DeepSeek Model 完全指南

DeepSeek 官方 GitHub 仓库位于 github.com/deepseek-ai，目前已发布三大核心模型系列：

DeepSeek V3 — 671B 参数 MoE 混合专家架构，每次推理仅激活 37B 参数。在开源模型中排名第一，性能对标 GPT-4。模型大小 404GB，支持 160K 上下文窗口。

DeepSeek R1 — 推理增强模型，采用强化学习训练。在数学、编程、逻辑推理任务上表现惊艳，性能接近 OpenAI O3 和 Gemini 2.5 Pro。最新版本为 DeepSeek-R1-0528。Ollama 上下载量达 88.3M+，提供 1.5B 到 671B 共 7 种规格。

DeepSeek Coder — 代码专用模型，使用 2 万亿 Token 训练（87% 代码 + 13% 中英文自然语言）。Ollama 下载量 4.2M+，提供 1.3B / 6.7B / 33B 三种规格。

V3.1 → V4.1-Flash 规格演进对照

* 数据来自 DeepSeek 官方发布说明。V4 Flash 退役后，原有 API 请求自动由 V4.1-Flash 承接并按 Flash 价格计费，无需修改调用代码。

DeepSeek V3 架构

DeepSeek V3 采用 MoE（Mixture of Experts）混合专家架构，总参数量 671B，每次推理仅激活 37B 参数 per token，在保持极高模型容量的同时大幅降低推理成本。核心技术包括：

DeepSeek R1 架构

DeepSeek R1 是基于强化学习的推理增强模型，通过 Chain-of-Thought（思维链）技术实现深度推理能力。R1-0528 更新大幅提升了推理表现。核心技术包括：

ollama pull deepseek-r1

R1-0528 性能对比

第一步：安装 Ollama

访问 ollama.com/download，选择对应操作系统下载安装包。支持 Windows、macOS、Linux。

# macOS / Linux 也可用命令行安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

第二步：下载并运行 DeepSeek 模型

安装完成后，终端输入以下命令即可下载并运行模型。首次运行会自动下载，后续直接启动。

# 推荐入门：DeepSeek R1 8B（5.2GB，128K 上下文）
ollama run deepseek-r1:8b

# 轻量级：DeepSeek R1 1.5B（1.1GB，CPU 即可运行）
ollama run deepseek-r1:1.5b

# 编程专用：DeepSeek Coder 6.7B（3.8GB）
ollama run deepseek-coder:6.7b

# 满血版：DeepSeek V3 671B（404GB，需多卡集群）
ollama run deepseek-v3

第三步：开始对话

下载完成后，终端直接显示对话界面，输入问题即可与 DeepSeek 交互。按 Ctrl+D 退出。

API 调用方式

Ollama 启动后自动在 localhost:11434 提供 API 服务，兼容 OpenAI 格式：

# curl 调用
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "deepseek-r1:8b",
  "messages": [{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}]
}'

# Python 调用（pip install ollama）
from ollama import chat
response = chat(
  model='deepseek-r1:8b',
  messages=[{'role': 'user', 'content': '你好'}]
)
print(response.message.content)

# JavaScript 调用（npm install ollama）
import ollama from 'ollama'
const response = await ollama.chat({
  model: 'deepseek-r1:8b',
  messages: [{role: 'user', content: '你好'}]
})
console.log(response.message.content)

进阶：集成开发工具

Ollama 支持将 DeepSeek R1 集成到 Claude Code、Codex 等开发工具中：

# 在 Claude Code 中使用 DeepSeek R1
ollama launch claude --model deepseek-r1:8b

# 在 Codex App 中使用
ollama launch codex-app --model deepseek-r1:8b

# 在 OpenCode 中使用
ollama launch opencode --model deepseek-r1:8b

DeepSeek V3 vs GPT-4o vs Claude 3.5 Sonnet

DeepSeek V3 在多项基准测试中达到甚至超越闭源旗舰模型水平：

* 以上数据来自 DeepSeek V3 技术报告，V3 在 MMLU-Pro、MATH-500、HumanEval、LiveCodeBench 四项基准上均取得最佳成绩。

DeepSeek R1-0528 vs O3 vs Gemini 2.5 Pro

DeepSeek R1-0528 在推理基准上表现卓越，性能逼近 OpenAI O3 和 Gemini 2.5 Pro：

* 以上数据来自 DeepSeek R1 技术报告和 R1-0528 更新日志。R1 在 MATH-500 上超越 O3，在 LiveCodeBench 上超越 Gemini 2.5 Pro。

DeepSeek-V4.1-Flash 最新基准（2026.09）

2026 年 9 月 10 日发布的 V4.1-Flash 基于全新 CED 非对称架构，在推理、编程与 Agent 长链路任务上全面超越上一代旗舰 V4 Pro：

* 以上数据来自 DeepSeek 官方发布说明。官方称 V4.1-Flash 在这四项基准上全面超越上一代旗舰 V4 Pro（V4 Pro 具体数值未公开），同时 KV Cache 的 HBM 需求降至上一代 1/4、SSD 需求降至 1/8。

• GitHub — deepseek-ai/DeepSeek-V3 — 官方仓库，含模型权重、推理代码、论文
• Ollama — deepseek-r1 — 88.3M+ 下载，35 个版本，完整规格与命令
• Ollama — deepseek-v3 — 671B MoE 模型，3.8M+ 下载
• Ollama — deepseek-coder — 代码专用模型，4.2M+ 下载，2T Token 训练
• Hugging Face — deepseek-ai — 所有模型权重下载
• DeepSeek 官网 — 最新模型发布说明与官方 App（V4.1-Flash / V3.2）
• DeepSeek API 文档 — 模型列表、定价、OpenAI 兼容调用说明

本页最后更新：2026 年 9 月 13 日。V3.1 及之后版本的数据来自 DeepSeek 官方发布说明，V3 / R1 / Coder 部分数据来自 GitHub 官方仓库与 Ollama 模型库。