DeepSeek 不同版本怎么选？总有一款适合你！

青云QingCloud 2025-02-27

青云科技旗下 AI 算力云服务——基石智算CoresHub 已成功上线全系列 DeepSeek 模型，无论是处理复杂的文本任务，还是高精度的图像分析，都能为用户提供可靠且高效的支持。

无论你为何需要 DeepSeek 模型？基石智算都能为你提供最精准的场景方案。

更重要的是：通通不限量、不限速。

怎么选

但面对这么多模型，不知道如何选择最适合的？

> 个人体验派：工作、兴趣等非开发类需求，优选 R1-Distill 蒸馏模型 1.5B、7B、8B。

> 企业场景用户：在充分验证 14B-70B 模型均无法满足需求后，那就直接上 V3、R1 版满血模型。

> 科研机构用户：优选 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 超大规模模型。

让我们再来看看哪个模型更符合你的当前需求吧。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

模型特点：低资源消耗和快速响应，部署成本低，适合边端设备部署使用。

适用场景：对精度要求低，要求快速出结果的场景，比如：轻量级任务（短文本生成、基础问答）。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

模型特点：性能与资源消耗的平衡。

适用场景：适合一般复杂度任务场景，比如：初步AI探索、智能客服、文案生成、表格、统计等。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

模型特点：性能与资源消耗的平衡，资源需求稍高于 7B。

适用场景：适合一般复杂度任务场景，比如：初步AI探索、智能客服、文案生成、表格、统计等。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

模型特点：处理复杂任务能力强，资源需求一般。

适用场景：适合中等复杂度任务场景，比如：数据分析、智能推荐系统、自然语言处理任务、长文本生成。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

模型特点：高性能推理需求，处理复杂任务能力强，资源需求稍高。

适用场景：适合大规模的数据分析场景和复杂自然语言处理任务场景，比如：语言建模、智能推荐系统、智能决策支持等场景。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

模型特点：高性能推理需求处理复杂任务能力强，资源需求比 32B 高，性能与 32B 优势不大。

适用场景：适合大规模的数据分析场景和复杂自然语言处理任务场景，比如：语言建模、智能推荐系统、智能决策支持等场景。

DeepSeek-V3

模型特点：顶级性能，大资源需求，适用于广泛的自然语言处理任务领域。

适用场景：超大规模数据处理、高度复杂自然语言处理任务、智能决策支持、高效计算场景等。

DeepSeek-R1

模型特点：顶级性能，大资源需求，适合需要深度推理的专业场景或研究领域。

适用场景：超大规模数据处理，专注于推理任务，比如，复杂逻辑推理、数学建模、代码生成等场景。

如何实现高性价比

基石智算 DeepSeek 服务，以实惠的价格、高效稳定地满足用户需求，真正实现低成本、高产出的价值回报。用户可以直接调用 API，按 Token 计费；可以云端一键部署，在线微调、训练，算力按需付费；也可以通过体验中心直接在线使用。

基石智算深知不同用户对数据安全和隐私的高度重视，以及对业务定制化的特殊需求，同时提供 DeepSeek 模型的私有化部署服务。用户可以将模型部署在企业内部的服务器或数据中心，也可以选择托管服务，完全掌控数据的存储、处理和使用过程。

进阶技巧

如何能享受到最好的V3、R1模型的服务呢，请查收这份进阶技巧。

1、如何向V3、R1模型表达需求

需求类型	特点	需求表达公式	DeepSeek R1 使用技巧	DeepSeek V3 使用技巧
1. 决策需求	需权衡选项、评估风险、选择最优解	目标 + 选项 + 评估标准	要求逻辑推演和量化分析	直接建议，依赖模型经验归纳
2. 分析需求	需深度理解数据/信息、发现模式或因果关系	问题 + 数据/信息 + 分析方法	触发因果链推导与假设验证	表层总结或分类
3. 创造性需求	需生成新颖内容（文本/ 设计/方案）	主题 + 风格/约束 + 创新方向	结合逻辑框架生成结构化创意	自由发散，依赖示例引导
4. 验证需求	需检查逻辑自洽性、数据可靠性或方案可行性	结论/方案 + 验证方法 + 风险点	自主设计验证路径并排查矛盾	简单确认，缺乏深度推演
5. 执行需求	需完成具体操作（代码/计算/流程）	任务 + 步骤约束 + 输出格式	自主优化步骤，兼顾效率与正确性	严格按指令执行，无自主优化

2、举例向V3、R1模型提出需求

任务类型	适用模型	提示语侧重点	示例（有效提示）	需避免的提示策略
数学证明	DeepSeek-R1	直接提问，无需分步引导	“证明勾股定理 ”	冗余拆解（如“先画图，再列公式 ”）
DeepSeek-V3	显式要求分步思考，提供示例	“请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形 … ”	直接提问（易跳过关键步骤）
创意写作	DeepSeek-V3	鼓励发散性，设定角色/风格	“以海明威的风格写一个冒险故事 ”	过度约束逻辑（如“按时间顺序列出 ”）
DeepSeek-V3	需明确约束目标，避免自由发挥	“写一个包含‘量子 ’和‘沙漠 ’ 的短篇小说，不超过200字 ”	开放式指令（如“ 自由创作 ”）
代码生成	DeepSeek-V3	细化步骤，明确输入输出格式	“先解释快速排序原理，再写出代码并测试示例 ”	模糊需求（如“写个排序代码 ”）
DeepSeek-R1	简洁需求，信任模型逻辑	“用Python实现快速排序 ”	分步指导（如“先写递归函数 ”）
多轮对话	DeepSeek-V3	自然交互，无需结构化指令	“你觉得人工智能的未来会怎样？ ”	强制逻辑链条（如“分三点回答 ”）
DeepSeek-V3	需明确对话目标，避免开放发散	“从技术、伦理、经济三方面分析 A I的未来 ”	情感化提问（如“你害怕AI吗？ ”）
逻辑分析	DeepSeek-R1	直接抛出复杂问题	“分析‘ 电车难题 ’中的功利主义与道德主义冲突 ”	添加主观引导（如“你认为哪种对？ ”）
DeepSeek-V3	需拆分问题，逐步追问	“先解释电车难题的定义，再对比两种伦理观的差异 ”	一次性提问复杂逻辑

* 引用来源：《DeepSeek从入门到精通(20250204)》——清华大学新闻与传播学院。

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* 公司 DeepSeek 业务尚处于初步开展阶段，敬请投资者注意投资风险

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