浅谈DeepSeek大模型的参数量

文/杨春林

据公开发布的文献表明，DeepSeek的基础版模型系列，拥有从1.5B到671B不等的参数数量。“B”就是英文中的Billion，1个B表示10亿个参数量。因此，1.5B表示模型有15亿个参数，而671B表示模型有6710亿个参数。

用通俗语言解释就是，想象一下，我们有一个巨大的图书馆，每本书都包含很多知识。参数的数量就像图书馆里的书本数量：

1.5B参数的模型：就像一个有15亿本书的图书馆。这个图书馆已经很大了，可以提供很多知识，但可能还不够全面。

671B参数的模型：就像一个有6710亿本书的图书馆。这个图书馆非常庞大，几乎包含了所有你能想象到的知识，可以回答各种复杂的问题。

参数数量的影响则是：

小模型（1.5B参数）：就像一个小图书馆，适合快速查找一些基本的信息。它运行速度比较快，占用的存储空间也比较小，适合在一些资源有限的设备上使用，比如手机或普通的电脑。例如，小模型适合快速问答、简单的文本生成等任务，例如在智能客服中快速回答常见问题。

大模型（671B参数）：就像一个巨大的图书馆，可以提供非常详细和深入的信息。DeepSeek通过分析海量优质文本，建立起包含8000多种修辞手法、300多种叙事结构、200多种文体特征的知识网络。它可以写出一篇高质量的文章、解答复杂的科学问题等。不过，它的运行速度可能会慢一些，需要更强大的计算设备来支持。大模型的优势在于能够理解复杂的语义关系，生成更连贯、更有深度的内容。

截至2025年4月，DeepSeek-R1的参数量为6710亿（671B），而美国人工智能公司OpenAI开发的GPT-4的参数量大约为2000亿（200B）。相比之下，DeepSeek-R1的参数量更大，而且采用的MoE架构使其在推理时更加高效。MoE架构通过将任务分配给多个专家模块，每个模块专注于特定的任务，从而提高模型的效率和性能。这表明参数量并不是衡量模型性能的唯一标准，架构设计同样重要。

总而言之，DeepSeek的基础版模型系列从15亿参数到6710亿参数不等，意味着它有不同大小的模型版本。小模型适合快速、简单的任务，大模型适合复杂、需要更多知识的任务。随着技术的不断进步，DeepSeek有望在更多领域发挥重要作用，为人工智能的发展提供新的动力。

2025.4.16