域名頻道IDC知識庫DeepSeek 是由?深度求索（DeepSeek）?公司開發(fā)的大語言模型（LLM）系列，目前主要包括?DeepSeek-V2?和?DeepSeek-V3?等版本。它屬于自研大模型，具有強大的?文本理解、代碼生成、數(shù)學推理、多輪對話等能力，并且免費開放使用。
DeepSeek大模型在技術路線上的獨特之處，在于其采用了MoE（Mixture of Experts，混合專家）架構。例如，DeepSeek-V3具有6710億參數(shù)，但每次推理只激活370億參數(shù)，這種機制通過動態(tài)選擇專家子模型，顯著降低了計算量，適合高效推理和多任務處理場景。此外，DeepSeek在14.8萬億token的數(shù)據(jù)上進行了預訓練，數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，進一步提升了其模型的泛化能力和準確性。
DeepSeek并非特指某一種具體的模型，而是一個具有多種模式的大模型。具體來說，DeepSeek包含以下幾種主要模式：
1、基礎模型（V3）：
這是DeepSeek的標配模式，也是其“日常助手”。該模式基于大量通用知識訓練，能夠回答常見問題、寫文章、聊天等，甚至可以幫助用戶查菜譜、算賬等。
V3模式的特點是快速響應，能夠立刻回答簡單問題，且多任務處理能力強大，可以寫詩、總結文章、翻譯語言、生成故事等。
此外，V3模式還擁有一個截止到2024年7月的通用知識庫，但需要注意，對于2024年7月以后的新聞或?qū)崟r信息，V3模式可能無法直接提供準確回答。
2、深度思考模型（R1）：
R1模式是DeepSeek的“學霸模式”，專門用來解決那些需要復雜推理和深度思考的問題。它擅長邏輯推理、數(shù)學計算、編程等復雜任務。
R1模型具有660B的參數(shù)，并采用了后訓練+RL強化學習方法，能夠從多個角度分析問題，并給出經(jīng)過嚴密推理后的解答。
在使用R1模式時，用戶可以看到AI的思考步驟，比如解題過程，這使得答案更加透明和易于理解。
3、聯(lián)網(wǎng)搜索模式：
聯(lián)網(wǎng)搜索模式是DeepSeek的“實時小靈通”，能夠像人一樣上網(wǎng)查最新消息。該模式基于RAG（檢索增強生成）技術，使得DeepSeek不僅能依賴自己的知識庫，還能根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)實時搜索相關內(nèi)容來回答問題。
因此，對于2024年7月以后的問題或需要最新信息的問題，聯(lián)網(wǎng)搜索模式能夠提供準確的回答。
DeepSeek大模型作為AI大模型中的一員，在自然語言處理、圖像處理、視頻生成、自動駕駛、醫(yī)學影像分析、金融風險評估、智能客服、教育輔導等多個領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。例如，在自然語言處理領域，AI大模型廣泛應用于對話系統(tǒng)、自動翻譯、語音識別、文本生成和語義分析等方面，幫助企業(yè)和個人提升溝通效率和信息處理能力。在醫(yī)學影像分析領域，AI大模型能夠精準識別病癥特征，為醫(yī)生提供診斷參考，提升診斷準確性和效率。在金融領域，AI大模型用于風險評估、欺詐檢測和股票預測，助力金融機構提升決策能力和運營安全性。
綜上所述，DeepSeek是一個具有多種模式的大模型，其中基礎模型（V3）適用于日常問題和快速響應場景；深度思考模型（R1）適用于復雜推理和深度思考場景；聯(lián)網(wǎng)搜索模式則適用于需要最新消息或?qū)崟r信息的場景。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的模式來使用DeepSeek。
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