当前资料来自 CSDN 搜索“DeepSeek”的结果摘要，共 29 条，近 180 天 1 条、近 365 天 2 条。Top 结果集中在 2025-01 至 2025-03，主题包括初识/概述、论文精读、整体架构、本地部署、入门指南。对开发者而言，这些摘要更适合作为版本线索和核验入口，而不是完整的官方规格表。本文把资料中明确出现的事实与工程选型、迁移核验清单分开。
一、资料中可确认的版本与架构线索
- 版本谱系：多处提到 DeepSeek LLM、DeepSeek MoE、DeepSeek V2、DeepSeek V3、DeepSeek R1；#8 提到 DeepSeek-V1 到 DeepSeek-R1 系列，并称介绍各版本的发布日期、功能亮点和局限性；#4 将 V3 称为通用多模态大模型、R1 称为推理模型，并并列提到 R1 Zero 的训练方法。
- R1 定位：#3 称 DeepSeek-R1 是首代开源推理大模型，采用特定架构和训练方法，可用于智能对话、文本生成等场景；#5 称 R1 通过强化学习提升推理能力，跳过监督微调。
- 架构与训练：#1 提到 MoE 架构、知识蒸馏；#2 提到混合专家架构、多头潜在注意力；#4 提到 DeepSeek MoE 架构改进、群体相对策略优化、多头隐式注意力，以及 R1/R1 Zero 训练方法；#5 还提到该系列在基准测试中表现出色，部分超越其他开源和闭源模型。
- 蒸馏与迁移：#1、#4、#5 均提到知识蒸馏，其中 #4、#5 提到将 R1 推理能力蒸馏到小模型。
- 公司与产品：#2 称 DeepSeek 由深度求索公司开发；#7 称由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，核心是语言模型，能理解自然语言并生成高质量文本，并提到低成本、高效率模式与开源普及影响。
二、部署与场景线索
资料中的部署相关内容很密集：#1 提供本地部署方案，覆盖背景、技术架构、应用场景；#2 指导本地部署并介绍技术特点、模型发布、应用领域和影响；#6 称其支持多模态任务、优化中文处理、支持轻量化部署，并给出环境准备、快速体验、本地模型部署和微调自定义模型；#8 提供本地部署步骤，并称详细阐述不同参数规模模型的适用场景。可据此归纳出的场景入口包括：智能对话、文本生成、多模态任务、中文处理、轻量化部署、微调自定义。但资料摘要没有给出具体参数规模、显存需求、量化格式、推理框架和性能数据，因此不能据此写成精确选型表。
三、选型建议（工程分析）
以下为工程核验清单，不是资料事实：
1. 先按任务选型：若重点是推理链路，优先核验 R1 及其蒸馏小模型资料；若重点是通用多模态，优先核验 V3；若重点是中文与轻量部署，再结合模型卡确认。
2. 按资源选型：不能凭搜索摘要推断硬件门槛，应查官方模型卡中的参数规模、精度、上下文、量化与显存建议。
3. 按开源与许可：资料提到开源策略，但具体许可证、商用条件、权重下载方式需以官方页面为准。
4. 按框架与工具链：本地部署教程可能绑定特定推理框架或脚本，迁移前必须确认目标框架是否支持对应权重格式。
四、从旧版本迁移到新版本的核验点（工程分析）
当前资料没有给出迁移步骤、兼容性矩阵或 API 变更说明，因此不能列出具体命令。迁移至少应核验：
- 模型标识与 API 模型名是否变化；
- 权重格式、分片、配置文件和 tokenizer 是否兼容；
- 推理后端、量化方式、上下文长度和显存需求；
- 微调脚本、数据格式、蒸馏小模型与原版 R1 的差异；
- 评测基线是否可复现，尤其是推理任务和中文任务；
- 部署教程的发布日期是否对应目标版本，避免用旧教程套新模型。
上述每项都需要回到官方 README、模型卡、发布说明或 API 文档核验。
五、结论
当前输入能确认的是：DeepSeek 相关文章已覆盖从 V1 到 R1 系列、V3、R1、R1 Zero、LLM、MoE、V2 等版本线索，并大量涉及本地部署、轻量化、中文优化、微调和蒸馏。它也能支撑 R1 是推理模型或首代开源推理大模型、V3 是通用多模态大模型、R1 训练与蒸馏到小模型等摘要级事实。但具体选型参数和迁移行为在资料中缺失，开发者应把它们作为待核验项，而不是直接照搬搜索摘要。