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.........•-••a一..目
DeepSeek-V系列技术特其DeepSeek-R1:多模态与其
性剖析复杂推理的探索
DeepSeek-V2:开源与性
价比的突破牡专项优势对比与行业应用其)
Deep5eek-V2.5:功能整
合与实时性增强出总结与未来展望其)
Deep5eek-V3:性能与速其
度的飞跃
DeepSeek-Vl:长文本处理的基石
特性与优势局限性与优化方向应用场景拓展
支持128K长上下文窗口,能完整处理复杂推理能力不足,难以处理深度逻在技术文档分析中,精准提取关键信
长篇技术文档,避免信息碎片化。辑问题,需进一步优化算法。息,辅助研发人员快速定位问题。
专注代码生成,为Python、Java等语多模态能力缺失,未来可探索图像、为初学者提供基础编程辅助,降低学
言提供基础框架,助力快速开发。语音等多模态融合技术。习门槛,推动编程教育普及。
参数规模与开源优势
、
推理速度有待提升,优化模型架构和筠法,
提高响应效率。
在复杂推理任务中表现欠佳,需增强模型的
2360亿参数规模,开源策略降低使用门槛,
逻辑推理能力。、
激发社区创新活力。
在科研项目开发中,支持复杂代码生成,加
训练成本仅为GPT-4Turbo的1%,高性价比
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