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最近很火的人工智能AI助手deepseek中文版，能让用户在线开展趣味十足的对话与问答；只需输入几个关键词和设定角色，它就能自动生成文章。这款软件支持多账号同时登录，所有记录和数据都会同步，有需要的用户可直接使用。
DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。
* 出于与 OpenAI 兼容考虑，您也可以将 base_url 设置为 https://api.deepseek.com/v1 来使用，但注意，此处 v1 与模型版本无关。
* deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3，接口不变。 通过指定 model=\'deepseek-chat\' 即可调用 DeepSeek-V3。
调用对话 API
在创建 API key 之后，你可以使用以下样例脚本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输出，您可以将 stream 设置为 true 来使用流式输出。
curl
python
nodejs
DeepSeek-V3 正式发布
今天(2024/12/26)，我们全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。
登录 chat.deepseek.com 即可与最新版 V3 模型对话。API 服务已同步更新，接口配置无需改动。当前版本的 DeepSeek-V3 暂不支持多模态输入输出。
性能对齐海外领军闭源模型
DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。
论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf
DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
● 百科知识：在知识类任务（如MMLU、MMLU-Pro、GPQA、SimpleQA）方面，DeepSeek-V3 的表现较前代模型 DeepSeek-V2.5 有明显进步，已接近目前该领域表现最优的 Claude-3.5-Sonnet-1022 模型。
● 长文本： 在长文本测评中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。
● 代码表现：DeepSeek-V3 在算法类代码场景（如 Codeforces）的性能，大幅超越当前市场上所有非 o1 类模型；而在工程类代码场景（SWE-Bench Verified），其表现已接近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
● 数学： 在美国数学竞赛(AIME2025, MATH)和全国高中数学联赛(CNMO2025)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。
生成速度提升至 3 倍
通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。
开源权重和本地部署
DeepSeek-V3 采用 FP8 训练，并开源了原生 FP8 权重。
借助开源社区的助力，SGLang与LMDeploy迅速实现了对V3模型原生FP8推理的支持，而TensorRT-LLM和MindIE则完成了BF16推理的适配。另外，为便于社区进行适配工作并拓展相关应用场景，我们还提供了FP8与BF16之间的转换脚本。
模型权重和更多本地部署信息请参考：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base
V3模型和R1系列模型都是基于V3模型的更基础版本V3-Base开发的。相较于V3(类4o)模型，R1(类o1)系列模型进行了更多自我评估、自我奖励式的强化学习作为后训练。
在R1问世之前，行业内的大模型大多依靠RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术。这种强化学习方式会用到许多人类编写的优质问答内容，以此让模型理解“怎样才算是好答案”，从而在奖励信号不清晰的场景下，帮助模型学会如何做出复杂的决策。正是借助这项技术，GPT-3才升级为更贴近人类思维的GPT-3.5，也因此造就了2022年末ChatGPT上线时带给用户的惊艳体验。但GPT后续发展陷入停滞，也说明这种模式已经遇到了难以突破的瓶颈。
R1系列模型省去了RLHF里的HF（即人类反馈）环节，仅保留纯粹的强化学习机制。在初代产品R1-Zero中，深度求索（DeepSeek）采用了颇为大胆的强化学习流程：为模型配置两个奖励函数——其一针对“结果正确”的回答（借助外部工具校验答案最终是否准确），其二则针对“思考过程正确”的回答（依靠一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑是否连贯）；同时，模型会被鼓励一次性生成若干不同的答案，随后依据这两个奖励函数对这些答案展开评分。
DeepSeek称，R系列模型在强化学习中涌现出了「反思」能力。
DeepSeek团队观察到，通过该路径进入强化学习流程的R1-Zero，初期生成的答案不仅可读性欠佳，还频繁出现中英混排的情况；不过，随着训练时长的累积，R1-Zero逐渐展现出“自我迭代”的能力——像“反思”这类未被显式编程定义的复杂行为开始涌现，它还会主动尝试探索解决问题的其他途径。
DeepSeek表示，这种被称为「啊哈时刻」的现象发生在模型训练进程的中间阶段。在该阶段，DeepSeek-R1-Zero模型会通过重新审视自身最初采用的方法，学会合理分配更多用于思考的时间。DeepSeek指出：「这一时刻充分展现了强化学习的强大魅力——只要给予恰当的激励机制，模型便能够主动探索并形成更高级的问题解决策略。」据DeepSeek介绍，在完成数千次这样的「纯强化学习」训练步骤后，DeepSeek-R1-Zero在相关推理基准测试中的表现，已经可以与OpenAI-o1-0912的性能水平相媲美。
DeepSeek在论文中说，「这是第一个验证LLMs的推理能力可以纯粹通过RL(强化学习)来激励，而不需要SFT(supervised fine-tuning，基于监督的微调)的开放研究。」
不过，纯强化学习训练存在一个问题：模型会过度关注答案的正确性，却忽略了语言流畅性这类基础能力，最终导致生成的文本出现中英混杂的情况。针对这一问题，DeepSeek额外增加了冷启动环节——先利用数千条包含规范语言表达和多步推理示例的链式思考（CoT）数据，对V3-Base模型进行微调，让模型初步具备逻辑连贯的生成能力；之后再启动强化学习流程，生成约60万个推理相关样本和约20万个非推理样本，将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base模型，便得到了R1。值得一提的是，DeepSeek还使用这80万条以思维链为核心的数据，对阿里巴巴的Qwen系列开源模型进行了微调，结果显示该系列模型的推理能力也有所提升。
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文件解读：用户可以将文献书籍、资料报告等上传给DeepSeek，会帮助梳理重点，快速理解。
创意写作：根据指令自动生成创意文案，撰写各类文章和报告，快速构建内容框架，提升工作效率。
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