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DeepSeek deepseek手机版人工智能

DeepSeek中文版是近期备受欢迎的一款人工智能AI助手。用户能够在线展开趣味十足的对话与问答，还能直接输入几个关键词和角色，软件便会自动为用户生成一篇文章。该软件支持同时登录多个账号，用户所有的记录与数据都会实现同步。有需求的用户使用即可。

deepseek中文版如何使用

DeepSeek API采用与OpenAI兼容的API格式，只需对配置加以修改，您就能借助OpenAI SDK访问DeepSeek API，也可以选用与OpenAI API兼容的软件来达成同样目的。

* 考虑到与 OpenAI 兼容，您也能够把 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用。不过要留意，这里的 v1 与模型版本并无关联。

deepseek - chat 模型现已全面升级至 DeepSeek - V3 ，且接口保持不变。只需指定 model='deepseek - chat' ，就能调用 DeepSeek - V3 。

调用对话 API

创建API key后，你可利用以下样例脚本访问DeepSeek API。该样例采用非流式输出，若要使用流式输出，可将stream设为true 。

curl

python

nodejs

deepseek中文版最新消息

DeepSeek-V3 正式发布

今日（2024年12月26日），我们全新系列模型DeepSeek-V3的首个版本正式上线，同时进行开源。

只需登录 chat.deepseek.com ，就能与最新版 V3 模型展开对话。同时，API 服务也已同步完成更新，接口配置维持不变，无需进行改动。需要注意的是，当前版本的 DeepSeek-V3 暂时不支持多模态输入输出。

性能对齐海外领军闭源模型

DeepSeek-V3是自研的MoE模型，拥有6710亿参数，激活量为370亿，在14.8万亿token上完成了预训练。

论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf （可表述为：该论文的链接为：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf ）以上括号内为一种修改示例，你可按需选择，也可进一步明确对修改的要求，以便我更精准作答。

DeepSeek-V3在多项评测中成绩超越了Qwen2.5 - 72B、Llama - 3.1 - 405B等其他开源模型，在性能方面与世界顶尖的闭源模型GPT - 4o以及Claude - 3.5 - Sonnet不相上下。

● 百科知识：DeepSeek - V3 在知识类任务（如 MMLU、MMLU - Pro、GPQA、SimpleQA 等）方面的水平相较于前代 DeepSeek - V2.5 有显著提升，已接近目前表现最为出色的模型 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022 。

在长文本测评里，于 DROP、FRAMES 以及 LongBench v2 这些方面，DeepSeek-V3 的平均表现胜过其他模型。

● 代码方面：DeepSeek-V3 在算法类代码场景（如 Codeforces）中，大幅超越市面上现有的所有非 o1 类模型；而在工程类代码场景（SWE - Bench Verified）中，其表现已接近 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。

● 数学领域：在2025年美国数学竞赛（AIME 2025）以及2025年全国高中数学联赛（CNMO 2025）中，DeepSeek - V3的表现远远超越了所有开源与闭源模型。

● 中文能力方面：DeepSeek - V3 与 Qwen2.5 - 72B 在教育类测评 C - Eval 以及代词消歧等评测集里的表现不相上下，然而在事实知识 C - SimpleQA 评测中，DeepSeek - V3 更为突出。

生成速度提升至 3 倍

借助算法与工程方面的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度由 20TPS 显著提升到 60TPS，相较于 V2.5 模型达成了 3 倍的增长，为用户带来更为快捷流畅的使用感受。

开源权重和本地部署

DeepSeek-V3运用FP8进行训练，且将原生FP8权重予以开源。

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模型与R1系列模型均以V3模型的基础版本V3 - Base为开发基础。和V3（类4o）模型相比，R1（类o1）系列模型在进行后训练时，采用了更多自我评估、自我奖励形式的强化学习。

在R1出现以前，业界的大模型大多依赖RLHF（基于人类反馈的强化学习）。这种强化学习模式运用了诸多由人类编写的高质量问答内容，以此来明晰「究竟何为优质答案」，助力模型在奖励不明确的情形下，知晓如何做出艰难抉择。正是因为运用了这项技术，GPT - 3才得以进化为更具人性的GPT - 3.5，从而在2022年年末ChatGPT上线时，为用户带来了惊喜体验。然而，GPT后续不再进步，这表明该模式已然触及瓶颈。

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。

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表示，这种“啊哈时刻”出现在模型训练的中间阶段。在这一阶段，DeepSeek - R1 - Zero通过重新评估自身初始方法，学会分配更多思考时间。“这一刻充分展现了强化学习的力量与美妙——只要给予正确激励，模型便会自主开发出高级的问题解决策略。”DeepSeek称，历经数千个这样的“纯强化学习”步骤后，DeepSeek - R1 - Zero在推理基准测试中的性能达到了与OpenAI - o1 - 0912相当的水平。

DeepSeek在论文里提到，「这是首个验证大语言模型（LLMs）的推理能力能够单纯借助强化学习（RL）来激发，而无需基于监督的微调（SFT，supervised fine-tuning ）的开放性研究。」

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。