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V3→R1→V3.2｜一文看懂DeepSeek技术演进_腾讯新闻
但每个人，也深有期待 V3.2 的性能已经追平 GPT-5 和 Gemini 3.0 Pro，而且开源 V3.2 和顶级闭源模型的 benchmark 对比，来自 DeepSeek V3.2 技术报告 接下来，让 ...
模型v3和v2.5
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DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
与 DeepSeek V3 的发布策略如出一辙，DeepSeek 团队再次选择在一个美国主要节假日周末发布了他们的新旗舰模型。 鉴于 DeepSeek V3.2 展现出了极佳的性能水平（在基准测试中对标 GPT-5 和 Gemini 3.0 Pro），加之它本身也是一个开放权重模型，这无疑值得重点关注。
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DeepSeek系列模型对比：R1/V3/VL/V2/R1-Zero技术解析与选型指南
DeepSeek系列作为新一代多模态AI模型，其不同版本在技术架构、性能表现和应用场景上存在显著差异。 本文将从技术参数、功能特性、适用场景三个维度，系统对比DeepSeek-R1、DeepSeek-V3、DeepSeek-VL、DeepSeek-V2、DeepSeek-R1-Zero五 大模型，为 开发者 提供技术选型参考。
blog.csdn.net
万字长文解构DeepSeek V1/V2/V3/R1进化史：从算法革命到推理涌现!_deepseek r1和deep seek v2-CSDN博客
V3模型参数量相较于V2模型多了三倍，训练数据量比V2模型增加接近一倍，但是V3模型训练成本控制在557.6万美元，重点是MoE、MLA、FP8混合精度训练在起作用。之后一个月推出了R1，在V3作为底座的基础上通过多阶段SFT和强化学习达到o1水平的模型，至此，登上王座成功破圈。
deepseek-ai.online
DeepSeek 系列模型发展全览：从 LLM 到 R1（技术与演进解读）
详尽回顾 DeepSeek 自 2023 至 2025 的发展历程：各代模型（LLM、V2、V3、R1）的发布时间、架构、数据规模与关键创新点，以及源码与论文链接。
blogs.novita.ai
Kimi K2.5 与 DeepSeek V3.2：哪个模型在推理、智能体和编码方面更胜一筹？ - Novita
基米 K2.5 以及 DeepSeek V3.2 是目前讨论最广泛的两大车型系列，每一款都被越来越多的实际应用所采用。 本文从实践中重要的几个维度对两种模型进行了比较：基准测试集群（推理、智能体工具使用、长上下文可靠性和编码）、速度和延迟以及成本。
syhya.github.io
DeepSeek-V2 vs V3 | Yue Shui 博客 - syhya.github.io
DeepSeek-V2 在 8.1T tokens 上进行预训练，而 DeepSeek-V3 则在更大规模的 14.8T tokens 上训练。两者都经过了监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）阶段以充分释放潜力。评估结果显示，DeepSeek-V2 和 V3 在众多基准测试中均达到了开源模型的顶尖水平，DeepSeek-V3 更是成为了目前最 ...
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DeepSeek-V3：采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，引入了无辅助损失的 负载均衡 策略和多标记预测训练目标，进一步优化了模型性能。 DeepSeek-V2：采用混合专家（MoE）架构，通过细粒度的专家分配和共享专家机制实现经济高效的训练。 推理速度与性能：
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lada下一版本将升级马赛克检测模型到V4替代目前v2和v3.1 - Lada | Jasna | JavPlayer - Lada ...
lada表示下一个版本将移除v3.1-fast、v3.1-acrechere和v2，只带两种新型号模型v4.1-fast与v4.1-Accurate，已下载新模型测试中看看效果怎么样。。。。。从目前的测试 ... lada下一版本将升级马赛克检测模型到V4替代目前v2和v3.1 ,Lada|Jasna|JavPlayer 中文交流论坛
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解密DeepSeek模型：V2、V3与R1训练方法全面解析 - 搜狐
在当今快速发展的人工智能领域，模型的性能直接影响到各种实际应用的效果。DeepSeek系列，包括最新的DeepSeekV2、V3及R1，各自具有独特的训练方法和技术特性，这不仅提升了模型的语言理解能力，也极大地优化了计算效率 ...