DeepSeek R1
功能：对话式AI助手
作用：提供自然语言交互服务，支持问答、信息检索、任务执行等。
特点：
 多轮对话能力，支持上下文理解。
 集成领域知识库（如科技、金融等）。
 优势：响应速度快，支持API快速接入。
 缺点：复杂逻辑处理能力有限，依赖训练数据覆盖范围。
 场景：客服机器人、个人助理、知识库查询。
2. DeepSeek V3 / V2
功能：通用大语言模型（LLM）
作用：文本生成、摘要、翻译、推理等NLP任务。
特点：
 V3相比V2参数量更大，支持更长上下文（如128k tokens）。
 多语言支持（侧重中英文）。
 优势：通用性强，适合多场景适配。
 缺点：计算资源消耗高，需优化推理速度。
 场景：内容创作、数据分析、教育培训。
3. DeepSeek Coder / Coder V2
功能：代码生成与辅助开发
作用：自动生成代码、代码补全、错误检测、注释生成。
特点：
 支持Python/Java/JavaScript等主流语言。
 集成代码库知识（如GitHub开源项目）。
 优势：提升开发者效率，减少重复编码。
 缺点：复杂业务逻辑需人工修正。
 场景：软件开发、教育（编程教学）、代码审查。
4. DeepSeek VL（Vision-Language）
功能：多模态模型（图像+文本）
作用：图像描述、视觉问答、图文生成。
特点：
 支持图像理解与文本生成结合（如从图表生成分析报告）。
 可处理医疗影像、工业检测等专业领域。
 优势：跨模态任务表现强，适合复杂场景。
 缺点：训练数据需求量大，需高算力支持。
 场景：医疗影像分析、电商商品描述生成、自动驾驶感知。
5. DeepSeek Math
功能：数学问题求解
作用：解方程、定理证明、数学推理。
特点：
 内置符号计算引擎，支持LaTeX输入输出。
 分步解题与知识点关联。
 优势：适合教育场景，提升学习效率。
 缺点：抽象数学问题处理能力待提升。
 场景：在线教育、学术研究、竞赛辅导。
6. DeepSeek LLM
功能：基础大语言模型
作用：提供底层语言理解与生成能力，支持定制化微调。
特点：
 开放模型权重，支持企业私有化部署。
 模块化设计，可扩展至垂直领域。
 优势：灵活性高，适合企业二次开发。
 缺点：需专业团队进行调优。
 场景：金融风控、法律文书处理、个性化推荐。
总结对比
产品 核心领域 优势场景 技术挑战
R1 对话交互 客服、轻量级助手 复杂意图理解
V3/V2 通用NLP 内容生成、多语言任务 算力成本
Coder系列 代码开发 开发者工具链 业务逻辑适配
VL 多模态 医疗、工业视觉 跨模态对齐
Math 教育 K12/高等教育 抽象推理能力
LLM 基础模型 企业定制化解决方案 微调资源需求
选择建议
 企业用户：优先考虑私有化部署的LLM或垂直模型（如金融领域用V3+微调）。
 开发者：Coder系列可显著提升编码效率，VL适合图像相关应用。
 教育机构：Math和R1结合可实现智能辅导系统。
建议根据实际需求评估算力、数据隐私和响应延迟等关键因素。