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deepseek中文版

分类：生活应用系统：android

版本：v1.0.8大小：7.43M

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介绍相关评论

deepseek中文版是最近流行的一款人工智能ai助手，用户们可以在线进行非常有趣的对话和问答，并且也可以直接去输入几个关键词和角色，自动为你们生成一篇文章。软件可以同时登录多个账号，你们的所有记录和数据也都是会同步的，有需要的用户们直接下载就好。

deepseek中文版如何使用

DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。

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* 出于与 OpenAI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。

* deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。通过指定 model='deepseek-chat' 即可调用 DeepSeek-V3。

调用对话 API

在创建 API key 之后，你可以使用以下样例脚本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输出，您可以将 stream 设置为 true 来使用流式输出。

curl

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python

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nodejs

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deepseek中文版最新消息

DeepSeek-V3 正式发布

今天(2024/12/26)，我们全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。

登录官网 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。API 服务已同步更新，接口配置无需改动。当前版本的 DeepSeek-V3 暂不支持多模态输入输出。

性能对齐海外领军闭源模型

DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。

论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf

DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

● 百科知识： DeepSeek-V3 在知识类任务(MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA)上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。

● 长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。

● 代码： DeepSeek-V3 在算法类代码场景(Codeforces)，远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型;并在工程类代码场景(SWE-Bench Verified)逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。

● 数学：在美国数学竞赛(AIME 2024, MATH)和全国高中数学联赛(CNMO 2024)上，DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。

● 中文能力： DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。

生成速度提升至 3 倍

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。

开源权重和本地部署

DeepSeek-V3 采用 FP8 训练，并开源了原生 FP8 权重。

得益于开源社区的支持，SGLang 和 LMDeploy 第一时间支持了 V3 模型的原生 FP8 推理，同时 TensorRT-LLM 和 MindIE 则实现了 BF16 推理。此外，为方便社区适配和拓展应用场景，我们提供了从 FP8 到 BF16 的转换脚本。

模型权重下载和更多本地部署信息请参考：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base

deepseek中文版相较于DeepSeek-V3，DeepSeek-R1进步在哪里

V3模型和R1系列模型都是基于V3模型的更基础版本V3-Base开发的。相较于V3(类4o)模型，R1(类o1)系列模型进行了更多自我评估、自我奖励式的强化学习作为后训练。

在R1之前，业界大模型普遍依赖于RLHF(基于人类反馈的强化学习)，这一强化学习模式使用了大量由人类撰写的高质量问答以了解「什么才是好的答案」，帮助模型在奖励不明确的情况下知道如何作困难的选择。正是这项技术的使用使得GPT-3进化成了更通人性的GPT-3.5，制造了2022年年底ChatGPT上线时的惊喜体验。不过，GPT的不再进步也意味着这一模式已经到达瓶颈。

R1系列模型放弃了RLHF中的HF(human feedback，人类反馈)部分，只留下纯粹的RL(强化学习)。在其首代版本R1-Zero中，DeepSeek相当激进地启动了如下强化学习过程：为模型设置两个奖励函数，一个用于奖励「结果正确」的答案(使用外部工具验证答案的最终正确性)，另一个奖励「思考过程正确」的答案(通过一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑连贯性);鼓励模型一次尝试几个不同的答案，然后根据两个奖励函数对它们进行评分。

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DeepSeek称，R系列模型在强化学习中涌现出了「反思」能力。

DeepSeek发现，由此进入强化学习过程的R1-Zero生成的答案可读性较差，语言也常常中英混合，但随着训练时间增加，R1-Zero能不断「自我进化」，开始出现诸如「反思」这样的复杂行为，并探索解决问题的替代方法。这些行为都未曾被明确编程。

DeepSeek称，这种「啊哈时刻」出现在模型训练的中间阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其初始方法来学习分配更多的思考时间。「这一刻彰显了强化学习的力量和美妙——只要提供正确的激励，模型会自主开发高级解决问题的策略。」DeepSeek称，经过数千个这样的「纯强化学习」步骤，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与OpenAI-o1-0912的性能相匹配了。

DeepSeek在论文中说，「这是第一个验证LLMs的推理能力可以纯粹通过RL(强化学习)来激励，而不需要SFT(supervised fine-tuning，基于监督的微调)的开放研究。」

不过，由于纯强化学习训练中模型过度聚焦答案正确性，忽视了语言流畅性等基础能力，导致生成文本中英混杂。为此DeepSeek又新增了冷启动阶段——用数千条链式思考(CoT)数据先微调V3-Base模型，这些数据包含规范的语言表达和多步推理示例，使模型初步掌握逻辑连贯的生成能力;再启动强化学习流程，生成了大约60万个推理相关的样本和大约20万个与推理无关的样本，将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base后，就得到了R1——前面提到，DeepSeek还用这80万个以思维链为主的数据微调了阿里巴巴的Qwen系列开源模型，结果表明其推理能力也提升了。