DeepSeek V2.5详解：规格、基准测试以及它所取代的内容

如果您有一个仍然指向`deepseek-chat`的旧集成，并且您正在尝试确定实际回答您请求的模型——或者您正在阅读DeepSeek发布时间表，想知道DeepSeek V2.5的位置——本指南是参考。V2.5是2024年9月的发布版本，将V2 Chat和Coder V2系列合并为单个API模型，并在2024年12月10日的最终V2.5-1210更新中结束V2代。它不再是当前模型，但其设计选择（MLA注意力、DeepSeekMoE路由、合并的聊天加代码界面）塑造了之后的一切。您将获得规格、DeepSeek发布的基准数字、许可细节以及今天应使用的内容。

DeepSeek V2.5是什么

DeepSeek V2.5 是 DeepSeek 于 2024 年 9 月发布的一种混合专家（MoE）聊天模型，旨在整合两条并行产品线。DeepSeek V2 Chat 和 DeepSeek Coder V2 模型被合并并升级为新的模型 DeepSeek V2.5；为了向后兼容，API 用户可以通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 访问新模型，新模型在通用能力和代码能力方面都显著超越了之前的版本。第二次更新，V2.5-1210，于 2024 年 12 月 10 日发布，标志着 V2 系列的结束。随着 DeepSeek-V2.5-1210 的发布，V2.5 系列宣告结束，自 5 月以来，DeepSeek V2 系列带来了五次有影响力的更新。

如果你是首次接触这一系列产品，那么 DeepSeek models hub 按照时间顺序覆盖了所有版本。V2.5 在这个时间线中位于 V2 和 V3 之间。

Architecture and lineage

V2.5 继承了 V2 架构：使用 MoE（MLA + DeepSeekMoE）的稀疏 Transformer， Multi-head Latent Attention (MLA) 用于 KV-cache 压缩， DeepSeekMoE 用于路由专家稀疏性。DeepSeek-V2 采用包括多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 在内的创新架构；MLA 通过显著压缩键值（KV）缓存到潜在向量中，保证了高效的推理，而 DeepSeekMoE 通过稀疏计算以经济成本训练强大的模型。这两个想法后来被应用到 DeepSeek V3 以及后续版本。

一眼望去的关键规格

值得注意的是，V2.5 的许可权是分开的。代码仓库是 MIT 许可，但权重本身受一个独立的 DeepSeek 模型许可控制。DeepSeek 的许可历史是生态系统中最被误解的部分之一；DeepSeek-V2.5-1210 和 DeepSeek-V3 的官方 Hugging Face 仓库表示代码仓库在 MIT 许可下，但实际模型的使用受一个单独的模型许可控制，这意味着旧的 DeepSeek 发布足够开放以供广泛使用，但并非所有这些都是代码和权重都为 MIT 风格的清洁发布。如果您需要一个完全 MIT 权重发布，请查看 R1、V3.1、V3.2 或 V4——参见 is DeepSeek open source 模型分解指南

DeepSeek为V2.5发布的基准测试

DeepSeek 在 V2.5 发布公告中的自家的变更日志数字是最可靠的记录模型发布时能做什么。2024 年 9 月的发布说明报告了与 V2-0628 相比以下增益：

12 月的 V2.5-1210 更新在同一表面上进一步增加了增益。deepseek-chat 模型升级到 DeepSeek-V2.5-1210，在各个能力方面都有所改进：MATH-500 从 74.8% 提高到 82.8%，LiveCodebench 准确率从 29.2% 提高到 34.38%。第三方聚合器记录了 V2.5 在 GSM8k 95.1%、MT-Bench 90.2%、HumanEval 89.0%、BBH 84.3%、AlignBench 80.4%。

如需了解这些数字与后续情况相比的独立背景，请参阅 DeepSeek benchmarks 2026.

优势——V2.5实际上做得好的地方

• 在一个模型中合并聊天和代码。 在 V2.5 之前，您需要在 V2 Chat 和 Coder V2 之间进行选择。在 V2.5 之后，相同的模型 ID 可以处理两者——这是 V3 继承的一个提升用户体验的胜利。
• 对于其规模而言，编码能力强大。 报告称，DeepSeek的HumanEval达到了89%，将其与2024年底发布的更大型的闭源模型放在了同一水平线上。
• 针对该时代的激进定价。 第三方追踪器显示，V2.5的输入token价格为每百万个0.14美元，输出token价格为每百万个0.28美元，这在2024年对于236B参数的MoE来说是不寻常的低。
• 兼容旧版本的API。 现有的`deepseek-chat`和`deepseek-coder`集成自动升级到V2.5——无需代码更改。

劣势——目前它的不足之处

• 8K上下文窗口。 与V3的131,072个输入token相比，V2.5仅接受8,192个输入token。对于文档规模的工作，它已不再具有竞争力。
• 分离许可证。 权重在DeepSeek模型许可下分发，而不是MIT许可，这在某些商业重用场景中很重要。
• No reasoning mode. V2.5早于DeepSeek的R1式逐步推理训练。如果您需要推理内容，您需要 DeepSeek R1 或当前一代模型。
• 重型到自托管。 运行 DeepSeek-V2.5 在 BF16 模式下需要 80GB × 8 个 GPU。在 Hugging Face 上存在量化后的 GGUF 构建，但全精度版本的影响非同小可。

如何今天访问DeepSeek V2.5

有三条路径，但都有注意事项：

1. 在Hugging Face上打开权重

原始仓库 (deepseek-ai/DeepSeek-V2.5) 和12月更新 (deepseek-ai/DeepSeek-V2.5-1210) 仍然托管。社区GGUF量化由像 bartowski/DeepSeek-V2.5-GGUF let you run smaller variants on consumer hardware. If you’re new to local hosting, the install DeepSeek locally 这样的贡献者提供，基础教程涵盖，而 running DeepSeek on Ollama 指南处理了最简单的量化路径。

2. DeepSeek API——但不是V2.5的ID

您今天无法直接在实时API上请求`deepseek-v2.5`。当前一代是 DeepSeek V4 （发布日期：2026年4月24日），以两个开放权重MoE模型的形式发货： `deepseek-v4-pro` (1.6T total / 49B active) and `deepseek-v4-flash` (284B / 13B 活跃)。V4 模型都支持一百万个 token 的上下文长度。两者均采用 MIT 许可证授权代码和权重。

The legacy deepseek-chat and deepseek-reasoner V2.5曾经响应的别名仍然被接受，但现在它们会路由到 deepseek-v4-flash （分别是在非思考模式和思考模式下）。 那些遗留ID将在2026年7月24日15:59 UTC时退役。 之后，使用它们的请求将失败。迁移只需一行 `model=` 的交换；基础 URL 不变。

Chat requests hit POST /chat/completions，一个与 OpenAI 兼容的端点。以下是一个使用 OpenAI SDK 对当前一代进行的最小 Python 示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="YOUR_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a careful reviewer."},
        {"role": "user", "content": "Summarise the V2.5 changelog."},
    ],
    temperature=1.3,
    max_tokens=1024,
)
print(resp.choices[0].message.content)

The API is stateless ——客户端必须在与每个请求一起重新发送完整的对话历史，而网页/应用程序则由服务器端维护会话历史。DeepSeek 还在相同的基 URL 上暴露了一个与 Anthropic 兼容的接口。对于更深入的说明，请参阅 DeepSeek API documentation and DeepSeek OpenAI SDK compatibility.

3. 网络聊天

DeepSeek网页和移动聊天现在默认使用V4。您无法在那里固定V2.5。

价格快照——以及为什么你可能今天不应该为V2.5付费

V2.5 的历史费率（每 1M tokens 输入错误 $0.14 / 输出 $0.28）不再是 DeepSeek 对实时 API 的定价方式。截至 2026 年 4 月，活跃的费率卡如下：

V4-Flash与V2.5的旧版miss/output定价相匹配，同时提供1M-token的上下文、MIT权重、可选的思考模式以及比V2.5更新两代的新模型基准。V3时代文章中有时提到的低谷折扣已于2025-09-05结束，并未重新引入。始终对实时数据进行合理性检查。 DeepSeek API pricing 预算前的页面——预览窗口定价可能会改变。

V4-Flash（聊天工作负载的V2.5继任者）上的实际成本示例

使用2,000-token缓存的系统提示、200-token未缓存的用户消息和300-token响应，进行一百万次调用：

Cached input   :  2,000,000,000 tokens × $0.0028/M = $5.60
Uncached input :    200,000,000 tokens × $0.14/M   = $28.00
Output         :    300,000,000 tokens × $0.28/M   = $84.00
                                                    -------
Total          :                                    $117.60

对于需要基准提升来证明投入的agentic或前沿编码工作，V4-Pro在2026-05-31之前的75%促销期间的工作负载约为$355.25（标价$1,421.00）——促销期间大约是3倍，标价时则是14倍。预算您实际需要的层级；使用 DeepSeek cost estimator 修改输入。

V2.5的最佳用例（如果你还在使用它）

• 可复现的研究。 如果您需要引用特定的历史模型及其权重，Hugging Face上的V2.5是稳定的。
• 大型卡车上的本地代码辅助。 将236B MoE量化到4位适用于某些工作站配置；搭配离线编码辅助的集成。 DeepSeek with VS Code 离线编码辅助的集成。
• 隔离部署。 自托管V2.5可以为无法向云API发送数据的团队提供内部聊天功能。请参阅[9]，了解从V2.5转换为当前模型的流程模式。 DeepSeek for coding [9]（此处应填写具体内容，如URL或文档标题）

然而，对于大多数新项目来说，V2.5并不是一个正确的起点。除非有特定原因不使用，否则请使用V4-Flash。

Comparable alternatives

如果您在此寻找当前一代的聊天模型，以下三个候选值得仔细考虑：

• DeepSeek V4-Flash ——精神上的直接继任者；与V2.5同价位但功能强大得多。
• DeepSeek V3.2 — 上代旗舰产品；在V4仍处于预览阶段时，如果您需要一个稳定的参考目标，这将很有用。
• DeepSeek Coder V2 — V2.5最初吸收的独立编码器系列。

如果您想要直接对比的上下文， DeepSeek V3 vs GPT-4o 仍然是一个有用的参考点，因为V3是V2.5的直接架构后裔，并且在与V2.5生命周期重叠的GPT-4o代进行了基准测试。

Verdict

DeepSeek V2.5是使DeepSeek API在通用聊天和代码工作中真正有用的模型，其V2.5-1210更新为V2系列画上了圆满的句号。如今，它是一个历史参考点，而不是部署目标。如果您正在维护旧的`deepseek-chat`集成，请计划进行一行迁移到 deepseek-v4-flash 在2026年7月24日15:59 UTC之前，旧版ID将退役。

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.