DeepSeek 的 Coder、Chat 和 Reasoner 模型的区别
以下内容引自DeepSeek问答，仅供参考
1. DeepSeek-Coder
定位：代码生成与理解
特点：
支持 300+ 编程语言，擅长生成代码片段、补全代码、修复错误、代码注释等。
长上下文支持：最高支持 16K Token 上下文，适合处理复杂代码工程。
评测表现：在 HumanEval、MBPP 等代码评测中超越同规模模型（如 CodeLlama）。
规模选择：提供 1.3B、5.7B、6.7B、33B 多种参数版本，适配不同算力需求。
适用场景：
开发者辅助编程工具
代码库分析与自动化
编程教育（如代码纠错教学）
2. DeepSeek-Chat
定位：通用对话与交互
特点：
多轮对话优化：擅长理解上下文、生成自然流畅的回复。
多语言支持：中英文表现均衡，兼顾知识问答、文本创作、逻辑推理等综合能力。
安全对齐：通过 RLHF 等技术减少有害输出，符合实际应用需求。
模型规模：通常基于 7B/67B 参数版本，支持 4K~32K Token 上下文。
适用场景：
智能客服、虚拟助手
内容创作（如文案生成）
日常问答与信息检索
3. DeepSeek-Reasoner
定位：数学与逻辑推理
特点：
推理过程优化：通过强化学习（RL）和过程监督（Process Supervision）提升分步推理能力。
数学能力突出：在 MATH、GSM8K 等数学评测中达到 SOTA（尤其是 7B 小模型）。
可解释性：生成详细解题步骤，便于验证逻辑正确性。
训练数据：融合数学问题、定理证明、符号推理等专项数据。
适用场景：
数学题目求解与辅导
复杂逻辑问题分析
学术研究中的符号推理任务
对比总结
| 维度 | Coder | Chat | Reasoner |
|---|---|---|---|
| 核心能力 | 代码生成与理解 | 通用对话交互 | 数学与逻辑推理 |
| 关键数据 | 代码仓库、编程文档 | 多轮对话语料、百科知识 | 数学问题、定理证明 |
| 技术亮点 | 长上下文代码建模 | 安全对齐与多轮交互优化 | 过程监督强化推理 |
| 典型应用 | IDE 插件、代码自动化 | 客服、内容生成 | 教育、科研分析 |
选择建议
需要编程辅助 ➔ 选 Coder
需要通用对话或多任务处理 ➔ 选 Chat
需解决数学问题或复杂逻辑 ➔ 选 Reasoner
可通过 DeepSeek 的官方仓库（GitHub）和 Hugging Face 获取模型细节与试用。
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