AI功能描述:具备自然语言处理、逻辑推理、多模态学习等能力,广泛应用于推理、语言理解、图像分析等领域的Ai工具
DeepSeek 视频介绍:
DeepSeek 图文介绍:

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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 多模态理解与生成:DeepSeek-VL 版本支持图文问答、OCR解析等任务。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
DeepSeek 是一款强大的人工智能工具,具备自然语言处理、逻辑推理、多模态学习等能力,广泛应用于推理、语言理解、图像分析等领域。它以高效能、低成本著称,适合快速部署和定制化服务。DeepSeek 还支持本地部署,确保数据隐私和安全。此外,它在中文语境和特定垂直领域(如金融、法律、医疗)表现出色,提供高精度服务。DeepSeek 的开源策略吸引了大量开发者,推动了 AI 技术的普及和应用。
API模型 & 价格
下表所列模型价格以“百万 tokens”为单位。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位,可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总 token 数进行计量计费。
模型 & 价格细节
| 模型 | deepseek-chat | deepseek-reasoner | |
| 上下文长度 | 64K | 64K | |
| 输出长度(3) | 默认 4K,最大 8K | 默认 32K,最大 64K | |
| 功能 | Json Output | 支持 | 支持 |
| Function Calling | 支持 | 支持 | |
| 对话前缀续写(Beta) | 支持 | 支持 | |
| FIM 补全(Beta) | 支持 | 不支持 | |
| 标准时段价格 (北京时间 08:30-00:30) |
百万tokens输入(缓存命中) | 0.5元 | 1元 |
| 百万tokens输入(缓存未命中) | 2元 | 4元 | |
| 百万tokens输出 | 8元 | 16元 | |
| 优惠时段价格 (北京时间 00:30-08:30) |
百万tokens输入(缓存命中) | 0.25元(5折) | 0.25元(2.5折) |
| 百万tokens输入(缓存未命中) | 1元(5折) | 1元(2.5折) | |
| 百万tokens输出 | 4元(5折) | 4元(2.5折) | |
deepseek-chat模型对应 DeepSeek-V3-0324;deepseek-reasoner模型对应 DeepSeek-R1-0528。deepseek-reasoner的最大输入长度为 64K,输出长度不计入上下文限制。deepseek-reasoner的max_tokens参数限制了模型单次输出的最大长度(思维链输出)。- 关于上下文缓存的细节,请参考 DeepSeek 硬盘缓存。
deepseek-reasoner的输出 token 数包含了思维链和最终答案的所有 token,其计价相同。- DeepSeek API 现实行错峰优惠定价,每日优惠时段为北京时间 00:30-08:30,其余时间按照标准价格计费。请求的计价时间为该请求完成的时间。
扣费规则
扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价,对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。 当充值余额与赠送余额同时存在时,优先扣减赠送余额。
产品价格可能发生变动,DeepSeek 保留修改价格的权利。请您依据实际用量按需充值,定期查看此页面以获知最新价格信息。
DeepSeek 模型版本/产品:
| 版本 | 发布日期 | 核心描述 |
|---|---|---|
| DeepSeek-V4 预览版 | 2026年4月24日 | 最新旗舰及开源模型,拥有百万级超长上下文,Agent(智能体)、世界知识和推理能力出色。 |
| DeepSeek-V3.2 正式版 | 2025年12月1日 | 定位为通用对话和Agent任务的版本,在推理能力与输出长度间取得平衡。 |
| DeepSeek-V3.1-Terminus | 2025年9月22日 | 侧重修复语言一致性问题,并进一步优化了Code Agent与Search Agent的模型表现。 |
| DeepSeek-V3.1 | 2025年8月21日 | 首次引入“混合推理架构”,一个模型同时支持快思考与深度思考两种模式。 |
| DeepSeek-R1-0528 | 2025年5月28日 | 专注于推理能力的旗舰模型R1的重大升级,显著提升了数学、编程等复杂推理能力。 |
| DeepSeek-V3-0324 | 2025年3月24日 | V3的小版本升级,通过改进后训练方法,提升了推理、代码生成等能力。 |
| DeepSeek-R1 | 2025年1月20日 | “推理特化”模型的开端,与OpenAI o1相媲美,首次引入大规模强化学习技术提升推理能力。 |
| DeepSeek-V3 | 2024年12月26日 | 效率与性能的标杆,671B参数MoE(混合专家)模型,训练成本仅557.6万美元,但性能比肩GPT-4o等顶尖闭源模型。 |
| DeepSeek-V2 | 2023年Q4 | 首次将MoE架构引入DeepSeek系列,在性能和效率之间找到了更好的平衡。 |
| DeepSeek LLM / Coder | 2023年11月 | V1的前身。DeepSeek LLM(7B/67B) [25†L10-L11] 奠定基础架构;DeepSeek Coder是首个开源代码大模型。 |
| DeepSeek-V1 | 2024年1月 | DeepSeek系列首个正式版本,基于Transformer架构,主打轻量化和文本生成与代码理解。 |
版本迭代特征
- V系列 (通用旗舰):主打高性能与实用性迭代。三代MoE模型V3性价比突出,V4则主要强化了Agent能力。
- R系列 (推理特化):采用了基于少量标注数据的大规模强化学习技术,专注于数学、编程等复杂逻辑场景深度思考。
- 开源与开放:几乎所有模型权重均已开源。API服务支持OpenAI及Anthropic等主流接口,方便开发者快速接入。
DeepSeek 公司/组织信息:
| 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 | |
|---|---|
| 公司类型 | 私人公司 |
| 机构代码 | 91330105MACPN4X08Y |
| 成立 | 2023年7月17日 |
| 创办人 | 梁文锋 |
| 总部 | 浙江省杭州市拱墅区环城北路169号汇金国际大厦西1幢1201室 |
| 产业 | 基于大语言模型的人工智能 |
| 所有权者 | 梁文锋 |
| 母公司 | 幻方量化 |
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Deepseek 提示词库DeepSeek 常见问题/FAQ:
1. 问:DeepSeek是什么? 答: DeepSeek是由深度求索公司创造的大语言模型。我是一个专注于自然语言处理和理解的AI助手,能够进行对话、解答问题、协助写作、翻译、编程等多种任务。
2. 问:DeepSeek目前是否免费使用? 答: 是的,目前完全免费。您可以无需支付任何费用,通过官方网站或官方App使用我的服务。
3. 问:DeepSeek有使用次数或频率限制吗? 答: 目前没有严格的硬性限制,但为了保障服务的稳定性和公平性,可能会对高频使用实施适当的速率限制。对于普通用户来说,基本可以满足日常使用需求。
4. 问:如何访问和使用DeepSeek? 答: 您可以通过以下方式访问:
- 网页版: 访问DeepSeek的官方网站。
- 移动端: 在官方应用商店(如Apple App Store或安卓应用市场)下载并安装“DeepSeek”官方App。
5. 问:DeepSeek支持文件上传吗?支持哪些格式? 答: 是的,我支持文件上传功能。可以处理的格式包括:
- 图像文件(我可以读取其中的文字信息)
- TXT文本文件
- PDF文档
- PowerPoint演示文稿
- Word文档
- Excel表格
6. 问:DeepSeek支持联网搜索吗? 答: 支持,但这不是一个默认开启的功能。您需要在Web版或App的输入框附近手动点击“联网搜索”的按键/开关来激活它。开启后,我就可以为您搜索并获取最新的网络信息。
7. 问:DeepSeek的知识截止日期是什么时候? 答: 我的主要知识库更新至2024年7月。对于此后发生的事件或最新动态,我可能无法提供准确信息,建议您在这种情况下开启“联网搜索”功能来获取最新资讯。
8. 问:DeepSeek的上下文长度(上下文窗口)是多少? 答: 我支持高达128K的上下文长度。这意味着在一次对话中,我能记住并处理相当长的对话历史和文本内容(约相当于10万个英文单词或5万个汉字),非常适合处理长文档和多轮复杂对话。
9. 问:DeepSeek有语音功能吗? 答: 目前我没有语音输入和语音输出功能。所有的交互都通过文本进行。
10. 问:DeepSeek和ChatGPT等模型的主要区别是什么? 答: 主要区别在于:
- 公司背景: 由中国的深度求索公司开发。
- 免费政策: 目前对公众完全免费,这是核心优势之一。
- 技术特色: 在数学、代码和长上下文处理等方面表现出色。
11. 问:如果我遇到问题或想提供反馈,该怎么办? 答: 您可以通过DeepSeek的官方平台(如官网或App内)提供的反馈渠道联系我们。我们非常重视用户的每一条建议。
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