DeepSeek 模型：究竟该如何抉择？
DeepSeek 模型：究竟该如何抉择？
DeepSeek模型作为一款功能强大的AI工具，其不同版本在参数规模、性能特点和应用场景上各有优势。本文将详细介绍DeepSeek的安装部署方式，并重点解析其满血版和蒸馏模型的特点，帮助用户根据实际需求选择最适合的模型版本。
DeepSeek 安装部署
DeepSeek模型的部署方式灵活多样，既可以在云端产品上实现私有化部署，也可以在本地机器（如个人PC电脑、内网电脑等）上进行部署。本质上，这些部署方式都是通过安装Ollama来运行DeepSeek的大模型。具体实现方式的不同主要体现在部署环境和硬件要求上。
DeepSeek “满血版”模型
DeepSeek-V3：全能创作王
DeepSeek-V3拥有6710亿参数，采用了先进的MoE（Mixture of Experts）架构。在这个架构中，就像是有一个专家团队，每个专家都擅长解决某一类特定的问题。在处理任务时，模型会根据具体情况，智能地激活最相关的“专家”，这样不仅大大提高了计算效率，还能让模型在各种复杂任务中都表现得游刃有余。
DeepSeek-R1：超级推理大师
DeepSeek-R1是基于V3开发的第一代推理模型，在推理领域展现出了非凡的实力，堪称“推理能手”。特别主打推理功能，在数学、编程和自然语言推理等任务中都有着极为出色的表现。
在数学推理方面，如同顶尖的数学家，面对各种复杂的数学难题，如AIME数学竞赛中的题目，找到解题的关键思路，最终给出准确的答案，在AIME 2024基准测试中甚至超越了OpenAI O1。
在编程任务中，能够根据给定的需求，快速生成高质量、高效的代码，帮助开发者大大提高开发效率，无论是复杂的算法实现，还是常见的应用程序开发，都能轻松应对。
在自然语言推理中，它能准确理解文本的含义，把握其中的逻辑关系，生成的回复自然流畅、富有逻辑，就像人与人之间的交流一样顺畅。
最大的问题就是，真的思考的太久，时间太长了。
以上2个模型，通常就是人们说的满血版，功能确实强大，但部署的硬件成本也是极高的，大多数的个人和中小企业恐无力承担。
DeepSeek 蒸馏模型
这张表格展示了不同模型在多种任务和评测指标上的表现：
- 模型列：左侧一列列出了不同的语言模型，如GPT - 4o - 0513、Claude - 3.5 - Sonnet - 1022等。
- 评测指标列：后面几列分别是不同的评测任务和指标，包括AIME 2024的pass@1和cons@64、MATH - 500的pass@1、GPQA Diamond的pass@1 、LiveCodeBench的pass@1以及CodeForces rating。这些指标用于衡量模型在数学问题、代码能力等方面的表现，数值可能代表答对率、通过率或某种评分。 不同模型在各项指标上的表现有所差异，反映了它们在不同任务上的能力强弱。
特别注意蒸馏模型的14B、32B、70B的分值，可以看出32B与70B在很多场景不相上下，甚至得分还超过70B，所以没有必要一味追求参数量的大小。
对比后可得出14B、32B是极具性价比，做到了参数规模适中，推理能力优秀，蒸馏模型中强烈推荐。
Distill-Qwen-1.5B：入门级
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是轻量级模型，有15亿参数，响应速度快，对硬件要求不高，应用于快速响应，低配置硬件的场景。如实时问答系统、简单代码的快速生成等。
Distill-Qwen-7B：基础级
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B拥有70亿参数，在性能和资源需求之间找到了一个很好的平衡点。
在推理能力上有了进一步的提升，能够处理更复杂一些的数学和代码问题。在自然语言处理任务中，它也展现出了较强的语言理解和生成能力，生成的文本更加流畅自然，逻辑更加严密，是一款实用性很强的模型。
Distill-Llama-8B：基础级
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是在Llama架构上进行蒸馏得到的模型，拥有80亿参数。因为是基于Llama蒸馏，所以在中文场景下的表现与7B相比没有明显提升。
Distill-Qwen-14B ：进阶高手（推荐）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B拥有140亿参数，是一位能力全面提升的“进阶高手”，在推理能力上更上一层楼。
在数学推理任务中，能够处理更为复杂的数学问题，分析问题，找到解题的关键步骤，给出准确的答案。
在代码生成方面，可以生成更复杂、更高效的代码，对于大型项目中的代码编写和优化，能够提供有价值的参考和帮助。
在自然语言推理任务中，对文本的理解更加深入，能够捕捉到文本中的细微语义差别，生成的回复更加准确、贴切。
Distill-Qwen-32B：推理专家（推荐）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B拥有320亿参数，可以说是“推理专家”。参数规模适中，推理能力优秀，甚至能在某些方面与一些大型模型相媲美，性能超越OpenAI-o1-mini。
在数学、代码与推理任务中，面对复杂的问题，能够迅速分析问题的关键所在，运用其强大的推理能力，快速准确地给出解决方案。无论是解决复杂的数学公式推导，还是生成高质量的代码片段，都能轻松应对。
由于其模型体积小，计算资源需求低，这使得它在各种硬件环境下都能灵活部署，无论是在普通的个人电脑上，还是在资源有限的边缘设备中，都能高效运行，为用户提供便捷的推理服务，真正做到了“小身材，大能量”。
该模型是所有蒸馏模型的首选，性价比极高。
Distill-Llama-70B：推理专家
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B是拥有700亿参数，在推理能力和应用场景上展现出了独特的能力。因为是基于Llama蒸馏，所以在中文场景下的表现与30B相比没有明显提升，有些场景下还不如30B。
DeepSeek 各模型的优势
模型名称 | 参数规模 | 优势特点 | 擅长领域 |
|---|---|---|---|
DeepSeek-V3 | 6710 亿 | 采用 MoE 架构，计算效率高；语言理解和生成能力强，推理能力卓越 | 文本生成、推理任务、内容创作、智能客服、知识库检索 |
DeepSeek-R1 | 基于 V3 开发 | 在数学、编程和自然语言推理等任务中表现出色 | 数学推理、编程、自然语言推理、数学问题求解、代码生成 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | 15 亿 | 轻量级模型，推理速度快，响应迅速 | 简单到中等难度的数学和代码推理任务、实时问答系统、简单代码生成 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | 70 亿 | 在性能和资源需求间找到平衡，推理和语言处理能力较强 | 较复杂数学和代码问题、智能客服、简单文本创作 |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | 80 亿 | 在推理任务上实现有竞争力的性能，模型体积小，资源需求低 | 数学和代码生成任务、资源受限环境下的推理应用 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | 140 亿 | 推理能力进一步提升，能处理更复杂任务 | 复杂数学推理、复杂代码生成、专业领域知识问答 |
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 320 亿 | 小巧精悍，推理能力强，性能超越 OpenAI-o1-mini，模型体积小，部署灵活 | 复杂数学、代码与推理任务、各种硬件环境下的推理服务 |
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 700 亿 | 继承 Llama 架构优势，推理能力深厚，语言理解和生成能力达到新高度 | 高难度数学问题解答、大型软件项目代码生成、智能写作、文本摘要 |
写在最后
在选择模型时，还需要结合自己的硬件配置和预算来综合考虑。如果你的硬件资源有限，预算也相对较少，那么可以选择轻量级的模型，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，它对硬件要求较低，在普通的电脑配置上就能运行，同时成本也相对较低。虽然它的功能可能没有大型模型那么强大，但对于一些简单的任务，如简单的文本处理、基础的代码生成等，还是能够很好地完成的。
相反，如果你的硬件配置较高，预算充足，那么可以选择性能更强大的模型，如DeepSeek-R1-14B或DeepSeek-R1-32B。这些模型能够处理更复杂的任务，在自然语言处理、复杂推理、大规模数据分析等领域展现出强大的实力。
没有必要一味追求参数量，根据实际情况来选择，不管怎么说，蒸馏模型推荐14B、32B。