DeepSeek 开源大模型系列：技术特性与行业应用.pdf

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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

中学高级教师从事一线教育教研15年多

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