Экосистема DeepSeek включает несколько архитектурных направлений: универсальные MoE-модели серии V, специализированную reasoning-линейку R1, кодовую модель DeepSeek-Coder и мультимодальные версии VL/VL2. Каждое направление решает отдельный класс задач — от универсальной обработки текста до глубокого логического анализа и работы с визуальными данными.
Универсальная линия V: масштабируемые MoE-модели
Серия V является архитектурным ядром платформы:
- DeepSeek-V2 — первое поколение MoE с длинным контекстом до 128K токенов;
- DeepSeek-V3 — флагманская модель 671B с ≈37B активных параметров;
- обновления V3.x — дальнейшее усиление reasoning и оптимизация inference.
Модели V-серии ориентированы на универсальные задачи: генерацию текста, анализ документов, RAG-системы, корпоративные базы знаний и API-интеграции. Их ключевое отличие — использование Mixture-of-Experts (MoE), что обеспечивает баланс между масштабом и вычислительной эффективностью.
По сравнению с плотными моделями раннего этапа (например, DeepSeek-Coder), V-линия демонстрирует лучшую масштабируемость и устойчивость при работе с длинными контекстами.
Reasoning-линия R1
Специализированная линия reasoning представлена моделями:
- DeepSeek-R1 — MoE-модель для многошагового логического анализа;
- DeepSeek-R1 Distill — дистиллированные версии для локального деплоя.
В отличие от универсальной DeepSeek-V3, R1 обучена с акцентом на устойчивый chain-of-thought reasoning. Это повышает точность в математике, формальной логике и аналитических задачах, но может увеличивать время ответа.
Distill-линия переносит reasoning-паттерны в более компактные модели, обеспечивая возможность корпоративного внедрения без использования внешнего API.
Кодовая модель
DeepSeek-Coder остаётся отдельной специализированной веткой. Она ориентирована на программирование, infilling и анализ алгоритмов. В отличие от универсальных LLM, модель оптимизирована под кодовые бенчмарки и работу с исходниками.
Мультимодальная линия
DeepSeek развивает мультимодальность в инженерном формате:
- DeepSeek-VL — первая vision-language модель для анализа изображений и документов;
- DeepSeek-VL2 — MoE-мультимодальная версия с улучшенным визуальным пониманием.
Основной акцент мультимодальной линии — анализ PDF, таблиц, технических схем и интерфейсов. Это отличает DeepSeek от ассистентских систем, где мультимодальность ориентирована прежде всего на пользовательские сценарии.
Сильные стороны экосистемы
- Развитый reasoning: линия R1 демонстрирует высокие показатели на MMLU и MATH.
- MoE-архитектура: снижает стоимость inference при масштабировании до сотен миллиардов параметров.
- Длинный контекст: V-линия поддерживает до 128K токенов.
- Open-weight модели: Coder, V2, V3, VL/VL2 и R1 Distill доступны для локального деплоя.
- Инженерная ориентация: модели устойчивы в коде, аналитике и технических сценариях.
Ограничения
- Галлюцинации возможны при некорректной постановке задачи;
- Reasoning-модели могут работать медленнее в глубоком аналитическом режиме;
- Мультимодальные функции доступны не во всех конфигурациях;
- Флагманские версии требуют значительных вычислительных ресурсов.
Эволюция линейки
Развитие DeepSeek проходило по следующей логике:
- 2023 — плотная кодовая модель DeepSeek-Coder;
- 2024 — переход к MoE с DeepSeek-V2;
- 2024 — масштабирование до 671B в DeepSeek-V3;
- 2025 — специализированная reasoning-линия DeepSeek-R1;
- 2025 — локальные версии R1 Distill;
- 2024–2025 — развитие мультимодальности VL и VL2.
Таким образом, экосистема DeepSeek представляет собой модульную архитектуру: универсальная MoE-платформа, специализированный reasoning, кодовая ветка и мультимодальное расширение.