DeepSeek-V3.2适用于日常交互,V3.2-Speciale专攻科研推理,DeepSeek-OCR专注文档图像解析,V2系列侧重稳定商用,DS-GLM子模型面向金融医疗等垂直领域优化。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

如果您在选择DeepSeek大模型时感到困惑,不清楚各版本之间的差异与适用场景,则可能是由于模型命名体系更新较快、功能定位存在交叉。以下是针对当前主流DeepSeek模型的详细解析:
该模型定位于高响应速度与强泛化能力的平衡,适用于大多数用户级交互任务,如多轮问答、内容生成、轻量工具调用等。其核心优势在于“思考即工具调用”机制,可在不牺牲响应时效的前提下完成链式推理。
1、在API调用中指定模型名称为deepseek-v3.2即可启用该版本。
2、适用于Web端聊天界面、手机App内嵌AI助手、客服对话系统等对延迟敏感的场景。
3、支持32K上下文长度,满足长文档摘要、会议纪要整理等中等复杂度任务。
该模型专为数学证明、算法设计、形式化逻辑验证等高强度认知任务优化,通过强化GRPO后训练与DSA稀疏注意力机制,在IMO、ICPC等竞赛题上表现超越多数闭源模型。其输出更注重推理路径完整性而非响应速度。
1、API请求中需明确设置模型标识为deepseek-v3.2-speciale。
2、推荐用于高校研究平台、编程学习辅助系统、自动定理证明工具链等专业环境。
3、实测在ProofBench-Advanced测试中得分61.9%,代数类题目表现达Gemini 3.0 Pro的3倍。
该模型突破纯文本边界,专精于图像与PDF文档的结构化解析,支持单页/批量处理,并原生输出Markdown格式结果,便于后续编辑或导入办公软件。它不参与语言生成类任务,属于垂直领域专用模型。
1、调用时需使用模型名deepseek-ocr,且输入必须为图像Base64编码或PDF文件URL。
2、适用于电子病历识别、财报表格提取、合同关键条款定位等企业级文档自动化流程。
3、所有识别结果均保留原始排版语义,支持表格跨页合并与公式LaTeX还原。
作为V3.x系列的前代主力,V2仍被广泛部署于对成本与稳定性要求更高的生产环境。其236B参数规模与MoE架构兼顾性能与推理效率,MIT开源协议支持直接商用,是中小企业落地AI应用的首选基线模型。
1、模型标识为deepseek-v2,兼容OpenAI API格式,无需修改现有集成代码。
2、适用于私有化部署、本地知识库问答、低功耗边缘设备运行(经INT8量化后可部署于Jetson AGX Orin)。
3、中文综合能力在AlignBench评测中与GPT-4-Turbo同档,API定价为每百万输入Token 1元,具备显著成本优势。
基于DS-GLM双塔Transformer架构衍生出多个持续预训练版本,包括DS-Finance(金融财报分析)、DS-Medical(临床病历理解)等。这些模型共享底层权重,仅在顶部分类头与领域词表层面微调,适合已有业务数据但缺乏从头训练资源的机构快速适配。
1、调用时需在请求头中添加自定义字段X-Model-Profile: finance或X-Model-Profile: medical以激活对应领域逻辑。
2、DS-Finance在财报事件抽取任务中F1值达91.2%,DS-Medical在UMLS术语实体识别准确率达97.4%。
3、所有领域子模型均支持32K上下文,且可与DeepSeek-V3.2共享同一套工具调用插件体系。
以上就是DeepSeek支持哪些模型_DeepSeek不同AI模型选择与应用场景【科普】的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号