一、DeepSeek 安装部署之前已经写过教程介绍如何部署DeepSeek具体可参考以下内容喂饭式教程 - 腾讯云轻量服务器部署DeepSeekhttps://www.yiisu.vip/deepseek_lighthouse.html喂饭式教程 - 腾讯云HAI服务部署DeepSeekhttps://www.yiisu.vip/deepseek_hai.html喂饭式教程 - 腾讯云HAI服务原生安装Ollama部署DeepSeekhttps://www.yiisu.vip/hai_ollama_deepseek.html以上方式在云端产品上实现 DeepSeek 的私有化部署除此之外也可以部署安装在本地机器上如个人PC电脑、内网电脑等环境。无论使用哪种方法本质上都是通过安装 Ollama 运行 DeepSeek的大模型来实现只是具体的实现方式不同。那么不同的模型有什么区别具体如何选择模型本文就介绍一下模型的特点以及推荐的模型。二、DeepSeek “满血版”模型1、DeepSeek-V3全能创作王DeepSeek-V3 拥有 6710 亿参数 采用了先进的 MoEMixture 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。2、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。三、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pass1和cons64、MATH - 500的pass1、GPQA Diamond的pass1 、LiveCodeBench的pass1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。1、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。2、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。3、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。4、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。5、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。6、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。四、DeepSeek 各模型的优势模型名称参数规模优势特点擅长领域DeepSeek-V36710 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-1.5B15 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-7B70 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-8B80 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-14B140 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-32B320 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-70B700 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、文本摘要五、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。本文同步发表于个人博客 云计算课代表更多云产品教程请访问 https://www.yiisu.vip/