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deepseek中文版是近期颇受欢迎的一款人工智能助手，用户能在线开展趣味十足的对话与问答互动，还可以输入几个关键词和角色设定，让软件自动生成一篇文章。该软件支持多账号同时登录，所有的使用记录和数据都会同步保存，有需求的用户可以直接使用。

deepseek中文版如何使用

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

在成功创建 API key 后，你可以借助下方的样例脚本来调用 DeepSeek API。该样例采用的是非流式输出形式，若需使用流式输出，只需将 stream 参数设置为 true 即可。

curl

python

nodejs

deepseek中文版最新消息

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。

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 在多项评测中的成绩优于 Qwen2.5-72B、Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并且在性能表现上与全球顶尖的闭源模型 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 不相上下。

● 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。

● 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： 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。

● 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。

● 中文能力方面：DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-72B 在教育类测评C-Eval以及代词消歧等评测数据集上的表现不相上下，不过在事实知识类的C-SimpleQA评测中，DeepSeek-V3的表现更为突出。

生成速度提升至 3 倍

通过算法与工程层面的创新优化，DeepSeek-V3的生成吐字速度实现了大幅跃升，从原先的20 TPS提升至60 TPS，较V2.5模型提升达3倍之多，能够为用户带来更为迅捷流畅的使用体验。

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。

得益于开源社区的支持，SGLang 和 LMDeploy 第一时间支持了 V3 模型的原生 FP8 推理，同时 TensorRT-LLM 和 MindIE 则实现了 BF16 推理。此外，为方便社区适配和拓展应用场景，我们提供了从 FP8 到 BF16 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

deepseek中文版相较于DeepSeek-V3，DeepSeek-R1进步在哪里

V3模型与R1系列模型均基于V3模型的基础版本V3-Base开发而成。和V3（类4o）模型相比，R1（类o1）系列模型在后续训练中增加了更多自我评估、自我奖励形式的强化学习环节。

在R1之前，业界大模型普遍依赖于RLHF(基于人类反馈的强化学习)，这一强化学习模式使用了大量由人类撰写的高质量问答以了解「什么才是好的答案」，帮助模型在奖励不明确的情况下知道如何作困难的选择。正是这项技术的使用使得GPT-3进化成了更通人性的GPT-3.5，制造了2022年年底ChatGPT上线时的惊喜体验。不过，GPT的不再进步也意味着这一模式已经到达瓶颈。

R1系列模型放弃了RLHF中的HF(human feedback，人类反馈)部分，只留下纯粹的RL(强化学习)。在其首代版本R1-Zero中，DeepSeek相当激进地启动了如下强化学习过程：为模型设置两个奖励函数，一个用于奖励「结果正确」的答案(使用外部工具验证答案的最终正确性)，另一个奖励「思考过程正确」的答案(通过一个小型验证模型评估推理步骤的逻辑连贯性);鼓励模型一次尝试几个不同的答案，然后根据两个奖励函数对它们进行评分。

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，通过这种方式启动强化学习流程的R1-Zero，其初期生成的答案不仅可读性欠佳，还频繁出现中英混杂的情况；不过，随着训练时长的累积，R1-Zero得以持续进行「自我迭代」，逐渐展现出「反思」这类复杂行为，甚至会主动探寻解决问题的其他路径——而这些行为均未经过明确的程序预设。

DeepSeek称，这种「啊哈时刻」出现在模型训练的中间阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero通过重新评估其初始方法来学习分配更多的思考时间。「这一刻彰显了强化学习的力量和美妙——只要提供正确的激励，模型会自主开发高级解决问题的策略。」DeepSeek称，经过数千个这样的「纯强化学习」步骤，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与OpenAI-o1-0912的性能相匹配了。

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是否正确，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额外加入了冷启动环节——先借助数千条链式思考（CoT）数据对V3-Base模型进行微调，这些数据里既有规范的语言表达案例，也包含多步推理的示例，能帮助模型初步具备逻辑连贯的生成能力；之后再开启强化学习流程，生成了约60万个推理相关样本与约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。另外需要说明的是，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系列开源模型展开了微调，结果显示该系列模型的推理能力同样有所提升。