DeepSeek華為版最新版本

DeepSeek華為版最新版本是杭州深度求索官方推出的AI助手，其總參數超過600B的DeepSeek-V3大模型一經開源即在海內外引起震動。這款AI助手具有多項性能指標，可與海外頂尖模型相媲美，以其更快的速度和更強大全麵的功能，為用戶答疑解惑，助力高效美好的生活。

官方說明

DeepSeek 官方推出的 AI 助手，免費體驗與全球領先 AI 模型的互動交流。

使用一經開源即在海內外引起震動、總參數超過 600B 的 DeepSeek-V3 大模型，多項性能指標對齊海外頂尖模型，用更快的速度、更加全麵強大的功能為你答疑解惑，助力高效美好的生活。

軟件特色

智能對話

高智商模型，順滑對話體驗

深度思考

先思考後回答，解決推理難題

AI 搜索

全網搜索，信息實時掌握

文件上傳

閱讀長文檔，高效提取信息

DeepSeek V3模型驅動

App背後的模型正是前段時間爆火的DeepSeek V3——以1/11算力訓練超越Llama 3的模型，震撼一整個AI圈。

它是一個參數量為671B的MoE模型，激活37B，在14.8T高質量token上進行了預訓練。

它發布即完全開源，在多項測評上，DeepSeek V3達到了開源SOTA，超越Llama 3.1 405B，能和GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等TOP模型正麵掰掰手腕。

而其價格比Claude 3.5 Haiku還便宜，僅為Claude 3.5 Sonnet的9%。

而如果要平衡性能和成本，它成了DeepSeek官方繪圖中唯一闖進“最佳性價比”三角區的模型。

也正因為之前DeepSeek太受關注，還有一些假冒App，網友們深受其害。

現在總算是有了官方正版可以使用啦~

deepseek和豆包哪個厲害

DeepSeek：專業數據分析與知識挖掘助手

DeepSeek定位為專業場景下的數據分析和知識挖掘工具，專為技術與商業領域設計。

特點與優勢：

強大的數據處理和技術文檔解析能力。提供深入的知識圖譜和報告生成功能。支持多領域的專業知識問答。

適用場景：

適合科研人員、企業決策者和需要深度分析的用戶。?

豆包：輕鬆有趣的社交型助手

豆包定位為一款注重互動性和趣味性的AI助手，非常適合日常聊天和娛樂應用。

特點與優勢：

響應快速，語言風格輕鬆幽默。擅長趣味問答、閑聊和簡單信息查詢。適合需要輕鬆交流或快速生成娛樂內容的用戶。

適用場景：

適合日常生活中的娛樂需求，如調節心情或進行簡單的知識探索。

總體來說，DeepSeek和豆包各有特色，因此，選擇哪個更厲害取決於具體的應用場景和需求。

使用說明

百科知識：DeepSeek-V3 在知識類任務（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 顯著提升，接近當前表現最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。

代碼：DeepSeek-V3 在算法類代碼場景（Codeforces），遠遠領先於市麵上已有的全部非 o1 類模型，並在工程類代碼場景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。

長文本：長文本測評方麵，在DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表現超越其他模型。

數學：在美國數學競賽（AIME 2024, MATH）和全國高中數學聯賽（CNMO 2024）上，DeepSeek-V3 大幅超過了所有開源閉源模型。

中文能力：DeepSeek-V3 與 Qwen2.5-72B 在教育類測評 C-Eval 和代詞消歧等評測集上表現相近，但在事實知識 C-SimpleQA 上更為領先。

關於我們

DeepSeek Chat：支持自然語言處理、問答係統、智能對話、智能推薦、智能寫作和智能客服等多種任務。能夠理解並回應用戶的各種問題和需求，包括閑聊、知識查詢、任務處理等。提供多語言支持，能夠根據用戶的語氣和情緒調整對話風格。支持文件上傳功能，可掃描讀取圖片或文件中的文字內容。

DeepSeek Coder：專注於編程代碼生成、調試和優化。在編程能力上顯著提升，能夠提供多個解決方案以解決編程瓶頸問題。支持代碼優化和重構任務，提高代碼可讀性和可維護性。模型訓練成本低，支持大規模數據處理。

DeepSeek R1：支持模型蒸餾，蒸餾出的1.5B、7B、8B、14B等小模型非常適合在本地部署，尤其適合資源有限的中小企業和開發者。基於強化學習（RL）驅動，專注於數學和代碼推理，支持長鏈推理（CoT），適用於複雜邏輯任務。

DeepSeek-R1 發布，性能對標 OpenAI o1 正式版

DeepSeek V3：參數量為671億，激活參數為37億。在14.8T高質量token上進行了預訓練，性能表現達到開源SOTA水平，超越Llama 3.1 405B和GPT-4o等頂尖模型，在數學能力方麵表現尤為突出。訓練成本僅需約558萬美元，相比傳統模型大幅降低。完全開源，訓練細節公開。

DeepSeek V2：參數量為236億，激活參數為21億。支持128K上下文窗口，顯存消耗低，每token成本大幅降低。

性能對齊 OpenAI-o1 正式版

DeepSeek-R1 在後訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有極少標注數據的情況下，極大提升了模型推理能力。在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

蒸餾小模型超越 OpenAI o1-mini

我們在開源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 兩個 660B 模型的同時，通過 DeepSeek-R1 的輸出，蒸餾了 6 個小模型開源給社區，其中 32B 和 70B 模型在多項能力上實現了對標 OpenAI o1-mini 的效果。

開放的許可證和用戶協議

為了推動和鼓勵開源社區以及行業生態的發展，在發布並開源 R1 的同時，我們同步在協議授權層麵也進行了如下調整：

模型開源 License 統一使用 MIT。我們曾針對大模型開源的特點，參考當前行業的通行實踐，特別引入 DeepSeek License 為開源社區提供授權，但實踐表明非標準的開源 License 可能反而增加了開發者的理解成本。為此，此次我們的開源倉庫（包括模型權重）統一采用標準化、寬鬆的 MIT License，完全開源，不限製商用，無需申請。

產品協議明確可“模型蒸餾”。為了進一步促進技術的開源和共享，我們決定支持用戶進行“模型蒸餾”。我們已更新線上產品的用戶協議，明確允許用戶利用模型輸出、通過模型蒸餾等方式訓練其他模型。

DeepSeek App與網頁端

登錄DeepSeek官網或官方App，打開“深度思考”模式，即可調用最新版 DeepSeek-R1 完成各類推理任務。