deepseekgpt性能（deepprog）

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、deepseek真的那么厉害吗
• 2、deepseek与其他ai的区别
• 3、deepseek的优点
• 4、deepseek各版本区别
• 5、deepseek技术特点
• 6、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

deepseek真的那么厉害吗

总体而言，DeepSeek在诸多方面表现出色，在技术实力和应用效果上值得肯定，但也不能简单认定它在所有场景都绝对“厉害” ，不同应用场景下其优势和不足会有所不同。

但总体而言，DeepSeek达到了较高水平，在技术发展中占据重要地位 。

DeepSeek在人工智能领域有出色表现，但“极其厉害”的评价需从多方面分析。在模型性能上，DeepSeek展现出强大实力。它在大规模数据训练中，能够快速收敛并达到较高的准确率，在一些基准测试里取得不错成绩，处理复杂任务时具备良好的泛化能力，可有效应对不同场景和领域的问题。

在性能方面，DeepSeek在多种基准测试中展现出强劲实力。它在大规模数据集上进行训练，能够对复杂的语言模式和语义关系进行深度学习，在文本生成、知识问答等任务里，回答的准确性和逻辑性都可圈可点，与顶尖模型相比也不逊色。

deepseek与其他ai的区别

DeepSeek和AI并不是完全对等可比的概念，它们存在诸多不同。 定义范畴：AI即人工智能，是一个广泛的领域，涵盖了使机器能够模拟人类智能的理论、技术和应用，旨在让系统具备感知、学习、推理、决策等能力。而DeepSeek是由字节跳动开发的模型架构，属于人工智能技术体系下的具体成果。

因此，虽然DeepSeek是AI的一种体现，但两者并不等同。AI是一个更广泛、更基础的概念，而DeepSeek则是在这个基础上开发出来的具体应用。

因此，虽然DeepAI智能助手和DeepSeek都涉及人工智能技术，但它们是两个不同的产品或技术。DeepAI智能助手是一个具体的软件应用，而DeepSeek则是一种应用于智能助手的技术。

AI和DeepSeek并不完全一样。AI，即人工智能，是一个广泛的概念，它指的是让机器像人类一样能够“思考”和“学习”的能力。这包括了多种技术和算法，如深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等。AI的目标是使机器能够处理各种信息，并从中智能地学习和推断。

AI与DeepSeek的区别在于技术定位、应用优化和生态策略上的显著差异。AI是一个广泛的概念，涵盖了通过计算机程序实现的各种智能行为。它包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域，并应用于图像识别、语音识别、决策制定等多个方面。

deepseek的优点

Kimi和DeepSeek在功能优势上存在诸多不同。Kimi：在理解复杂问题和多轮对话方面表现出色，能够深入分析问题背后的含义，给出全面且精准的它还擅长处理自然语言生成任务，无论是撰写文案、故事创作还是语言翻译等，都能生成高质量、符合语境的内容。

DeepSeek保存对话的方法主要有以下几种：使用#标签保存对话记录：在DeepSeek的对话界面中，你可以直接在对话内容前加上“#”标签来标记和保存重要的对话。例如，如果你想保存关于项目计划的对话，可以在对话前加上“#项目计划”。优点：通过标签，你可以轻松地检索和回顾之前标记的对话记录，提高查找效率。

本地部署DeepSeek的好处主要包括数据安全、处理速度、定制化服务以及成本控制。数据安全是本地部署DeepSeek的首要好处。由于数据存储在本地，而不是在云端，因此能大大降低数据泄露或被非法访问的风险。对于那些处理敏感信息或需要高度保障数据安全的企业来说，这一点至关重要。

DeepSeek是一个具有一定靠谱性的工具。它在多个领域有不错表现。在自然语言处理方面，DeepSeek的模型展现出较强的语言理解和生成能力。它能够处理各类文本任务，像文本生成、问答系统等，生成的文本质量较高，逻辑连贯，语义表达准确，能较好满足用户在内容创作等方面的需求。

DeepSeek的好处包括强大、便宜、开源、免费、联网和本土化等六大优势。首先，DeepSeek的推理能力强大，可以和ChatGPT的GPT-1相媲美，在众多模型中脱颖而出。它不仅能解答各种知识性问题，还能进行深度思考，展示思维链，帮助理解知识关联。

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-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。

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。

DeepSeek-V2是2024年上半年发布的第二代模型。DeepSeek-V5是同年9月发布的升级版本，显著提升了通用能力和代码生成能力。DeepSeek-V5-1210则是在同年12月发布的最终版微调模型，它在数学、代码、写作等能力上有了全面提升，并新增了联网搜索功能。

deepseek技术特点

值得一提的是，DeepSeek还具备强大的安全性，在数据传输和存储过程中采用先进的加密技术，确保用户数据的安全性和隐私性。总的来说，DeepSeek以其高效的搜索能力、用户友好的界面、强大的数据整合能力、灵活的定制性以及强大的安全性等特点，赢得了广大用户的喜爱。无论是企业、政府机构还是教育机构等，都可以应用DeepSeek来满足不同领域的需求。

而DeepSeek则是一个专注于通过深度学习提升智能助手反应速度和认知能力的大模型技术。它能够理解用户的更多细节与需求，进而提供个性化的反馈和建议。DeepSeek技术被应用于华为的小艺助手中，显著提升了AI助手的智能化程度。

豆包：其技术特点主要体现在制作工艺和原料选择上，如发酵程度、蒸煮时间、豆沙的甜度和口感等。DeepSeek：其技术特点则体现在深度学习算法的优化、模型训练的效率、数据处理的灵活性等方面。用户群体：豆包：主要面向广大消费者，特别是喜欢中式点心的人群。

技术团队与创始人：创始人梁文锋是“学霸”，有金融与量化投资经验，其带领搭建的算力底座为DeepSeek崛起奠基。团队规模不到140人，但超85%成员有硕士学位，40%以上有博士学位，平均约28岁，多毕业于国内顶尖高校。

DeepSeek的蒸馏技术在多个方面展现出创新特性。知识迁移创新：DeepSeek的蒸馏技术能高效地将大规模教师模型的知识迁移到较小的学生模型中。它突破了传统方法在知识传递上的局限，通过独特的算法机制，让学生模型更精准地学习教师模型的关键知识，实现模型性能在较小规模下的提升。

一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

在模型初始化阶段，团队利用Qwen-8B进行改造，引入随机性显著加快了收敛速度，并在整个预训练过程中带来了更好的整体性能表现。在MoE模型中，实现共享expert与routing expert的整合，提升模型灵活性与性能。实验中表现最佳的配置包括4个总是被激活的共享expert和每次只激活其中4个的60个routing expert。

Gemini的训练过程在新TPUv5 Pod上进行，算力达到约1e26 FLOPS，比训练GPT-4的算力大5倍。其训练数据库包含YouTube上936亿分钟的视频字幕，数据集规模约为GPT-4的两倍。谷歌下一代大模型Gemini可能采用MoE架构，使用投机采样技术，通过小模型提前生成token并传递给大模型进行评估，以提高模型推理速度。

DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。