - V2.5：2024 年 9 月 5 日發(fā)布，由 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 合并升級而來，在評測中與 GPT - 4 - Turbo 等閉源模型處于同一梯隊，英文綜合能力與 LLaMA3 - 70B 相當，在寫作任務、指令跟隨等多個方面都進行了優(yōu)化，提升了用戶體驗。
• DeepSeek - VL2：2024 年 12 月 13 日發(fā)布，是大型混合專家視覺 - 語言模型，在視覺問答、光學字符識別等多種任務中展現(xiàn)出卓越能力，擁有 DeepSeek - VL2 - Tiny、 - Small 和無后綴三個變體，滿足不同場景需求。
• DeepSeek - V3：2024 年 12 月 26 日發(fā)布，是 6710 億參數(shù)的混合專家模型，激活參數(shù) 370 億，在 14.8 萬億 token 上預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5 - 72B 和 Llama - 3.1 - 405B 等開源模型，在知識類任務上的能力顯著提升，展現(xiàn)出強大的知識儲備和處理能力。
• DeepSeek - R1：2025 年 1 月 20 日發(fā)布，在數(shù)學、代碼、自然語言推理等任務上性能與 OpenAI o1 正式版相當，通過大規(guī)模強化學習和冷啟動技術，專注于推理和多模態(tài)任務，為用戶帶來全新的智能體驗。
• Janus - Pro：2025 年 1 月發(fā)布，作為多模態(tài)大模型進軍文生圖領域，為圖像生成帶來新的技術突破。

二、深入剖析 DeepSeek - R1

（一）發(fā)布歷程

（二）模型架構

（三）訓練方法

• 冷啟動監(jiān)督微調(diào)：為模型奠定初始的知識和能力基礎，使其能夠初步理解和處理任務。
• 第一階段強化學習：通過強化學習進一步優(yōu)化模型，提升其在特定任務上的表現(xiàn)。
• 拒絕采樣與二次監(jiān)督微調(diào)：對模型的輸出進行篩選和優(yōu)化，再次通過監(jiān)督微調(diào)提升模型性能。
• 第二階段強化學習：經(jīng)過多輪優(yōu)化后，使模型在各種任務中達到更優(yōu)的性能表現(xiàn)。

（四）主要功能

三、DeepSeek - R1 的多元應用場景

（一）面向用戶與開發(fā)者的基礎應用

（二）獨特功能拓展

（三）多領域應用實例

1. 生活場景：
   • 生活助手：無論是制定旅行攻略，還是翻譯菜單、學習地方麻將規(guī)則，DeepSeek - R1 都能提供詳細準確的幫助。
   • 人生決策輔助：通過分析用戶提供的信息，如個人經(jīng)歷、興趣愛好等，為用戶在事業(yè)選擇、學業(yè)規(guī)劃等方面提供有價值的建議和決策參考。不過，需要注意的是，根據(jù)生辰八字分析運勢這類內(nèi)容目前更多是基于娛樂層面，缺乏科學依據(jù)。
   • 創(chuàng)意創(chuàng)作：網(wǎng)文作者可以借助它實現(xiàn)快速寫作，激發(fā)創(chuàng)作靈感，豐富故事情節(jié)。網(wǎng)友開發(fā)的 “AI 對聯(lián)生成” 等玩法，也為生活增添了不少樂趣。
2. 工作場景：
   • 科創(chuàng)情報分析：智慧芽接入 DeepSeek - R1 后，能夠幫助用戶更精準快速地獲取專利、論文等多維度科創(chuàng)信息，深入分析技術演進邏輯和競爭格局，從而優(yōu)化知識產(chǎn)權布局，助力科技創(chuàng)新發(fā)展。
   • 醫(yī)療輔助：智云健康將 DeepSeek - R1 接入其醫(yī)療 AI 系統(tǒng) “智云大腦”，可以提升醫(yī)院和藥店 SaaS 的慢病管理效率，為醫(yī)療健康領域提供智能化支持。
   • 證券金融：雖然不能完全準確預測股市走勢，但可以分析金融數(shù)據(jù)，為投資者提供一定的參考，幫助投資者做出更合理的決策。
3. 學習場景：
   • 數(shù)學問題求解：能夠解決高中及以上難度的數(shù)學問題，并展示詳細的解題步驟，幫助學生理解數(shù)學原理，提升學習效果。
   • 編程輔助：在編程過程中，可根據(jù)需求編寫 Python 腳本，進行代碼生成、代碼糾錯等任務，提高編程效率。
   • 語言學習：支持語言翻譯、語法講解、語言表達潤色等功能，輔助用戶學習各種語言，提升語言能力。
4. 通用場景：
   • 信息檢索與整合：具備類似 ChatGPT 的網(wǎng)絡搜索功能，能夠快速檢索和整合互聯(lián)網(wǎng)上的信息，為用戶提供全面準確的答案，滿足用戶對各類知識的需求。
   • 文本處理與分析：可以對輸入的文本進行理解、分析、總結、生成等操作，例如對 PDF 文件內(nèi)容進行提取和分析，幫助用戶快速獲取關鍵信息，提高工作和學習效率。