模型簡介
DeepSeek-R1 在後訓練階段廣泛採用了強化學習技術，僅使用少量標記數據就顯著提升了模型的推理能力。在涉及數學、編碼以及自然語言推理的任務中，其表現與OpenAI的o1官方發布版相當。
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
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
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
模型比較
DeepSeek-R1 vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
相關模型
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。
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DeepSeek-V3-0324
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DeepSeek-V2-Lite-Chat
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DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（MoE），以其經濟的訓練和高效的推理能力著稱。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。
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