DeepSeek 旗下有多条模型产品线，各自针对不同任务做了优化。了解它们之间的差异，可以在对话时少花冤枉钱、少绕弯路。
DeepSeek-V3：通用对话主力
V3 是 DeepSeek 当前的主力通用模型，总参数量达 6710 亿，采用混合专家架构，实际激活参数约 370 亿。它在 MMLU、HumanEval 等主流基准上表现优异，开源阵营中名列前茅。日常聊天、内容创作、知识问答、文档摘要等场景，选 V3 就对了，响应速度快，上下文窗口支持 128K token。
DeepSeek-R1：深度推理专家
R1 专注于复杂推理任务，在数学竞赛、代码逻辑、科学分析等领域与国际顶尖闭源模型旗鼓相当。它的特点是会展示完整的思考过程，用户可以看到模型如何一步步推导结论。适合需要做决策分析、解数学题、审查代码逻辑的场景。R1 已同步开放网页端、APP 和 API，并完全开源。
DeepSeek Coder：编程场景利器
Coder 系列从 V1 迭代到 V2，在代码补全、bug 修复、单元测试生成等开发者日常工作中表现出色。支持 300 多种编程语言，对 Python、Java、C++、JavaScript 的支持尤为成熟。如果你主要用 DeepSeek 写代码，可以在对话中明确说明语言版本和框架，输出质量会更高。
DeepSeek VL 与 Math
VL 是视觉语言模型，能读取图片内容并回答相关问题，适合 OCR、图表解读等任务。Math 模型则在数学推理上做了专项强化，处理公式推导和竞赛级题目时稳定性更好。这两个模型更多面向特定领域，普通用户通过 V3 或 R1 已能覆盖大部分需求。
如何选择合适的模型
- 日常聊天、写文章、翻译 → DeepSeek-V3
- 数学证明、逻辑分析、复杂决策 → DeepSeek-R1
- 写代码、查 bug、生成测试用例 → DeepSeek Coder
- 图片内容理解 → DeepSeek VL
- 本地私有化部署 → 从 Hugging Face 下载对应权重
开源与 API 接入
DeepSeek 多款模型采用 MIT 协议开源，权重和训练细节对外公开。个人或企业可在本地 GPU 服务器上部署，也可通过 API 按 token 调用云端服务。API 接口兼容 OpenAI 格式，迁移现有项目成本很低，定价也处于行业较低水平。
以上能力在 DeepSeek 官网、客户端和开放平台均可体验。建议先用免费额度测试不同模型在自己场景下的表现，再决定是继续用云端 API 还是考虑本地部署。