DeepSeek有几个版本?没法用一个数字简单回答,因为它不是单线迭代,而是好几条产品线并行:面向通用对话的V系列、专攻推理的R系列,外加代码、数学、视觉这些垂直方向的专项模型,还有一堆蒸馏出来的小尺寸版本。截至现在(2026年8月),V系列已经更新到V4,R系列还停留在R1,传了一年多的R2依然没有正式发布,下面给你说清楚。 一、V系列:目前的主力担当
V系列走的是通用旗舰路线,时间线大致是这样:
V1、V2(2023-2024年):早期版本,打基础阶段
V3(2024年12月):奠定MLA+MoE+FP8训练这套核心架构,对标GPT-4o级别的通用聊天模型
V3.1(2025年9月):在V3基础上继续训练,把上下文能力大幅扩展
V3.2(2025年12月):引入DeepSeek稀疏注意力(DSA)机制,推理类基准测试跑到接近GPT-5的水平
V4(2026年4月24日):最新一代,分Pro和Flash两个版本,MIT协议开源
V4这一代跟以前不太一样的地方在于,它一次性发了两个规格:V4-Pro是1.6万亿总参数、激活参数49B,主打高难任务;V4-Flash是2840亿总参数、激活参数13B,主打吞吐量和经济性。两个版本都支持1M token上下文,权重都在Hugging Face上能下到。
二、R系列:R1之后,R2一直没等到
R1是2025年1月发布的,专注推理任务,跟OpenAI的o1对标,用强化学习训练出来,遵循MIT协议开源,允许拿去蒸馏训练其他模型。R1还有个R1-Zero版本,是纯用强化学习训练、没经过监督微调的实验性版本,走的是更激进的技术路线。
R2这块得纠正一个常见的误传——网上有些内容说R2已经在2026年3月或者更早就发布了,这个说法不准确。按多家追踪信息更靠谱的资料,截至2026年7月下旬,R2依然没有正式发布,官方GitHub和Hugging Face组织下都找不到R2的仓库或模型卡,市面上流传的所谓"R2规格"基本都是传闻和泄露信息,不是官方确认的数据。
有报道说是创始人梁文锋对R2的表现不满意,暂缓了发布,训练过程中还遇到从华为昇腾芯片切回英伟达GPU的波折。DeepSeek在R2这个坑上,2026年选择先把V4系列放出来救急,R2到现在还是悬而未决的状态。
三、专项模型和蒸馏版本
除了V系列和R系列这两条主线,DeepSeek还有几个垂直方向的专项模型,比如面向代码生成的DeepSeek-Coder、面向数学推理的DeepSeek-Math,以及支持图文理解的多模态模型DeepSeek-VL。这些专项模型定位更聚焦,不追求通用能力最强,而是在特定任务上做到更精。
另外还有一批蒸馏版本,是拿R1这类大模型的能力蒸馏到Qwen、Llama这些更小尺寸的基座模型上,参数量从几B到几十B不等,方便本地部署、消费级显卡也能跑起来,这类版本适合硬件资源有限、又想体验推理能力的个人开发者。
四、DeepSeek现在该选哪个版本
如果你就是想找当前最新最强的通用模型,V4-Pro或者V4-Flash是现在的答案,Pro质量更高、Flash更省钱。
要专门做推理任务,R1目前依然是唯一正式发布的推理专项版本,R2什么时候来还是未知数。
做代码、数学这类垂直任务,可以直接看对应的Coder、Math专项模型。硬件条件有限的,蒸馏版本是性价比更高的折中选择。
DeepSeek有几个版本这件事,说到底不是一条直线的版本号迭代,而是V系列、R系列、专项模型、蒸馏版本这几条线并行发展的结果。想选对版本,先想清楚自己是要通用能力、专精推理、还是垂直场景需求,再对号入座,比盲目追新版本号要实际得多。