Khám phá các model của DeepSeek (2025): Lựa chọn nào tối ưu nhất cho nhu cầu AI của bạn?

Thị trường AI đang chứng kiến cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa những “gã khổng lồ” công nghệ. Trong khi OpenAI và Google Gemini liên tục tung ra các thế hệ model mạnh mẽ, DeepSeek lại âm thầm xây dựng một hệ sinh thái riêng với những mô hình AI được tối ưu cho các mục tiêu khác nhau. Để biết thêm chi tiết, bạn hãy cùng Tino khám phá các model của DeepSeek qua bài viết dưới đây nhé!

Tổng quan hệ sinh thái model DeepSeek

Thay vì chạy theo xu hướng tạo ra một mô hình “toàn năng” có thể làm mọi thứ, DeepSeek lựa chọn một hướng đi táo bạo và thực tế hơn, đó là xây dựng hệ sinh thái model chuyên biệt.

Triết lý này cho phép DeepSeek tập trung toàn bộ sức mạnh huấn luyện, dữ liệu và kiến trúc vào từng nhóm tác vụ cụ thể. Kết quả là, mỗi model của họ đều đạt hiệu suất vượt trội trong lĩnh vực riêng — từ lập trình, toán học, đến tư duy logic — trong khi tối ưu đáng kể về chi phí vận hành so với các mô hình đa năng cồng kềnh.

Cách tiếp cận đó không chỉ giúp DeepSeek cạnh tranh sòng phẳng với những “ông lớn” AI, mà còn mở ra hướng ứng dụng linh hoạt, tùy chỉnh theo từng nhu cầu thực tế.

Xem chi tiết: DeepSeek AI là gì?

Phân loại model theo năng lực xử lý

Các model trong hệ sinh thái DeepSeek có thể được chia thành ba nhóm chính, phản ánh rõ định hướng tối ưu hóa cho từng mục đích sử dụng:

1. Mô hình đa dụng (Generalists)

• Ví dụ: DeepSeek-LLM, DeepSeek-V2, DeepSeek Chat.
• Đặc điểm: Là những model ngôn ngữ tổng quát, có khả năng đảm nhận nhiều tác vụ khác nhau như hỏi đáp, tóm tắt văn bản, sáng tạo nội dung hoặc hội thoại tự nhiên.
• Ưu điểm: Linh hoạt, dễ triển khai trong nhiều tình huống mà không cần tinh chỉnh sâu.

2. Mô hình chuyên biệt (Specialists)

• Ví dụ: DeepSeek Coder, DeepSeek Math, DeepSeek Reasoner.
• Đặc điểm: Được huấn luyện chuyên sâu trên tập dữ liệu khổng lồ trong một lĩnh vực duy nhất (ví dụ: hàng nghìn tỷ token code cho DeepSeek Coder).
• Ưu điểm: Xử lý tác vụ chuyên ngành với độ chính xác và hiệu quả vượt trội, đặc biệt khi giải quyết bài toán lập trình, phân tích logic hoặc toán học nâng cao.

3. Mô hình đa phương thức (Multi-modal)

• Ví dụ: DeepSeek Vision.
• Đặc điểm: Có khả năng hiểu và xử lý nhiều loại dữ liệu đầu vào — văn bản, hình ảnh (và trong tương lai có thể mở rộng sang video, âm thanh).
• Ứng dụng: Mô tả hình ảnh, phân tích dữ liệu trực quan, trả lời câu hỏi dựa trên hình ảnh hoặc tài liệu scan.

Danh sách các model của DeepSeek (cập nhật 2025)

DeepSeek-V2 – Dòng Flagship mới nhất với kiến trúc MoE

DeepSeek-V2 là “át chủ bài” mới nhất của DeepSeek, đại diện cho thế hệ AI tạo sinh (Generative AI) hiện đại, sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) để đạt hiệu năng cực cao mà chi phí tính toán lại thấp đáng kinh ngạc.

Thông số kỹ thuật nổi bật:

• Tổng tham số (Total Parameters): 236 tỷ
• Tham số kích hoạt (Active Parameters): ~21 tỷ/token

Mô hình có quy mô tương đương 236B nhưng chỉ sử dụng một phần nhỏ tham số trong mỗi lần suy luận. Nhờ vậy, DeepSeek-V2 vận hành nhanh, rẻ và hiệu quả hơn nhiều mô hình “khổng lồ” khác.

Các phiên bản chính:

• DeepSeek-V2-Base: Phiên bản nền tảng dành cho nghiên cứu và fine-tune tùy chỉnh.
• DeepSeek-V2-Chat: Phiên bản được tinh chỉnh chuyên sâu cho hội thoại, viết nội dung và xử lý hướng dẫn tự nhiên.

DeepSeek-V2-Lite – Phiên bản rút gọn tối ưu

Kích thước: Nhỏ hơn, nhẹ hơn nhưng vẫn duy trì chất lượng đầu ra cao.

Ưu điểm: Suy luận nhanh, tiết kiệm chi phí, phù hợp cho ứng dụng cần phản hồi tức thì (chatbot, trợ lý doanh nghiệp,…).

Phiên bản cụ thể:

• DeepSeek-V2-Lite-Base
• DeepSeek-V2-Lite-Chat

DeepSeek-V2 chứng minh cách tiếp cận MoE là hướng đi tương lai của AI – sức mạnh vượt trội, tốc độ cao, chi phí hợp lý.

DeepSeek Coder – Dòng model chuyên lập trình

DeepSeek Coder là mô hình AI chuyên sâu cho lập trình (Code LLM), được huấn luyện trên hàng nghìn tỷ token mã nguồn từ nhiều ngôn ngữ và framework khác nhau.
Đây là một trong những model code hàng đầu hiện nay, cạnh tranh trực tiếp với các “tượng đài” như CodeLlama hay GPT-4 Turbo Code.

Các phiên bản được phân loại theo kích thước (số lượng tham số):

• DeepSeek Coder 33B: 33 tỷ tham số. Đây là phiên bản lớn và mạnh mẽ nhất trong dòng Coder, cho khả năng hiểu logic phức tạp và sinh code chất lượng cao.
• DeepSeek Coder 6.7B (hoặc 7B tùy đợt phát hành): 6.7 hoặc 7 tỷ tham số. Đây là phiên bản cân bằng, cung cấp hiệu suất lập trình mạnh mẽ trong khi yêu cầu tài nguyên vừa phải.
• DeepSeek Coder 1.3B: 1.3 tỷ tham số. Phiên bản nhẹ nhất, lý tưởng cho các tác vụ cần tốc độ cực nhanh (như auto-completion trong IDE) hoặc chạy trên thiết bị cá nhân.

Với mỗi kích thước, lại có các loại mô hình sau:

• …-Base: Mô hình gốc (nền tảng), chủ yếu dùng để fine-tune cho các tác vụ code cụ thể.
• …-Instruct: Mô hình đã được tinh chỉnh theo hướng dẫn (Instruction-tuned models). Đây là phiên bản bạn thường dùng nhất, vì nó có thể hiểu các yêu cầu như “Viết cho tôi một hàm…” hoặc “Tìm lỗi trong đoạn code này…”.
• …-Infill: (Một số phiên bản có) Chuyên biệt cho tác vụ điền vào chỗ trống trong code (code infilling).

Ví dụ về tên phiên bản đầy đủ: DeepSeek Coder 33B-Instruct (Mô hình Coder 33 tỷ tham số, đã tinh chỉnh theo hướng dẫn).

DeepSeek-LLM – Dòng ngôn ngữ đa dụng đời đầu

DeepSeek-LLM là dòng mô hình nền tảng (foundation models) đầu tiên của DeepSeek, đặt nền móng cho sự phát triển của V2. Dù ra mắt sớm, chúng vẫn giữ được vị thế nhờ hiệu suất ổn định và chi phí triển khai thấp, phù hợp cho nhiều doanh nghiệp và nhà nghiên cứu.

Các phiên bản chính:

• DeepSeek-LLM 67B: Kích thước 67 tỷ tham số. Phiên bản lớn, mạnh mẽ, xử lý tốt các tác vụ phức tạp.
• DeepSeek-LLM 7B: Kích thước 7 tỷ tham số. Phiên bản nhỏ gọn, linh hoạt, tốc độ nhanh.

Tương tự như dòng Coder, hai kích thước này cũng có 2 loại chính:

• …-Base: Mô hình nền tảng.
• …-Chat: Mô hình đã tinh chỉnh cho hội thoại.

Ví dụ: DeepSeek-LLM 67B-Chat (Mô hình đa dụng 67 tỷ tham số, tinh chỉnh cho hội thoại).

Các mô hình chuyên ngành khác của DeepSeek

Bên cạnh các dòng chủ lực, DeepSeek còn phát triển các model chuyên biệt phục vụ nhu cầu nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực STEM và thị giác máy tính.

DeepSeek Math

• Kích thước phổ biến: 7B
• Phiên bản: DeepSeekMath 7B-Base, DeepSeekMath 7B-Chat
• Mục tiêu: Giải bài toán, chứng minh định lý, phân tích công thức, và xử lý các ký hiệu toán học phức tạp.
• Điểm mạnh: Được huấn luyện từ các nguồn học thuật như arXiv và sách giáo khoa, giúp mô hình có tư duy toán học chính xác và mạch lạc.

DeepSeek Vision (DeepSeek-VL)

• Kích thước: 7B
• Phiên bản: DeepSeek-VL 7B-Base, DeepSeek-VL 7B-Chat
  Mục tiêu: Mô hình đa phương thức (Vision-Language) – có khả năng hiểu, mô tả và phân tích nội dung hình ảnh kết hợp với văn bản.
• Ứng dụng: Visual Q&A, OCR, phân tích biểu đồ, và mô tả hình ảnh chi tiết.

Điểm khác biệt giữa các dòng model DeepSeek

Mặc dù cùng thuộc một hệ sinh thái, mỗi dòng model của DeepSeek lại được định hình theo những hướng tối ưu riêng, dựa trên ba yếu tố cốt lõi: dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và mục tiêu tối ưu hóa.

1. Dữ liệu huấn luyện – “Dinh dưỡng” định hình trí tuệ mô hình

Mỗi model của DeepSeek được “nuôi lớn” bằng các tập dữ liệu chuyên sâu khác nhau. Ví dụ:

• DeepSeek Coder được huấn luyện chủ yếu trên mã nguồn từ hàng loạt ngôn ngữ lập trình, giúp nó hiểu và tạo code chính xác, mạch lạc.
• DeepSeek Math lại được “cho ăn” hàng triệu bài báo khoa học, công thức toán học và dữ liệu kỹ thuật, hình thành năng lực tư duy định lượng xuất sắc.

Chính sự khác biệt trong nguồn dữ liệu này đã tạo nên “bản sắc” riêng cho từng model, khiến chúng hoạt động như những chuyên gia thực thụ trong lĩnh vực của mình.

2. Kiến trúc mô hình – Sự kết hợp giữa Dense và Mixture-of-Experts (MoE)

DeepSeek không giới hạn mình trong một cấu trúc duy nhất. Họ kết hợp linh hoạt giữa kiến trúc Dense truyền thống và Mixture-of-Experts (MoE) tiên tiến.

Đặc biệt, DeepSeek-V2 ứng dụng mạnh mẽ MoE với 236 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt khoảng 21 tỷ tham số mỗi lần suy luận (inference). Cách làm này giúp duy trì sức mạnh của mô hình cực lớn mà vẫn tiết kiệm tài nguyên, giảm chi phí vận hành và tăng đáng kể tốc độ phản hồi.

3. Mục tiêu tối ưu hóa – Tùy chỉnh cho từng tác vụ

DeepSeek hướng đến việc tinh chỉnh từng model cho mục tiêu cụ thể, ví dụ:

• DeepSeek Coder tập trung vào độ chính xác cú pháp và logic thuật toán.
• DeepSeek Chat ưu tiên tốc độ phản hồi và sự tự nhiên trong giao tiếp.

Nhờ đó, mỗi model trở thành công cụ chuyên biệt, không chỉ mạnh mà còn “thông minh đúng chỗ”.

Gợi ý chọn model DeepSeek phù hợp với nhu cầu

Dành cho nhà phát triển và doanh nghiệp

Ưu tiên 1: Tăng năng suất lập trình, rút ngắn thời gian phát triển

👉 Chọn DeepSeek Coder

Đây là lựa chọn “chuẩn không cần chỉnh” cho đội ngũ kỹ sư phần mềm. Với khả năng hiểu ngữ cảnh sâu, tự động hoàn thiện, tối ưu và giải thích mã nguồn, DeepSeek Coder có thể tích hợp trực tiếp vào IDE hoặc pipeline CI/CD, giúp cải thiện hiệu suất lập trình gấp nhiều lần.

Ưu tiên 2: Cần chatbot đa năng, tốc độ cao, chi phí thấp cho website hoặc ứng dụng

👉 Chọn DeepSeek Chat (hoặc API DeepSeek-V2)

Mô hình này là “trợ lý hội thoại” lý tưởng cho doanh nghiệp. Với kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE), DeepSeek Chat đảm bảo phản hồi nhanh, mượt, và tiết kiệm chi phí — hoàn hảo cho các hệ thống hỗ trợ khách hàng, trợ lý nội bộ hoặc chatbot AI tích hợp website.

Ưu tiên 3: Giải quyết các bài toán nghiệp vụ phức tạp, cần khả năng tư duy sâu?

• Chọn DeepSeek Reasoner (nếu xử lý logic, pháp lý, hoặc phân tích dữ liệu đa bước)
• Chọn DeepSeek Math (nếu làm việc trong lĩnh vực R&D, phân tích kỹ thuật hoặc tài chính định lượng)

Lưu ý: Không nên sử dụng mô hình Chat cho các tác vụ yêu cầu lập luận phức tạp — bạn sẽ mất độ chính xác và tính minh bạch trong kết quả.

Dành cho nhà nghiên cứu và người sáng tạo nội dung

Nếu bạn là nhà nghiên cứu (Khoa học / Học thuật):

• Chọn DeepSeek Math / DeepSeek Science: Hai mô hình này được huấn luyện chuyên sâu trên dữ liệu học thuật, giúp bạn xử lý biểu thức toán học, chứng minh định lý, hoặc giải thích hiện tượng khoa học một cách logic và chính xác.
• Kết hợp thêm: DeepSeek Reasoner để kiểm tra lập luận và mô phỏng quy trình tư duy.

Nếu bạn là người sáng tạo nội dung (Content Creator):

• Chọn DeepSeek Chat: Đây là “cộng sự sáng tạo” lý tưởng để brainstorming, viết kịch bản, blog, mô tả sản phẩm hoặc phát triển ý tưởng viral.
  Bổ sung thêm: DeepSeek Vision nếu bạn làm việc với nội dung trực quan — ví dụ: phân tích hình ảnh, tạo caption tự động, hoặc mô tả cảnh trong video.

Tóm lại:

• DeepSeek Coder → Dành cho lập trình và tự động hóa kỹ thuật.
  DeepSeek Chat / V2 → Dành cho giao tiếp, hỗ trợ khách hàng, sáng tạo nội dung.
• DeepSeek Reasoner / Math / Science → Dành cho nghiên cứu, lập luận logic, và phân tích chuyên sâu.
  DeepSeek Vision → Dành cho các ứng dụng đa phương thức (kết hợp văn bản và hình ảnh).

Bảng so sánh nhanh:

Kết luận

Có thể thấy rõ, DeepSeek không đặt cược vào một mô hình “toàn năng”. Họ đang xây dựng một bộ công cụ AI chiến lược, nơi mỗi mô hình là một công cụ cho một mục đích cụ thể.

Quyết định lựa chọn giữa V2, Coder, hay các biến thể LLM sẽ phụ thuộc trực tiếp vào dự án và ngân sách của bạn. Nhưng một điều chắc chắn: Với cách tiếp cận thông minh và tập trung vào hiệu quả này, DeepSeek đã chứng minh rằng họ không chỉ là một “kẻ thách thức”—họ là một thế lực định hình tương lai của AI.

Những câu hỏi thường gặp