全球数据资产理事会2025年DeepSeek使用教程蓝皮书35页




版权声明本文件内容主要来源于公开新闻报道。所有新闻内容均基于已公开发表的信息。本文件内容受版权保护,禁止任何形式的商业性使用。未经DAC全球数据资产理事会明确书面授权,任何单位或个人不得以任何方式复制、传播、展示、表演、制作衍生作品或进行其他商业性利用。本声明的解释权归DAC全球数据资产理事会所有。对于违反本声明规定的行为,DAC全球数据资产理事会有权采取法律手段维护自身权益。1第一章:DeepSeek概述1.1DeepSeek核心功能与优势在人工智能技术高速迭代的时代背景下,推理模型作为核心驱动力,持续重塑各行业的发展格局。杭州深度求索科技推出的新一代推理模型DeepSeek-R1,凭借卓越的性能表现与创新性技术架构,在核心功能与竞争优势方面实现多维度的突破性进展,成为人工智能领域的重要成果。1、构建完备推理能力体系,实施参数规模分层设计DeepSeek-R1运用独特的参数规模分层设计理念,构建了一套完备的推理能力体系。其最大版本的参数规模高达6710亿,庞大的参数规模赋予模型强大的学习与推理能力,使其在复杂任务处理中表现出色。在数学推理领域,于AIME测试中,DeepSeek-R1成功达成79.8%的准确率,这一数据表明其具备高效且精准解决高难度数学问题的能力,彰显出深厚的数学推理底蕴。在编程能力方面,DeepSeek-R1在Codeforces竞赛中超越96.3%的人类选手。Codeforces竞赛汇聚全球顶尖编程人才,DeepSeek-R1在此脱颖而出,充分证明其强大的编程代码生成与逻辑推理能力。为满足不同用户群体的多元化需求,DeepSeek-R1推出精简版模型。该精简版模型采用知识蒸馏技术,将大规模模型的知识进行提炼与浓缩,从而实现于日常设备的本地化部署。这一创新设计意义重大,它使得从科研级的复杂计算到消费级的日常应用,均能受益于DeepSeek-R1的强大推理能力,形成覆盖范围广泛、层次分明的完整产品矩阵。2、凸显高性价比优势,实现推理性能与成本的优化平衡与OpenAI-O1系列对比,DeepSeek-R1在推理性能上毫不逊色。在MATH-500测试中,DeepSeek-R1达到97.3%的准确率,与OpenAI-O1系列保持同等推理性能水平。然而,DeepSeek-R1的优势不仅体现于性能,更体现在极具竞争力的性价比方面。通过对强化学习策略的优化,D
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