DeepSeek华为版最新版本

DeepSeek华为版最新版本是杭州深度求索官方推出的AI助手，其总参数超过600B的DeepSeek-V3大模型一经开源即在海内外引起震动。这款AI助手具有多项性能指标，可与海外顶尖模型相媲美，以其更快的速度和更强大全面的功能，为用户答疑解惑，助力高效美好的生活。

官方说明

DeepSeek 官方推出的 AI 助手，免费体验与全球领先 AI 模型的互动交流。

使用一经开源即在海内外引起震动、总参数超过 600B 的 DeepSeek-V3 大模型，多项性能指标对齐海外顶尖模型，用更快的速度、更加全面强大的功能为你答疑解惑，助力高效美好的生活。

软件特色

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 V3模型驱动

App背后的模型正是前段时间爆火的DeepSeek V3——以1/11算力训练超越Llama 3的模型，震撼一整个AI圈。

它是一个参数量为671B的MoE模型，激活37B，在14.8T高质量token上进行了预训练。

它发布即完全开源，在多项测评上，DeepSeek V3达到了开源SOTA，超越Llama 3.1 405B，能和GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等TOP模型正面掰掰手腕。

而其价格比Claude 3.5 Haiku还便宜，仅为Claude 3.5 Sonnet的9%。

而如果要平衡性能和成本，它成了DeepSeek官方绘图中唯一闯进“最佳性价比”三角区的模型。

也正因为之前DeepSeek太受关注，还有一些假冒App，网友们深受其害。

现在总算是有了官方正版可以使用啦~

deepseek和豆包哪个厉害

DeepSeek：专业数据分析与知识挖掘助手

DeepSeek定位为专业场景下的数据分析和知识挖掘工具，专为技术与商业领域设计。

特点与优势：

强大的数据处理和技术文档解析能力。提供深入的知识图谱和报告生成功能。支持多领域的专业知识问答。

适用场景：

适合科研人员、企业决策者和需要深度分析的用户。?

豆包：轻松有趣的社交型助手

豆包定位为一款注重互动性和趣味性的AI助手，非常适合日常聊天和娱乐应用。

特点与优势：

响应快速，语言风格轻松幽默。擅长趣味问答、闲聊和简单信息查询。适合需要轻松交流或快速生成娱乐内容的用户。

适用场景：

适合日常生活中的娱乐需求，如调节心情或进行简单的知识探索。

总体来说，DeepSeek和豆包各有特色，因此，选择哪个更厉害取决于具体的应用场景和需求。

使用说明

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。

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。

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

数学：在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）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。

关于我们

DeepSeek Chat：支持自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作和智能客服等多种任务。能够理解并回应用户的各种问题和需求，包括闲聊、知识查询、任务处理等。提供多语言支持，能够根据用户的语气和情绪调整对话风格。支持文件上传功能，可扫描读取图片或文件中的文字内容。

DeepSeek Coder：专注于编程代码生成、调试和优化。在编程能力上显著提升，能够提供多个解决方案以解决编程瓶颈问题。支持代码优化和重构任务，提高代码可读性和可维护性。模型训练成本低，支持大规模数据处理。

DeepSeek R1：支持模型蒸馏，蒸馏出的1.5B、7B、8B、14B等小模型非常适合在本地部署，尤其适合资源有限的中小企业和开发者。基于强化学习（RL）驱动，专注于数学和代码推理，支持长链推理（CoT），适用于复杂逻辑任务。

DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版

DeepSeek V3：参数量为671亿，激活参数为37亿。在14.8T高质量token上进行了预训练，性能表现达到开源SOTA水平，超越Llama 3.1 405B和GPT-4o等顶尖模型，在数学能力方面表现尤为突出。训练成本仅需约558万美元，相比传统模型大幅降低。完全开源，训练细节公开。

DeepSeek V2：参数量为236亿，激活参数为21亿。支持128K上下文窗口，显存消耗低，每token成本大幅降低。

性能对齐 OpenAI-o1 正式版

DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini

我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

开放的许可证和用户协议

为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展，在发布并开源 R1 的同时，我们同步在协议授权层面也进行了如下调整：

模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点，参考当前行业的通行实践，特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权，但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此，此次我们的开源仓库（包括模型权重）统一采用标准化、宽松的 MIT License，完全开源，不限制商用，无需申请。

产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享，我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议，明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。

DeepSeek App与网页端

登录DeepSeek官网或官方App，打开“深度思考”模式，即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。