Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，通常用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。Seq2Seq模型通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。这两个部分可以使用多种RNN变体来实现，如标准RNN、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。

对于选项分析：

A: 1 V N - 这通常不是一个标准的术语来描述Seq2Seq模型。

B: N V N - 这也不是一个标准的术语来描述Seq2Seq模型。

C: N V M - 同样，这不是一个标准的术语。

D: 2 V N - 这个选项可以理解为"两个部分的RNN"，即编码器和解码器都使用RNN，这与Seq2Seq的基本结构相符。

因此，最接近正确答案的选项是D: 2 V N，因为Seq2Seq模型通常由两个部分（编码器和解码器）组成，每个部分可以使用RNN变体来实现。