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DeepSeek 不同版本怎么选?总有一款适合你!

基石智算 2025-02-26
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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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