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深度求索（DeepSeek），成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，并在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型（DeepSeek-MoE），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。和 DeepSeek AI 对话，轻松接入 API。

主要功能：

1. 文本理解与生成：
   • 支持多语言文本的语义解析、摘要生成和创作辅助。
   • 模型总参数达236B+，每次推理调用的参数仅12.9B左右。
   • 例如，在内容生成中，DeepSeek 能够将复杂的科学知识简化为易懂的语言，并生成相关图表。
2. 数据处理：
   • 提供高效的数据清洗、分类和结构化能力。
   • 在数据分析中，DeepSeek 提供描述性统计、回归分析、聚类分析等功能。
3. 多模态输入支持：
   • DeepSeek-V3 支持图文混合输入任务。
   • 在智能灌溉中，结合土壤传感器数据与气象预测模型，动态调整灌溉方案。
4. API 集成：
   • 允许开发者通过简单的 API 调用将 DeepSeek 的功能嵌入到自己的应用中。
   • 支持与主流办公软件深度整合，提供私有化部署方案。

产品发布与特性：

1. 产品发布：推出 DeepSeek-V2.5，融合通用和编码能力，对 API 和 Web 进行了升级，提供全新体验，重新定义可能性。
2. 免费访问与特性优势
   • 提供 DeepSeek-V2.5 的免费访问。
   • 具备 64K 上下文长度（API 端），开源模型支持 128K 上下文长度，在当前主要大模型排行榜上表现出色，在 AlignBench 排名前三，超越 GPT-4 且接近 GPT-4-Turbo；在 MT-Bench 处于顶级行列，可与 LLaMA3-70B 竞争且优于 Mixtral 8x22B，尤其擅长数学、代码和推理。

产品优势总结：

1. 参数规模与上下文长度：拥有 236B 参数，API 端 64K 上下文长度（开源模型 128K 上下文长度），为处理长文本和复杂任务提供了基础。
2. 性价比高：输入和输出令牌定价具有成本效益，在提供强大功能的同时，价格相对合理，适合追求性价比的用户和企业。
3. 兼容性好：与 OpenAI API 兼容，可实现无缝对接，便于用户在现有系统或工作流程中集成和使用 DeepSeek-V2.5，减少迁移成本和技术障碍。
4. 高性能推理：DeepSeek-V3-MoE 表现为当前国产模型推理速度第一梯队。
5. 开源协议友好：可商用、可改造、无任何授权门槛；通过开源模型和开发者社区，推动技术创新和普惠应用。
6. 多模态理解与生成：DeepSeek-VL 版本支持图文问答、OCR解析等任务。
7. 模型能力对比强[历史数据]：在多个测评维度与其他主流模型对比中展现出优势，如在 AlignBench、MT-Bench、MMLU、GSM8K、MATH、BBH、HumanEval 等测评中，DeepSeek-V2.5 在部分指标上超越或接近 GPT-4、GPT-4-Turbo 等模型，相比 GPT-3.5、Gemini1.5 Pro、Claude3 系列、abab 系列、ERNIE-4.0、GLM-4、Moonshot-v1、Baichuan 3、Qwen1.5 72B、LLaMA 3 70B、Mixtral 8x22B 等模型也有自身优势，具体数据表格清晰呈现了各项指标的对比情况。

技术细节：

1. Mixture of Experts (MoE) 架构：高效推理，低显存消耗，兼顾性能与成本；每次推理只激活部分专家网络，大幅减少计算量。
2. 基础+多任务混合预训练：包括问答、摘要、代码理解、对话、图文问答；预训练数据规模达6T+，涵盖中/英/多领域数据。
3. 兼容性与部署适配：全系列模型已支持 transformers、vLLM、bitsandbytes、flash-attention 2。

实际应用表现：

1. 智能客服：提升了客服系统的智能化水平和用户体验，例如，通过情绪监测和自动调整回复策略，提升用户满意度。
2. 制造业：在产品质量检测中，利用图像识别技术提高检测效率和准确率；在生产流程优化中，实时分析生产线数据，动态调整生产节奏。
3. 农业：在智能灌溉中，通过土壤传感器数据和气象预测模型，实现节水和增产；在病虫害预测与防治中，整合多源数据，生成个性化防治方案。
4. 医疗行业：在疾病诊断中，分析病历和影像，提升诊断准确率；在慢性病管理中，提供动态饮食建议和服药预警。

潜在使用案例：

1. 智能家居：通过自然语言处理和数据挖掘，生成个性化家居控制方案。
   • 例如，在设备控制、场景管理、语音交互中提升家庭生活的便利性和舒适性。
2. 物流和仓储：
   • 在供应商风险预警中，监控供应商财务数据和舆情，评估供应中断风险。
   • 在智能分拣与搬运中，通过AGV和AMR实现高效拣货。
3. 办公软件：
   • 在文档处理中，提供语法检查、风格润色、内容扩充等功能。
   • 在会议管理中，实现会议议程制定、实时语音转文字、会议重点提取等。
4. 网络安全：
   • 在自动威胁检测中，通过深度学习技术快速识别恶意软件和攻击行为。
   • 在入侵响应中，优化事件响应，提供最佳应对策略。