DeepSeek大模型主要有以下几个版本：

一、按参数规模划分

轻量级DeepSeek 7B：拥有70亿参数，具有轻量高效的特点，推理成本低，适用于移动端应用、简单问答以及轻量任务处理等场景。

中等规模DeepSeek 13B：参数量为130亿，在性能和资源消耗之间取得了较好的平衡，可应用于企业级对话、数据分析以及文档生成等领域。

大规模DeepSeek 33B +：参数规模达330亿以上，具备高精度和强泛化能力，能够满足科研分析、代码开发以及复杂决策支持等对模型性能要求较高的任务需求。

二、按功能场景划分

通用对话DeepSeek - Chat：优化了对话交互功能，支持多轮上下文理解，适用于智能客服、虚拟助手以及教育辅导等场景，能够与用户进行流畅的自然语言对话，提供信息查询、问题解答等服务。

代码相关DeepSeek - Coder：在代码生成与理解方面表现出色，可帮助开发者进行自动化编程、代码审查等工作，提高开发效率和代码质量。

数学领域DeepSeek - Math：专注于数学符号处理与逻辑推理，可用于教育解题、科研计算以及工程建模等，能够理解和解决各类数学问题，并给出详细的解题步骤和答案。

多模态DeepSeek - Multimodal：支持多模态输入与生成，可将文本、图像、音频等多种模态的信息进行融合处理和生成，适用于内容创作、多媒体分析以及跨模态搜索等场景，为用户提供更加丰富和直观的信息表达方式。

三、按系列划分

DeepSeek - V3系列DeepSeek - V3：一款通用自然语言处理模型，采用混合专家(MoE)架构，在文本生成任务中表现出色，能够生成高质量的文本内容，适用于内容创作、智能客服等领域。同时，在逻辑推理任务中表现稳定，可处理复杂的数学问题和逻辑推理任务。其训练方法为预训练 - 监督微调，集成至多个框架，支持FP8和BF16推理模式。

DeepSeek - V3 671B 满血版：拥有6710亿参数，推理能力强大，适合高端科研和复杂任务场景，如国家级或超大规模AI研究、气候建模以及基因组分析等。但在部署时对服务器要求较高，成本也相对较高。

DeepSeek - V3 蒸馏版：基于V3通过蒸馏技术得到，参数规模相对较小，如1.5B的蒸馏版在保持一定性能的同时，降低了硬件要求，提高了部署的灵活性和性价比，适合资源受限的环境。

DeepSeek - R1系列基础版DeepSeek - R1：是该系列的核心产品之一，通过技术手段将参数量缩减至较小规模(如8B)，在减少资源消耗的同时保持出色性能，支持多种编程语言，能应对代码生成和解析等任务，适用于多种应用场景。

满血版DeepSeek - R1(671B)：拥有庞大的参数量，能够处理极为复杂的推理任务，并提供详细的思考过程，但部署成本相对较高，对服务器要求极高。在多个领域展现出卓越性能，支持多种自然语言处理任务，如文本生成、情感分析、问答系统等。

蒸馏版DeepSeek - R1：基于满血版R1通过蒸馏优化技术得到，如DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B等，在推理速度、计算成本和部署灵活性上具有明显优势，能够为不同规模的企业提供高性价比的体验，支持多种部署方式，如云端接入、本地部署等。

DeepSeek - R1 - Zero：作为R1训练的中间产物，完全由强化学习驱动，无需预热阶段和初始人工调节，在训练过程中展现出自我验证、长链推理等涌现能力，处理复杂推理任务时更加出色。其参数规模与满血版R1相同，采用多阶段混合训练策略，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

其他定制化版本：DeepSeek还根据用户需求推出了其他定制化版本的R1模型，如针对金融领域推出的符合行业规定的私有化版本，以及针对医疗、教育等领域的定制化版本，以满足不同用户的特殊需求。

综上所述，DeepSeek大模型提供了多种版本以满足不同用户的需求。用户可以根据自己的应用场景、硬件资源以及对性能的要求来选择合适的版本。随着技术的不断发展和创新，未来DeepSeek还可能会推出更多新的版本和功能。