DeepSeek 系列模型从最初的 LLM 版本发展到最新的 V3 和 R1 版本，在架构设计、训练效率和推理能力方面不断取得进步。以下是各版本按时间倒序的详细信息：

1. DeepSeek-R1

发布时间：2025年1月
论文标题：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
主要内容：

• 基于 DeepSeek-V3-Base，通过强化学习（RL）技术提升模型的推理能力。

• 引入冷启动数据和多阶段训练流程，进一步优化模型的可读性和性能表现。
  论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.129481

---

2. DeepSeek-R1 蒸馏模型

发布时间：2025年1月
论文标题：Distilling Reasoning Capabilities from DeepSeek-R1 to Smaller Models
主要内容：

• 将 DeepSeek-R1 的推理能力通过知识蒸馏技术迁移到更小的模型（如 Qwen 和 Llama 系列）。

• 蒸馏后的模型在多个基准测试中表现出色，显著超越其他同类开源模型。
  论文地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

---

3. DeepSeek-V3

发布时间：2024年12月27日
论文标题：DeepSeek-V3 Technical Report
主要内容：

• 模型总参数量达到6710亿，每个 token 激活370亿参数。

• 采用无辅助损失的负载均衡策略和多令牌预测（Multi-Token Prediction, MTP）训练目标。

• 支持 FP8 混合精度训练，显著降低了训练成本。
  论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.1943714

---

4. DeepSeek-V2

发布时间：2024年5月
论文标题：DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
主要内容：

• 引入多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）和 DeepSeekMoE 架构。

• 在推理效率和训练成本方面进行了优化，为后续版本的发展奠定了坚实基础。
  论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.044343

---

5. DeepSeekMoE

发布时间：2024年1月11日
论文标题：DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
主要内容：

• 提出细粒度专家分割（Fine-Grained Expert Segmentation）和共享专家隔离（Shared Expert Isolation）策略。

• 通过灵活的专家组合，在不增加计算成本的情况下提升模型性能。
  论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.060662

---

6. DeepSeek LLM

发布时间：2024年1月5日
论文标题：DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
主要内容：

• 采用基于 Transformer 的架构，并通过分组查询注意力（GQA）技术优化推理成本。

• 引入多步学习率调度器，显著提升训练效率。

• 在预训练和对齐阶段（包括监督微调和 DPO）进行了创新性改进。
  论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.0295420

---

总结：DeepSeek 系列模型在架构设计、训练效率和推理能力方面持续优化，逐步实现了技术突破。如果需要更详细的信息，可以查阅相关论文或访问 DeepSeek 的 GitHub 页面获取模型检查点和技术细节。