DeepSeek实战--各版本对比
1.对比
| 版本 | 参数量 | 优势 | 劣势 | 使用场景 | 竞品 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 6710亿（MoE架构，激活370亿） | 开源、高效推理（60 TPS）、低成本（API费用低）、中文处理能力突出（90%准确率 | 多模态能力有限 | 通用任务（聊天、编码、多语言翻译）、长文本处理、编程竞赛 | GPT-4o（通用性稍弱，但成本更低）、Claude 3.5 Sonnet |
| DeepSeek-R1（满血版） | 6710亿（全激活） | 复杂逻辑推理（数学、编程）、支持多模态、展示推理过程 | 部署成本高、推理速度慢、代码生成稳定性欠佳 | 科研前沿、决策支持、教育工具（如数学竞赛、密码解密） | OpenAI o1（推理能力接近）、Google Gemini Advanced |
| DeepSeek-R1（蒸馏版） | 1.5B–32B | 低成本部署、响应速度快、适合资源受限环境 | 推理能力弱于满血版，精度有所牺牲 | 企业客服、移动端应用（如智能家居）、实时交互场景 | GPT-3.5 Turbo（性价比更高）、Llama 2-7B |
| DeepSeek-V2 | 2360亿 | 中文能力领先开源模型、轻量化设计、训练成本低（GPT-4的1%） | 多模态支持有限、推理速度较慢 | 中文NLP任务（法律分析、医学研究）、多任务场景 | GPT-4（中文能力更强）、LLaMA3-70B（英文相当） |
| DeepSeek-VL | 10亿–45亿（多规格） | 多模态融合（图文联合处理）、小参数高性能 | 参数规模较小，复杂任务处理有限 | 视觉问答（VQA）、文档理解、OCR | LLaVA（性能更优）、GPT-4V（多模态能力更强） |
| DeepSeek-Coder | 670亿 | 代码生成准确性高（HumanEval通过率65.2%）、支持多编程语言 | 复杂推理能力弱于通用模型 | 代码补全、纠错、生成（软件开发、教育） | GitHub Copilot（功能相似但更灵活）、CodeLlama |
截止：2025/05/02
2.什么是蒸馏？
1）知识迁移机制
大模型蒸馏借鉴“师生教学”模式，教师模型通过输出软标签（概率分布）、中间层特征或注意力权重，指导学生模型的学习。软标签不仅包含类别信息，还传递类别间的关系，使学生模型能捕捉更复杂的决策逻辑。
- 软标签：教师模型输出的概率分布，通过温度参数（Temperature）调整平滑程度，增强学生模型对模糊边界的理解。
- 中间层对齐：模仿教师模型的隐藏层激活或注意力机制，提升学生模型的内部特征表达能力。
2）实施步骤
- 训练教师模型：先训练一个高性能的大模型（如GPT-4、DeepSeek-R1）。
- 生成软标签：用教师模型对训练数据推理，生成包含知识输出的软标签。
- 训练学生模型：结合软标签和真实标签，通过损失函数（如KL散度与交叉熵的加权组
合）优化学生模型。
3.DeepSeek 可以做什么 ？
借用清华大学的总结，说明一下
链接：https://pan.quark.cn/s/3e804ec46889#/share/doc/560b7613c3f84a3c8c88baad0f25dbfd