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DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、车圈“新贵”,为啥多家车企都高调上车DeepSeek?
• 2、deepseek有几个版本?
• 3、deepseek各版本区别

车圈“新贵”,为啥多家车企都高调上车DeepSeek?

1、截至2025年2月13日，已有十余家车企宣布接入DeepSeek大模型，包括吉利汽车、极氪、东风汽车（含东风岚图、东风猛士等品牌）、岚图、智己、上汽宝骏、比亚迪、广汽集团、长城汽车、奇瑞集团等。这些车企主要将DeepSeek应用于智能座舱、语音交互、车控系统优化等领域，以提升用户体验和车辆智能化水平。

2、率先接入DeepSeek的不是理想车机？ 2月19日，理想汽车宣布旗下人工智能助手理想同学App全面接入DeepSeek R1&V3 671B满血版，并实现与理想自研MindGPT大模型的双向自由切换。 看上去似乎和最近很多车企纷纷接入DeepSeek没有太大区别，但相比于很多车企已经要将DeepSeek应用搭载上车，理想却选择了在理想同学App里首发。

3、多家车企宣布接入DeepSeek 得益于开源及较低算力需求等特点，横空出世的DeepSeek正在成为车圈新贵。长城汽车宣布Coffee Agent已与DeepSeek demo完成深度融合，Coffee Agent可实现同等的算力消耗带来更强大的交互效果。

4、易车讯 2月11日，上汽通用汽车今日宣布，成为首家将DeepSeek-R1推理大模型，深度融入智舱的合资车企。官方宣布，凯迪拉克、别克品牌的新车型将于近期陆续搭载使用。目前，上汽通用汽车目前已构建端云融合AI大模型中枢具有灵活插拔组件化能力，支持接入多种先进AI模型。

5、包括2024年重点车型上市，重要营销节点等——以下是来自于Deepseek的 奔驰2024：在不确定中重塑豪华，以「带电」的野心与时代共舞——赵小查 2024年的全球汽车市场，像一场充满变数的交响乐。供应链的余波、消费情绪的摇摆、电动化与燃油车的角力……每一个音符都考验着车企的定力与野心。

6、据了解，DeepSeek所收取的数据，多半是2023年公开发行的数据，因为2024年的部分数据尚未公布。基于这份数据，DeepSeek制作了一份关于车企财务健康度的排名表格。从表格中可以看出，财务状况排名前五的分别是上汽、比亚迪、大众、丰田和福特。

deepseek有几个版本?

1、DeepSeek目前主要有VVVV5-12V3和R1这几个版本。以下是关于这些版本的一些详细信息：DeepSeek-V1是初版，展示了基本的AI功能。

2、DeepSeek目前主要有六个版本，分别是DeepSeek-VDeepSeek-V2系列、DeepSeek-V5系列、DeepSeek-R1-Lite系列、DeepSeek-V3系列以及DeepSeek-R1系列。

3、DeepSeek目前主要有七个版本，包括DeepSeek-VDeepSeek-VDeepSeek-V5-12DeepSeek-VDeepSeek-RDeepSeek-R1-Zero和DeepSeek Coder。这些版本在发布时间和功能上略有不同，以满足不同用户的需求。DeepSeek-V2是2024年上半年发布的第二代模型。

4、DeepSeek目前主要有七个版本，包括DeepSeek-VDeepSeek-VDeepSeek-V5-12DeepSeek-VDeepSeek-RDeepSeek-R1-Zero，以及之前发布的DeepSeek Coder。

5、DeepSeek的各个版本在功能、性能和应用场景上有所不同。DeepSeek-V1：这是DeepSeek的起步版本，主打自然语言处理和编码任务。它支持高达128K标记的上下文窗口，能够处理较为复杂的文本理解和生成任务。然而，它在多模态能力上有限，主要集中在文本处理，对图像、语音等多模态任务的支持不足。

deepseek各版本区别

DeepSeek R1是专为复杂推理任务设计的模型，它侧重于处理深度逻辑和解决问题。在数学、代码生成和逻辑推理等领域，R1表现出色，性能可媲美OpenAI的GPT系列模型。它采用稠密Transformer架构，适合处理长上下文，但相应地，计算资源消耗也较高。

DeepSeek 5B和7B的主要区别在于模型的参数量、性能、资源消耗以及适用场景上。参数量：DeepSeek 5B的参数量为15亿，而7B版本的参数量为70亿。参数量是衡量模型规模和复杂性的重要指标，通常与模型的性能和能力密切相关。

DeepSeek 8B和14B的主要区别在于模型规模、性能表现以及适用场景上。模型规模：8B和14B分别指的是模型的参数规模，即80亿和140亿参数。参数规模越大，模型的学习和表达能力通常越强，能够处理更复杂的任务。性能表现：在性能方面，14B版本由于参数规模更大，因此在处理逻辑和正确率上通常优于8B版本。

DeepSeek目前主要有VVVV3和R1这几个核心版本。每个版本都有其特定的发布时间、性能特点和适用场景。DeepSeek V1是早期的版本，为后续版本的开发奠定了基础。DeepSeek V2系列相较于V1有了性能上的进阶，并且推出了面向对话场景优化的模型，如DeepSeek-7B-Chat和DeepSeek-67B-Chat。