deepseek中文版v1.0.8

最近很火的人工智能AI助手——deepseek中文版，能让用户在线开展趣味十足的对话与问答；只需输入几个关键词和设定角色，它还能自动生成文章。这款软件支持多账号同时登录，所有记录和数据都会同步，有需求的用户可直接使用。

deepseek中文版如何使用

DeepSeek API 采用与 OpenAI 兼容的 API 格式，您只需调整相关配置，就能借助 OpenAI SDK 调用 DeepSeek API，也可使用支持 OpenAI API 兼容的各类软件。

* 出于与 OpenAI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。

* deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。 通过指定 model=\'deepseek-chat\' 即可调用 DeepSeek-V3。

调用对话 API

在创建 API key 之后，你可以使用以下样例脚本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输出，您可以将 stream 设置为 true 来使用流式输出。

curl

python

nodejs

deepseek中文版最新消息

DeepSeek-V3已正式推出

今天(2024/12/26)，我们全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。

登录 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。API 服务已同步更新，接口配置无需改动。当前版本的 DeepSeek-V3 暂不支持多模态输入输出。

性能对齐海外领军闭源模型

DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。

论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf

DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

● 百科知识： DeepSeek-V3 在知识类任务(MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA)上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。

● 长文本： 在长文本测评中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。

● 代码： DeepSeek-V3 在算法类代码场景(Codeforces)，远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型;并在工程类代码场景(SWE-Bench Verified)逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。

● 数学： 在美国数学竞赛(AIME2025, MATH)和全国高中数学联赛(CNMO2025)上，DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。

● 中文能力： DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。

生成速度提升至 3 倍

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。

开源权重和本地部署

DeepSeek-V3 采用 FP8 训练，并开源了原生 FP8 权重。

得益于开源社区的支持，SGLang 和 LMDeploy 第一时间支持了 V3 模型的原生 FP8 推理，同时 TensorRT-LLM 和 MindIE 则实现了 BF16 推理。此外，为方便社区适配和拓展应用场景，我们提供了从 FP8 到 BF16 的转换脚本。

模型权重和更多本地部署信息请参考：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base

deepseek中文版相较于DeepSeek-V3，DeepSeek-R1进步在哪里

V3模型和R1系列模型都是基于V3模型的更基础版本V3-Base开发的。相较于V3(类4o)模型，R1(类o1)系列模型进行了更多自我评估、自我奖励式的强化学习作为后训练。

在R1之前，业界大模型普遍依赖于RLHF(基于人类反馈的强化学习)，这一强化学习模式使用了大量由人类撰写的高质量问答以了解「什么才是好的答案」，帮助模型在奖励不明确的情况下知道如何作困难的选择。正是这项技术的使用使得GPT-3进化成了更通人性的GPT-3.5，制造了2022年年底ChatGPT上线时的惊喜体验。不过，GPT的不再进步也意味着这一模式已经到达瓶颈。

R1系列模型放弃了RLHF中的HF(human feedback，人类反馈)部分，只留下纯粹的RL(强化学习)。在其首代版本R1-Zero中，DeepSeek相当激进地启动了如下强化学习过程：为模型设置两个奖励函数，一个用于奖励「结果正确」的答案(使用外部工具验证答案的最终正确性)，另一个奖励「思考过程正确」的答案(通过一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑连贯性);鼓励模型一次尝试几个不同的答案，然后根据两个奖励函数对它们进行评分。

DeepSeek称，R系列模型在强化学习中涌现出了「反思」能力。

DeepSeek发现，由此进入强化学习过程的R1-Zero生成的答案可读性较差，语言也常常中英混合，但随着训练时间增加，R1-Zero能不断「自我进化」，开始出现诸如「反思」这样的复杂行为，并探索解决问题的替代方法。这些行为都未曾被明确编程。

DeepSeek称，这种「啊哈时刻」出现在模型训练的中间阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其初始方法来学习分配更多的思考时间。「这一刻彰显了强化学习的力量和美妙——只要提供正确的激励，模型会自主开发高级解决问题的策略。」DeepSeek称，经过数千个这样的「纯强化学习」步骤，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与OpenAI-o1-0912的性能相匹配了。

DeepSeek在论文中说，「这是第一个验证LLMs的推理能力可以纯粹通过RL(强化学习)来激励，而不需要SFT(supervised fine-tuning，基于监督的微调)的开放研究。」

不过，由于纯强化学习训练中模型过度聚焦答案正确性，忽视了语言流畅性等基础能力，导致生成文本中英混杂。为此DeepSeek又新增了冷启动阶段——用数千条链式思考(CoT)数据先微调V3-Base模型，这些数据包含规范的语言表达和多步推理示例，使模型初步掌握逻辑连贯的生成能力;再启动强化学习流程，生成了大约60万个推理相关的样本和大约20万个与推理无关的样本，将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base后，就得到了R1——前面提到，DeepSeek还用这80万个以思维链为主的数据微调了阿里巴巴的Qwen系列开源模型，结果表明其推理能力也提升了。

deepseek中文版功能

智能对话

高智商模型，顺滑对话体验

深度思考

先思考后回答，解决推理难题

AI 搜索

全网搜索，信息实时掌握

文件上传

阅读长文档，高效提取信息

deepseek中文版亮点

准确翻译：提供准确流畅的翻译服务，帮助用户轻松融入多语言环境。

智能解题：解决理科难题，提供详细的解题思路和步骤，帮助用户抓住重点，深入理解。

文件解读：用户可以将文献书籍、资料报告等上传给DeepSeek，会帮助梳理重点，快速理解。

创意写作：根据指令自动生成创意文案，撰写各类文章和报告，快速构建内容框架，提升工作效率。

高效编程：兼容多种编程语言，助力快速排查问题、生成代码，有效提升编程效率。

更新日志

支持多语言及应用内语言选择。

支持应用内亮色/暗色模式切换。

支持深度思考与搜索同时开启。

小编点评：

软件中的所有对话和问答都是非常智能的，并且还会及时更新