DeepSeek已经发布了多个版本的模型，以下是基于现有信息整理的主要版本及其相关信息：

  1. DeepSeek-Coder V2

    • 发布时间：未明确给出具体日期，但提到了与DeepSeek V2 Chat合并升级的信息，因此可以推测是在2024年之前发布的。
    • 模型大小：未直接提及，但从其他信息来看，可能有多种参数规模可供选择。

  2. DeepSeek V2 Chat

    • 发布时间：同上，可推测在2024年之前发布。

  3. DeepSeek V2.5

    • 合并了DeepSeek Coder V2和DeepSeek V2 Chat两个模型。
    • 发布时间：2024年9月5日宣布合并升级。
    • 技术方案：优化了写作任务、指令跟随等方面的表现，并提升了代码生成能力。

  4. DeepSeek-R1

    • 发布时间：2024年1月20日。
    • 模型大小：完整体为671B（即6710亿参数），同时提供较小规模的版本如1.5B、7B、8B、14B、32B、70B等。
    • 技术方案：采用强化学习进行训练，专注于高级推理任务，包括数学、代码生成和逻辑推理领域。

  5. DeepSeek-V3

    • 发布时间：2024年12月26日宣布上线并开源。
    • 模型大小：未明确提及具体的参数量，但提到了总训练成本为557.6万美元。
    • 技术方案：相比V2.5在知识类任务上的表现有所提升，并提高了文本生成的速度。

  6. Janus-Pro-7B 和 Janus-Pro-1B

    • 发布时间：2025年1月28日。
    • 模型大小：分别为70亿参数和15亿参数。
    • 技术方案：多模态模型，创新地对理解（图生文）和生成任务（文生图）的视觉编码进行了解耦。

这些信息涵盖了从2024年初到2025年初DeepSeek发布的一些主要模型。每个模型都有其特定的应用场景和技术特点，随着技术的发展，DeepSeek可能会继续推出新的模型版本。