DeepSeek

DeepSeek介绍

DeepSeek主要功能

• 通用对话能力：DeepSeek-V2.5在创作、问答等通用任务中表现优异，能够与用户进行多语言的自然交互。
• 代码处理能力：作为融合了代码处理能力的模型，DeepSeek-V2.5在代码相关任务上表现卓越，特别是在Python、LiveCodeBench等场景中表现显著。
• 长上下文处理：DeepSeek-V2.5拥有128k的上下文长度，使其能够轻松处理大量、复杂的输入信息，如长文档、多轮对话或复杂的代码结构。
• 多模态模型DeepSeek-VL：DeepSeek-VL系列模型旨在通过结合视觉和语言处理能力，提高在真实世界场景中的性能。它们能够接受大尺寸分辨率图片作为输入，识别图片中的细小物体，并具备通用多模式理解能力，能够处理逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等。
• 开源支持：DeepSeek-V2.5已开源到HuggingFace，便于开发者访问和使用。
• 安全性提升：DeepSeek-V2.5改进了模型的安全边界，强化了抵御越狱攻击的能力，减少了安全策略对正常问题的干扰。
• Function Calling 和补全功能：DeepSeek-V2.5支持Function Calling、FIM补全、Json输出等功能，提供流畅的插件补全体验。
• 推理能力：DeepSeek-R1-Lite模型使用强化学习技术进行训练，展现出深入细致的推理能力，尤其在数学、代码以及各类复杂逻辑推理任务上表现出色。
• MLA架构和DeepSeekMoESparse结构：DeepSeek的核心技术之一是其创新的MLA架构和DeepSeekMoESparse结构，大幅降低了推理成本，同时减少了显存占用和计算量。
• Chain-of-Thought (CoT) 推理能力：DeepSeek-R1-Lite预览版模型展现了“chain-of-thought”推理能力，通过解释其正在执行的操作和原因，文档化整个过程。