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DeepSeek-R1
模型參數數量
671B
模型參數數量
附屬組織
DeepSeek
附屬組織
開源
許可證類型
發佈時間
2025-01-20
發佈時間

模型簡介
DeepSeek-R1 在後期訓練階段廣泛使用了強化學習技術,隻需少量注釋數據就能顯著增強模型的推理能力。在涉及數學、編碼和自然語言推理的任務中,它的表現與 OpenAI 官方發布的 o1 不相上下。
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語言理解能力 語言理解能力
語言理解能力
能夠理解複雜的上下文並產生邏輯上的連貫句子,儘管偶爾會在音調控制中脫離。
7.5
知識覆蓋範圍 知識覆蓋範圍
知識覆蓋範圍
涵蓋200多個專業領域,實時整合最新的研究結果和跨文化知識。
9.0
推理能力 推理能力
推理能力
可以通過三個以上的步驟執行邏輯推理,儘管在處理非線性關係時效率下降。
8.5
相關模型
DeepSeek-V3-0324 DeepSeek-V3 在多項評估中超越 Qwen2.5-72B 與 Llama-3.1-405B 等開源模型,性能媲美 GPT-4 與 Claude-3.5-Sonnet 等頂尖閉源模型。
DeepSeek-R1-0528 Deepseek R1 的最新版本。
DeepSeek-V2-Chat-0628 DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型(Mixture-of-Experts),其特點是訓練成本經濟且推理高效。它總共有2360億個參數,每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2 性能更強,同時節省了42.5%的訓練成本,將KV緩存減少93.3%,並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。
DeepSeek-V2.5 DeepSeek-V2.5 是一個升級版本,結合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型整合了前兩個版本的通用和編碼能力。
DeepSeek-V3-0324 在多項評估中,DeepSeek-V3的表現優於其他開源模型,例如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B,並且其性能與頂級閉源模型,如GPT-4和Claude-3.5-Sonnet相當。
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