模型介绍
DeepSeek-R1 在后训练阶段广泛采用了强化学习技术，仅使用少量标记数据就显著提升了模型的推理能力。在涉及数学、编码以及自然语言推理的任务中，其表现与OpenAI的o1官方发布版相当。
语言理解能力
可理解复杂语境并生成逻辑连贯的句式，但在语气把控上偶有偏差。
7.5
知识覆盖范围
覆盖超200个专业领域，实时整合最新科研成果与跨文化知识。
9.0
推理能力
能完成三步以上的逻辑推演，但处理非线性关系时效率下降。
8.5
模型比较
相关模型
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 是一种强大的混合专家模型（Mixture-of-Experts），其特点是训练成本经济且推理高效。它总共有2360亿个参数，每次生成每个标记时激活其中的210亿个参数。与DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更强，同时节省了42.5%的训练成本，将KV缓存减少了93.3%，并将最大生成吞吐量提高了5.76倍。
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 是一个升级版本，结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型集成了前两个版本的通用和编码能力。
DeepSeek-V3-0324
在多项评估中，DeepSeek-V3的表现优于其他开源模型，如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B，并且其性能与顶级闭源模型，如GPT-4和Claude-3.5-Sonnet相当。
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek-V2 是由 DeepSeek 提出的强大混合专家模型（MoE），DeepSeek-V2-Lite 是它的轻量版。
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 是一种强大的混合专家模型（MoE），以其经济的训练和高效的推理能力著称。它总共有2360亿个参数，每次生成每个标记时激活其中的210亿个参数。与DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2性能更强，同时节省了42.5%的训练成本，将KV缓存减少了93.3%，并将最大生成吞吐量提高了5.76倍。
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