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　　在近年来，人工智能及其应用不断渗透各行各业，法律领域也不例外。前段时间，我们组织了一场通用模型在法律能力方面的测评活动，目的就是要探索这些大模型在法律实践中的真实表现和潜在应用。随着技术的发展，如何确保法律工作更高效、更精准，是亟待解决的问题。

　　这次测评主要集中在DeepSeek这个模型，评估其在法律领域的能力。测评是通过性能对比的方式来进行的，我们在多个维度上进行考量，包括正确性、完整度、相关度与有效性。我们的目标是分析不同版本的DeepSeek模型在处理法律问题时的表现，特别关注它在法律研究中提供的支持与不足。

　　测评活动包括了几个关键版本：首先是DeepSeek深度思考模式（671B），接着是其联网搜索功能版本，最后是法研适配版和其蒸馏版。通过这几种版本，我们能从不同层面全面把握DeepSeek在法律领域应用的效果。

　　在测评的初步阶段，我们的样本问题是相对具体而复杂的，涉及食品销售人员因不妥善管理亚硝酸盐而产生的法律责任。这个案例不仅关乎食品安全，还涉及到刑事责任的界定。我们从多个维度对DeepSeek的回答进行了详细评估。

　　第一个版本DeepSeek深度思考模式（671B）的回答虽然展示了良好的逻辑推理能力，但在条文引用上却显得不够全面，它遗漏了对关键罪名的分析，尤其是“过失以危险方法危害公共安全罪”，对于整个案情的定性分析显得略为单薄。最终得出的结论虽然有法条支持，但因缺少对其他可能罪名的深入讨论，而显得不够完善。

　　第二个版本的DeepSeek深度思考模式+联网搜索（671B），在信息获取上有了显著增强，然而这一版本同样存在诸多不足。尽管引入了联网搜索的功能，使得模型能够访问到更丰富的信息和案例，帮助其进行更全面的分析，但在最终的法律结论上仍然出现了错误，特别是在对“过失以危险方法危害公共安全罪”的适用上，模型竟然排除了这一关键的犯罪构成。

　　DeepSeek法研适配版（671B）借助之前的法观知识库，显示出更为准确的思路。此版本能够较为精准地把握案件的核心，准确地评价行为的主客观要素，从而正确地提炼出行人的法律责任。然而，它在对比案例和相关法条的适用上，略显薄弱，且细节方面还有提升空间。

　　最后，DeepSeek法研适配版（千问32B蒸馏版）虽然参数减少，但在整体表现上却没有降低，仍然能够给出准确的结论。这表明了在优化模型的同时，知识库的质量与深度是对模型性能的重要保障。在这里，模型不仅在概念上保持准确，还能针对不同案件有条理地进行分析，尽管在量刑的考虑上还有改进的余地。

　　总体而言，DeepSeek在整体逻辑推理和多维度思考上展现出色，能综合分析各种法律罪名。这次测评聚焦500个案例的分析，不仅展示了DeepSeek在法律领域的潜力，也让大家对于未来法律与人工智能结合的方向有了更清晰的认识。在此，我们期待未来DeepSeek能够在性能上进一步优化，带来更高效的法律服务。

　　如果你对这次测试有更多的疑问或者想要参与后续讨论，欢迎关注我们的平台。我们将继续致力于在法律领域引入更多先进的技术，推动整个行业的进步。返回搜狐，查看更多