一款开源、低成本、推理能力强大的大语言模型,具备与 OpenAI 同类模型相媲美的性能,正在重塑全球 AI 生态格局。

🧠 一、基本信息

1. 模型名称与版本

  • 模型名称:DeepSeek-R1、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3
  • 所属公司/机构:杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(DeepSeek)
  • 网址https://www.deepseek.com

2. 版本和发布时间

  • DeepSeek-R1:2025 年 1 月发布,首次亮相即获得国际 AI 领域的高度评价。
  • DeepSeek-V2:2024 年 5 月发布,采用混合专家架构(MoE),在性能和效率上实现突破。
  • DeepSeek-V3:2025 年 5 月发布,进一步提升了推理能力和多模态支持,支持长达 128K token 的上下文窗口。

⚙️ 二、技术架构与能力

1. 模型规模

  • DeepSeek-R1:具体参数未公开,但被认为是接近 OpenAI GPT-4 的竞争者。
  • DeepSeek-V2:总参数量为 2360 亿,其中每次激活 210 亿参数,支持 128K token 的上下文窗口。
  • DeepSeek-V3:在 DeepSeek-V2 的基础上进一步优化,提升了多模态处理能力和推理性能。

2. 训练数据与语料

  • 数据覆盖范围:涵盖中英文文本、代码、数学、逻辑推理等多种领域。
  • 是否包含多模态数据:是,支持图像、音频等多模态输入和输出。

3. 技术亮点

  • 支持的输入类型:文本、图像、音频、视频、代码等。
  • 支持的输出能力:文本生成、图像生成、音频输出、代码生成、数学推理等。
  • 关键技术特性:混合专家架构(MoE)、多头潜在注意力(MLA)、高效推理、低成本训练。

🛠️ 三、功能与应用场景

1. 通用能力

  • 文本生成:生成自然语言文本,支持多种语言。
  • 问答:回答用户提出的问题,支持多种领域。
  • 翻译:支持多语言之间的翻译。
  • 改写:对文本进行改写,保持原意。
  • 摘要:提取文本的关键信息,生成摘要。
  • 推理:进行逻辑推理,解决复杂问题。
  • 代码生成:生成编程代码,支持多种编程语言。
  • 数学解题:解决数学问题,提供解题过程。
  • 逻辑推断能力:进行逻辑推理,解决复杂问题。
  • 文生图:根据文本描述生成图像。
  • 图生视频:根据图像生成视频。

2. 典型应用

  • 办公自动化:自动生成文档、报告等,提高办公效率。
  • 内容创作:生成文章、新闻、广告等内容。
  • 编程辅助:生成代码,提供编程建议。
  • 企业场景:在客户服务、数据分析等方面提供支持。

📊 四、性能表现

1. 评测指标

  • 公开基准测试得分:在多个基准测试中表现优异,特别是在代码生成和数学推理方面。
  • 与其他模型的对比表现:在多项任务中超越 OpenAI GPT-4、Google Gemini 等模型。

2. 实际表现

  • 稳定性:在各类任务中表现稳定。
  • 效率:处理速度快,响应时间短。
  • 上下文保持能力:能够理解和保持上下文信息。

🧩 五、接口与产品形态

1. 使用方式

  • 是否开放 API:是,提供 API 接口,支持集成。
  • 是否嵌入到现有产品:是,已嵌入 DeepSeek App、Web 等平台。

2. 上下文长度/窗口大小

  • 支持的 token 数量:DeepSeek-V2 支持 128K token 的上下文窗口。

3. 插件/工具能力

  • 是否支持代码运行:是,支持生成和运行代码。
  • 是否支持联网搜索:是,支持联网搜索功能。
  • 是否支持文件处理:是,支持处理多种格式的文件。
  • 是否支持图像生成:是,支持根据文本生成图像。

💰 六、定价与可用性

1. 收费模式

  • 免费与付费版本的功能差异:付费版本提供更多的功能和更高的性能。
  • 按调用量收费还是订阅制:具体收费模式未公开。
  • 针对企业/开发者的授权政策:提供企业级授权,支持定制化服务。

2. 可用平台

  • 是否支持网页:是,支持通过网页访问。
  • 是否支持桌面应用:是,支持桌面应用。
  • 是否支持移动端:是,支持移动端应用。
  • API 是否支持主流编程语言集成:是,支持多种编程语言的集成。

3. 使用建议

  • 建议:适用于需要处理多种任务的企业和开发者,特别是在中文处理和气象预测等领域。

🌟 七、行业意义与展望

1. 行业意义

  • 推动 AI 技术发展:DeepSeek 在多个领域的应用推动了 AI 技术的发展。
  • 提升行业效率:通过自动化处理任务,提高了各行业的工作效率。

2. 挑战与展望

  • 适用场景:适用于自然语言处理、图像识别、气象预测等多种场景。
  • 挑战:需要进一步提升模型的准确性和适应性。
  • 技术发展:未来将继续优化模型,拓展更多应用场景。
大模型文本模型

LaMDA

2025-5-23 0:13:06

大模型文本模型绘画模型视频模型语音模型

Gemini

2025-5-23 0:23:45

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