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2025-11-07
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  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 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。

  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 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。

  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。

  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。

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