Базовая модель DeepSeek на 6,6 млрд параметров для генерации, дополнения и заполнения пропусков в коде с контекстом до 16 384 токенов.
Подходит для: автодополнение кода в редакторе · заполнение пропусков и вставка кода по контексту · завершение кода с учётом файлов проекта
Плотная языковая модель DeepSeek на базе Qwen2.5, дообученная на данных рассуждений для генерации текста и решения задач по математике и программированию.
Подходит для: решение многошаговых математических задач · объяснение хода решения сложных задач · генерация и разбор программного кода
DeepSeek-V2-Lite — разреженная языковая модель DeepSeek для генерации текста и диалогов, использующая MoE и MLA.
Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на вопросы в чате · создание локального чат-бота
Мультимодальная модель DeepSeek для диалогов, рассуждений и агентных задач с изображениями и контекстом до одного миллиона токенов.
Подходит для: анализ изображений в диалоге · выполнение агентных задач с длинным контекстом · помощь в программировании и работе с кодовыми базами
Диалоговая MoE-модель DeepSeek AI для генерации текста и ответов на запросы, использующая MLA для более экономичного инференса.
Подходит для: ответы на вопросы в чат-интерфейсе · генерация и продолжение текстов · многошаговый диалог с системными инструкциями
DeepSeek-MoE-16B-Chat — чат-модель DeepSeek для генерации текстовых ответов с контекстом до 4096 токенов.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · чат-бот для текстового общения · генерация текстовых ответов на сообщения пользователя
Компактная языковая модель DeepSeek, дообученная на примерах рассуждений для генерации текста и решения задач по математике и программированию.
Подходит для: пошаговое решение математических задач · объяснение хода решения сложных вопросов · генерация и разбор кода
Базовая языковая модель DeepSeek на 6,5 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения, обученная на английских и китайских данных.
Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста на английском и китайском · создание основы для дообучения языковой модели
Диалоговая модель DeepSeek на 18,1 млрд параметров для генерации текста, программирования, математики, перевода и ответов по документам.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге по инструкциям · генерация и объяснение кода · решение математических задач
Базовая языковая модель DeepSeek для продолжения и генерации текста, пригодная также для дальнейшей адаптации.
Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текстовых фрагментов · создание базовой модели для последующего дообучения
Базовая языковая модель DeepSeek на 66,6 млрд параметров для продолжения текста на английском и китайском языках и разработки решений на её основе.
Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста на английском языке · генерация текста на китайском языке
Базовая MoE-модель DeepSeek для генерации и продолжения кода, математических рассуждений и задач программирования с контекстом до 163 840 токенов.
Подходит для: автодополнение кода по контексту файла · генерация функций и программ по описанию · вставка кода в заданный фрагмент
Плотная языковая модель DeepSeek для диалогов, генерации текста, математики, программирования, суммаризации и вызова инструментов.
Подходит для: ответы в диалоговом ассистенте · решение математических задач · помощь в написании и анализе кода
Базовая модель DeepSeek с 33,1 млрд параметров для генерации, продолжения и заполнения пропусков в программном коде.
Подходит для: автодополнение кода в редакторе · продолжение кода с учётом контекста проекта · заполнение пропусков в исходном коде
Квантизированная до FP4 версия DeepSeek-V3.1 для генерации текста в чат-ботах, RAG-системах и AI-агентах.
Подходит для: разработка чат-бота с длинным контекстом · ответы на вопросы по внутренним документам в RAG-системе · создание AI-агента с вызовом инструментов
Дообученная на цепочках рассуждений DeepSeek компактная модель Qwen3 для диалогов, математики, программирования и логических задач.
Подходит для: решение математических задач с пошаговым рассуждением · ответы на сложные вопросы и логические задачи · генерация и объяснение программного кода
Дистиллированная языковая модель DeepSeek на базе Qwen2.5-Math-7B для диалогов и генерации текста с многошаговыми рассуждениями, включая математику и программирование.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · объяснение способов решения задач · генерация и разбор программного кода
Инструкционная MoE-модель DeepSeek для генерации, дополнения и вставки кода, а также диалоговых ответов по программированию.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · автодополнение кода в редакторе · вставка и редактирование фрагментов кода
Квантизованная до FP4 версия DeepSeek V3-0324 для генерации текста в чат-ботах, RAG-системах и AI-агентах.
Подходит для: генерация ответов в чат-боте · ответы на вопросы по документам в RAG-системе · создание AI-агента с вызовом инструментов
Дистиллированная 14-миллиардная языковая модель DeepSeek на базе Qwen2 для диалогов и генерации текста с рассуждениями, включая математику и программирование.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и объяснение программного кода · ответы на сложные вопросы в диалоге
Инструкционная модель DeepSeek на архитектуре Llama для диалоговой генерации и помощи с кодом.
Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · ответы на вопросы о программировании · объяснение фрагментов кода
Дообученная на данных рассуждений DeepSeek-R1 модель Llama для генерации текста, решения математических задач, программирования и многошаговых рассуждений.
Подходит для: Решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · Генерация и объяснение программного кода · Ответы на сложные вопросы, требующие многошагового анализа
Базовая модель DeepSeek на 5,6 млрд параметров для генерации, дополнения и вставки фрагментов кода в контексте проекта.
Подходит для: автодополнение кода в редакторе · генерация кода по контексту проекта · вставка пропущенного фрагмента кода
Базовая диалоговая модель DeepSeek-V2 на 2,5 млрд параметров для генерации текста и исследований специализированного дообучения ESFT.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание и продолжение текста · базовая модель для сравнения вариантов специализированного дообучения