推荐理由:DeepSeek 开源 VL2 视觉模型,3B 轻量版可端侧部署,MoE 架构支持动态图像分块
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DeepSeek 最新动态
DeepSeek(深度求索)的模型发布、开源权重、技术报告与 API 价格变化。
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DeepSeek@deepseek_ai精选
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推荐理由:DeepSeek 网页版上线联网搜索,开启后可实时获取最新信息
DeepSeek:API 更新日志精选AI 评分6767 DeepSeek 将 deepseek-chat 升级为 DeepSeek-V2.5-1210
DeepSeek 将 deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2.5-1210,各项能力提升。数学能力在 MATH-500 基准测试中从 74.8% 提升至 82.8%,代码能力在 LiveCodebench (08.01 - 12.01) 基准测试中从 29.2% 提升至 34.38%。新版本还优化了文件上传和网页总结功能的用户体验。
推荐理由:DeepSeek把deepseek-chat数学拉到82.8%,代码涨了5个点,做复杂推理的开发可以试试水,但这还是V2.5系列的常规升级,别当次代际跃迁。
公众号:DeepSeek精选AI 评分6666 DeepSeek 推理模型预览版上线,推理性能媲美 o1-preview,公开完整思维链
DeepSeek 上线推理模型预览版,其推理性能与 OpenAI 的 o1-preview 相当,并公开了模型的完整思维链。
推荐理由:虽然已是旧闻,但 DeepSeek 首次公开推理模型完整思维链,对理解 o1 类模型的内部机制是个重要线索,做推理模型研究的值得回看。
公众号:DeepSeek精选AI 评分6161 DeepSeek-V2.5:融合通用与代码能力的全新开源模型
DeepSeek-V2.5 保留原有 Chat 模型的通用对话能力和 Coder 模型的代码处理能力,并更好地对齐人类偏好。
推荐理由:DeepSeek首次将通用对话与代码能力合一的开源模型,当时直接拉低了多任务成本,今天看仍是模型混合能力演变的早期标杆。
DeepSeek:API 更新日志精选AI 评分7878 DeepSeek V2.5 模型发布:合并升级并提升代码与通用能力
DeepSeek 将 V2 Chat 与 Coder V2 合并升级为 V2.5,API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可访问。新模型在通用与代码能力上显著提升,ArenaHard winrate 升至 76.3%,HumanEval 达 89%。
推荐理由:DeepSeek 把 coder 和 chat 合并成 V2.5,API 端点不变但性能全线拉高,已有的集成直接受益,代码和通用能力不再是两张皮。
DeepSeek:API 更新日志精选AI 评分6262 DeepSeek API 更新:/chat/completions 新增 JSON 输出、Function 调用与 8K 最长输出(Beta)
DeepSeek 更新 /chat/completions 接口,新增 JSON 输出、Function 调用、对话前缀续写(Beta)及 8K 最长输出(Beta)。同时新增 /completions 接口,支持 FIM 补全(Beta)。
推荐理由:DeepSeek API 这次更新补上了 Function calling 和 JSON 模式,加上 FIM 补全,让开发者的工具调用和代码补全场景有了更完整的方案,虽然都是 Beta 但方向很对。
DeepSeek:API 更新日志精选AI 评分6363 DeepSeek-Coder 升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724
DeepSeek 将 deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724。此次升级为模型版本更新,具体参数规模、性能基准及可用性细节未在更新日志中披露。
推荐理由:DeepSeek Coder 升级到 V2-0724,编码能力再进一步,对 API 用户是直接可用的提升,虽然官方没给技术细节,但仍值得关注。
DeepSeek:API 更新日志精选AI 评分6868 DeepSeek 将 deepseek-chat 升级为 DeepSeek-V2-0517,指令跟随与 JSON 输出能力大幅提升
deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V2-0517,IFEval Benchmark Prompt-Level 准确率从 63.9% 跃升至 77.6%,API 端“system”区域指令跟随能力同步优化,增强沉浸式翻译、RAG 等任务体验。JSON 格式输出准确性提升,内部测试集解析率从 78% 提高至 85%,引入恰当正则表达式后进一步升至 97%。
推荐理由:DeepSeek V2 的指令跟随从及格线拉到优秀线,IFEval 提升近 14 个点,沉浸式翻译和 RAG 体验会有明显改善,做应用层的值得试一下。