Detaljerad jämförelse av modeller
DeepSeek V3: Flaggskeppet för generella syften
DeepSeek V3 lanserades i januari 2026 och representerar företagets nuvarande toppmodell. Den bygger på en mixture-of-experts-arkitektur (MoE) med totalt 671 miljarder parametrar, varav 37 miljarder är aktiva per token. Modellen uppnår 87,1 % på MMLU-benchmark och 71,5 % på HumanEval-utvärderingar för kodning. Träningsdata sträcker sig fram till november 2025, vilket gör den till en av de mest aktuella stora språkmodellerna på marknaden. Arkitekturdetaljer visar 64 expertskikt med top-8 routing, vilket bidrar till effektiv inferens trots det massiva antalet parametrar.
Prestandamätningar positionerar V3 konkurrenskraftigt mot GPT-4o och Claude 3.5 Sonnet. I MATH-benchmark för matematisk problemlösning når den 78,9 %, vilket är något efter GPT-4o:s 83,2 % men före Claude 3.5:s 76,4 %. För flerspråkig användning stöder modellen 29 språk med infödd kompetensivå i kinesiska och engelska. Hanteringen av kontext sträcker sig till hela 128K token-fönstret utan märkbar kvalitetsförsämring, validerat genom RULER-benchmark med 96,2 % noggrannhet vid informationshämtning.
- Mixture-of-experts arkitektur minskar kostnader för inferens utan att offra kvalitet.
- Native function calling med JSON-läge möjliggör strukturerad utdata.
- Streaming av svar levererar resultat token för token i realtid.
- Temperaturkontroll från 0.0 till 2.0 tillåter justering av kreativitet.
- System prompt support förenklar anpassning av modellens persona.
Idealiska användningsområden inkluderar kundtjänstchattar som kräver flerspråkigt stöd, processer för innehållsskapande som hanterar långa dokument och forskningsapplikationer som kräver noggrann informationssyntes. Modellen är utmärkt på att bibehålla koherens i långa konversationer, med ett genomsnitt på 18 turer innan kontextförsämring blir märkbar i tester. Med ett pris på $0.27 per miljon input-tokens och $1.10 per miljon output-tokens är den ekonomiskt hållbar för storskalig produktion.
DeepSeek-R1: Specialiserad modell för resonemang
DeepSeek-R1 lanserades i december 2025 och fokuserar specifikt på komplexa resonemangsuppgifter som kräver logisk slutledning i flera steg. Arkitekturen integrerar chain-of-thought (CoT) nativt, vilket exponerar mellanliggande resonemangssteg i API-svar. Denna transparens gör att utvecklare kan verifiera logiska vägar och felsöka brister i resonemanget. Prestanda i MATH-benchmark når 81,6 %, vilket överträffar V3 med 2,7 procentenheter, medan GPQA-resultat för vetenskapliga frågor på avancerad nivå når 68,4 %.
Träningsmetodiken för R1 involverade förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF) specifikt inriktad på resonemangskapacitet, till skillnad från den bredare RLHF som tillämpas på V3. Resultatet är en modell som uttryckligen visar sitt arbete snarare än att hoppa direkt till slutsatser. För matematiska bevis, vetenskaplig analys och juridiska tillämpningar är denna egenskap ovärderlig. Parametarantalet matchar V3 på 671B med MoE-routing, men valet av experter prioriterar logiktunga vägar.
- Explicit chain-of-thought resonemang ingår direkt i svaren.
- Överlägsen prestanda i matematiska och vetenskapliga benchmarks.
- Verifieringsvänlig utdata lämpar sig för beslut med höga krav på noggrannhet.
- Utökade resonemangsspår hanterar komplexa problem i flera steg.
Modellen kostar $0.55 per miljon input-tokens och $2.19 per miljon output-tokens, vilket är ungefär dubbelt så mycket som V3. Denna premie återspeglar den specialiserade träningen och de vanligtvis längre utdata-sekvenserna som innehåller detaljerade resonemang. Organisationer som hanterar finansiell analys, stödsystem för medicinsk diagnos och tekniska beräkningar finner ofta att transparensen är värd den extra kostnaden.
DeepSeek Coder V2: Specialist på mjukvaruutveckling
DeepSeek Coder V2 riktar sig mot arbetsflöden för mjukvaruutveckling med träningsdata som är tungt viktad mot kodförråd, teknisk dokumentation och specifikationer för programmeringsspråk. Den släpptes i juni 2025 med 236 miljarder parametrar och stöder över 100 programmeringsspråk med särskild styrka i Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++ och Go. HumanEval-resultat uppnår 84,2 % för generering av Python-kod, medan MultiPL-E benchmark snittar 72.8 % över alla språk som stöds.
Modellen förstår kontext i hela kodbaser genom sitt 128K token-fönster, vilket möjliggör analys av omfattande projekt i en enda prompt. Fill-in-the-middle-kapacitet stöder integrationer i IDE-miljöer för kodkomplettering i realtid. Slutledning av funktionssignaturer, generering av dokumentation och skapande av enhetstester utgör kärnkompetenser. Felsökningshjälp inkluderar identifiering av logiska fel, säkerhetsbrister och flaskhalsar i prestanda genom statisk analys av den tillhandahållna koden.
| Benchmark | DeepSeek V3 | DeepSeek-R1 | DeepSeek Coder V2 | GPT-4o | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|---|---|
| MMLU | 87.1% | 86.8% | 79.4% | 88.7% | 88.3% |
| HumanEval | 71.5% | 69.2% | 84.2% | 90.2% | 73.0% |
| MATH | 78.9% | 81.6% | 62.3% | 83.2% | 76.4% |
| GPQA | 64.2% | 68.4% | 51.7% | 69.1% | 67.3% |
| BBH | 82.6% | 84.1% | 76.8% | 86.4% | 84.9% |
