DeepSeek大模型主要有以下幾個版本：

一、按參數規模劃分

輕量級DeepSeek 7B：擁有70億參數，具有輕量高效的特點，推理成本低，適用于移動端應用、簡單問答以及輕量任務處理等場景。

中等規模DeepSeek 13B：參數量為130億，在性能和資源消耗之間取得了較好的平衡，可應用于企業級對話、數據分析以及文檔生成等領域。

大規模DeepSeek 33B +：參數規模達330億以上，具備高精度和強泛化能力，能夠滿足科研分析、代碼開發以及復雜決策支持等對模型性能要求較高的任務需求。

二、按功能場景劃分

通用對話DeepSeek - Chat：優化了對話交互功能，支持多輪上下文理解，適用于智能客服、虛擬助手以及教育輔導等場景，能夠與用戶進行流暢的自然語言對話，提供信息查詢、問題解答等服務。

代碼相關DeepSeek - Coder：在代碼生成與理解方面表現出色，可幫助開發者進行自動化編程、代碼審查等工作，提高開發效率和代碼質量。

數學領域DeepSeek - Math：專注于數學符號處理與邏輯推理，可用于教育解題、科研計算以及工程建模等，能夠理解和解決各類數學問題，并給出詳細的解題步驟和答案。

多模態DeepSeek - Multimodal：支持多模態輸入與生成，可將文本、圖像、音頻等多種模態的信息進行融合處理和生成，適用于內容創作、多媒體分析以及跨模態搜索等場景，為用戶提供更加豐富和直觀的信息表達方式。

三、按系列劃分

DeepSeek - V3系列DeepSeek - V3：一款通用自然語言處理模型，采用混合專家(MoE)架構，在文本生成任務中表現出色，能夠生成高質量的文本內容，適用于內容創作、智能客服等領域。同時，在邏輯推理任務中表現穩定，可處理復雜的數學問題和邏輯推理任務。其訓練方法為預訓練 - 監督微調，集成至多個框架，支持FP8和BF16推理模式。

DeepSeek - V3 671B 滿血版：擁有6710億參數，推理能力強大，適合高端科研和復雜任務場景，如國家級或超大規模AI研究、氣候建模以及基因組分析等。但在部署時對服務器要求較高，成本也相對較高。

DeepSeek - V3 蒸餾版：基于V3通過蒸餾技術得到，參數規模相對較小，如1.5B的蒸餾版在保持一定性能的同時，降低了硬件要求，提高了部署的靈活性和性價比，適合資源受限的環境。

DeepSeek - R1系列基礎版DeepSeek - R1：是該系列的核心產品之一，通過技術手段將參數量縮減至較小規模(如8B)，在減少資源消耗的同時保持出色性能，支持多種編程語言，能應對代碼生成和解析等任務，適用于多種應用場景。

滿血版DeepSeek - R1(671B)：擁有龐大的參數量，能夠處理極為復雜的推理任務，并提供詳細的思考過程，但部署成本相對較高，對服務器要求極高。在多個領域展現出卓越性能，支持多種自然語言處理任務，如文本生成、情感分析、問答系統等。

蒸餾版DeepSeek - R1：基于滿血版R1通過蒸餾優化技術得到，如DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B等，在推理速度、計算成本和部署靈活性上具有明顯優勢，能夠為不同規模的企業提供高性價比的體驗，支持多種部署方式，如云端接入、本地部署等。

DeepSeek - R1 - Zero：作為R1訓練的中間產物，完全由強化學習驅動，無需預熱階段和初始人工調節，在訓練過程中展現出自我驗證、長鏈推理等涌現能力，處理復雜推理任務時更加出色。其參數規模與滿血版R1相同，采用多階段混合訓練策略，提高了模型的泛化能力和魯棒性。

其他定制化版本：DeepSeek還根據用戶需求推出了其他定制化版本的R1模型，如針對金融領域推出的符合行業規定的私有化版本，以及針對醫療、教育等領域的定制化版本，以滿足不同用戶的特殊需求。

綜上所述，DeepSeek大模型提供了多種版本以滿足不同用戶的需求。用戶可以根據自己的應用場景、硬件資源以及對性能的要求來選擇合適的版本。隨著技術的不斷發展和創新，未來DeepSeek還可能會推出更多新的版本和功能。