deepseek基于gpt（DeepSeek基于通义千问模型的蒸馏模型）

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、gpt和deepseek对比
• 2、deepseek的利弊
• 3、deepseek各版本区别

gpt和deepseek对比

1、而百度则是一个更为综合的互联网服务平台，除了提供搜索功能外，还有丰富的资讯内容、智能小程序以及多种服务如贴吧、云存储、地图等。百度的搜索引擎基于其海量的数据和先进的算法，能够快速准确地为用户找到全网的信息。

2、DeepSeek是AI智能助手。DeepSeek由深度求索公司开发，它利用AI技术帮助用户完成范围广泛的任务。与ChatGPT类似，DeepSeek不仅在技术上有所突破，还在成本方面具备更多优势，这得益于其规模化运营，能够有效分摊固定成本。

3、此外，DeepSeek是开源大语言模型，便于企业和开发者根据特定需求开发应用。它具有强大的任务通用性，能处理自然语言处理、代码生成、数学推理等多类任务。其旗舰模型在基准测试中表现超越了一些知名模型，与GPT-4等相当。

4、DeepSeek已成为国际人工智能领域的重要参与者，主要体现在以下方面： 技术竞争力强：其模型如DeepSeek - V3和DeepSeek - R1表现出色，R1在逻辑推理基准测试中准确率达92%，超GPT - 4的78%；V3在全球人工智能模型基准测试中名列前茅。

deepseek的利弊

1、DeepSeek作为一种人工智能技术，如同其他技术一样，是一把双刃剑，在带来诸多益处的同时，也可能存在一些潜在影响。从积极方面看，DeepSeek在自然语言处理、图像识别等领域能发挥重要作用。它可以助力信息检索与分析，帮助人们快速获取所需知识；在医疗影像识别等场景，辅助医生更精准地诊断疾病。然而，它也可能带来一些潜在问题。

2、面对新数据和任务，能灵活运用所学，举一反三。不深度思考下，知识学习较为孤立，难以迁移运用，遇到新变化就难以有效应对。决策质量上，深度思考让DeepSeek在面对问题决策时，综合考量多种因素和可能结果，权衡利弊后给出更合理、全面的方案。

3、在模型的可解释性上，DeepSeek 和很多先进模型一样，作为黑盒模型，难以清晰地解释其决策过程和依据。这在对决策依据要求较高的领域，如医疗诊断辅助、金融风险评估等，会限制其应用。此外，与一些行业内广泛应用、发展成熟的模型相比，DeepSeek 的生态建设相对不够完善。

deepseek各版本区别

DeepSeek的各个版本在功能、性能和应用场景上有所不同。DeepSeek-V1deepseek基于gpt：这是DeepSeek的起步版本deepseek基于gpt，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。

DeepSeek的各版本主要区别在于发布时间、参数规模、功能特点和应用场景。DeepSeek Coder是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型，性能接近GPT-4，适用于广泛的语言任务。

DeepSeek的各个版本在发布时间、功能特点、参数规模和应用场景等方面存在区别。DeepSeek Coder 是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。它于2023年11月发布，参数范围在1B至33B之间。

这些版本在发布时间和功能上略有不同，例如DeepSeek-V3是一个参数规模达6710亿的混合专家语言模型，在性能上有所超越，而DeepSeek-R1则是推出的深度推理版本，具有自主推理能力。另外，DeepSeek还提供deepseek基于gpt了面向编码任务的开源模型DeepSeek Coder，以及支持广泛语言理解的通用模型DeepSeek LLM。