# Doubao（豆包/火山/字節跳動）

Published 2025-04-29

# 1. Doubao-1.5-pro

專業版定位： 面向對話和內容生成中的高精度要求，通常具有較高參數規模（如1.5B級別）和更多深度優化。
高質量輸出： 側重準確性和豐富細節，適合企業、專業應用以及需要嚴謹語言表達的場景。
擴展上下文與語言理解： 經過充分訓練，在處理複雜上下文、領域專業術語和細膩語感方面表現出色，尤其在中文對話中擁有明顯優勢。

# 2. Doubao-1.5-lite

輕量版設計： 採用較少參數和計算資源，優化模型體積，回應速度更快，更適合資源受限的設備部署。
平衡性能與效率： 在保持基本語言理解和生成能力的同時，進一步降低延遲和運行成本，適合移動設備或大規模實時服務。
便攜應用： 雖然是輕量級，但依然能夠應對日常問答和普通對話，對於不需要專業級深度輸出的場景足夠使用。

# 3. DeepSeek-V3

旗艦大模型： 採用混合專家（MoE）架構，總參數量達671B，其中約37B參數在每次推理中被激活，支援高效計算。
長上下文支援： 具有極長的上下文窗口（可達128K tokens），適合處理長文檔、複雜對話以及代碼和數學任務。
高性價比與開放性： 在成本和訓練效率上具有優勢，同時開放源代碼便於研究和企業應用，適合廣泛的語言理解和生成任務。

# 4. DeepSeek-R1

專注推理能力： 主打"reasoning-first"，通過強化學習訓練生成鏈式思考（Chain-of-Thought），展示詳細的推理過程。
高精度邏輯推理： 在數學問題、代碼生成和複雜邏輯題上表現優異，可與頂尖的推理模型（如OpenAI的o1）媲美。
透明思考過程： 用戶可以看到模型在生成最終答案前的思路和自我校驗過程，有助於理解和調試模型輸出，適合對結果解釋性有要求的應用。

# 5. DeepSeek-R1-Distill-Qwen

蒸餾版本： 採用蒸餾技術將DeepSeek-R1的高級推理能力提煉到基於Qwen架構的更小模型上，從而在參數量更低的情況下依然保持出色性能。
高效推理與低資源佔用： 設計上兼顧推理效果和運行效率，既能完成複雜數學和編程任務，又適合在資源受限環境中部署。
實用性增強： 使開發者可以以更低成本獲得近似R1水準的推理能力，對於要求高響應和成本敏感的商業應用非常合適。