DeepSeek各大模型大盘点

DeepSeek Chat 是由深度求索公司开发的一款 AI 智能助手，基于 DeepSeek 大语言模型，能够进行自然语言处理和文本生成。它提供了一个实时聊天平台，适用于网站的客户支持、销售和互动。

DeepSeek近期发布了以下新模型：

Janus-Pro系列

主要特点：Janus-Pro是DeepSeek在2025年1月28日发布的开源多模态AI模型。它是此前Janus模型的升级版本，采用优化的训练策略、扩展的训练数据以及更大的模型规模。该系列模型参数范围从10亿到70亿不等，其中70亿参数的Janus-Pro-7B在GenEval和DPG-Bench基准测试中，以80%和84.2%的准确率测试结果，击败了OpenAI的DALL-E 3和StableDiffusion等顶尖图像生成模型。

功能优势：Janus-Pro作为一种新颖的自回归框架，将多模态理解和生成统一起来，将视觉编码解耦，以实现多模态理解和生成。它不仅能够分析图像，还具备生成新图像的能力，并且可以进行文字和图像的双向理解。此外，Janus-Pro-7B还具备图像识别功能。

应用场景：该模型适用于多种图像生成和识别任务，如根据文字描述生成高质量图像、为图片撰写文字描述等。

DeepSeek-R1

主要特点：DeepSeek-R1是DeepSeek在2025年1月20日发布的高性能AI推理模型。该模型在后训练阶段大规模应用了强化学习技术，通过学习思维链（CoT）的方式逐步推理得出结果。它还支持模型蒸馏，用户可以利用其输出训练更小型的模型。

功能优势：DeepSeek-R1在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能与OpenAI的o1正式版相当。其思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤的逻辑推理来解决问题，在复杂任务中展现出更高的效率。

应用场景：该模型适用于需要高效推理的场景，如数学问题求解、代码生成与优化、自然语言推理等。

DeepSeek核心产品：

1、DeepSeek Chat：基于深度神经网络算法的大语言模型，能够执行广泛的基于文本生成的任务，包括回答问题、生成内容、编写代码等。用户可以通过chat.deepseek.com访问其界面。

2、DeepSeek-V3：第三代开源大语言模型，采用混合专家架构（MoE），总参数量6710亿，每次推理激活370亿参数。该模型在14.8万亿tokens上完成训练，训练成本仅为557.6万美元，性能接近GPT-4和Claude-3.5。

3、DeepSeek-R1：开源推理大模型，基于MIT许可协议，允许全球开发者自由修改、使用、分发模型。该模型在数学、代码、自然语言推理等多个领域展现出与OpenAI o1正式版相当的实力。

4、Janus-Pro系列：开源多模态AI模型，采用优化的训练策略和扩展的训练数据，具备图像生成和理解能力。

Janus-Pro系列和DeepSeek-R1有什么不同？

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