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🎉 DeepSeek R1深度思考模型 已发布并开源,性能对标主流推理模型,在 DeepSeek网页版入口 与 DeepSeek api开放平台 全面上线。

DeepSeek - 探索未至之境

DeepSeek | 推理更稳 - 官方人工智能

DeepSeek - 探索未至之境 · 依托原生强化学习思维链(Chain-of-Thought)与 671B 混合专家架构,为科研推导与企业研发提供稳健可靠的人工智能智核。

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WEB CHAT PORTAL 开始对话 · DeepSeek网页版 免费体验 DeepSeek V3满血版在线使用
API开放平台:DeepSeek api开放平台接口调用
OPEN PLATFORM DeepSeek api开放平台 兼容 OpenAI 接口 · 硬盘前缀缓存低至 ¥0.001/1K

DeepSeek-V3 与 Deep Seek 全栈架构的综合能力

Deep Seek(深度求索,DeepSeek官网)研发的旗舰模型采用多头潜在注意力(MLA,即通过低秩键值联合压缩削减 75% 推理显存占用)与混合专家路由(MoE,总参数 671B、每 Token 仅激活 37B 参数),在推理速度与数学代码精度上实现跨越。
通过 DeepSeek api开放平台(支持分布式硬盘前缀缓存自动命中的标准接口网关)与 DeepSeek Harness(固定随机种子 seed=42 的零样本评测流水线),开发者可在线开启 DeepSeek网页版在线对话 或复现 MATH-500 达 92.8% 的开源榜单成绩。

DeepSeek-V3与R1在MATH-500、LiveCodeBench及MMLU-Pro主流榜单的综合能力对比图
MLA低秩压缩显存对比 MoE稀疏专家负载均衡 128K大海捞针长文召回 JSON Schema工具调用精度 API硬盘前缀缓存吞吐曲线 Harness零样本复现基准
图:DeepSeek AI 核心基准实测 — 涵盖 MATH-500 (92.8%)、LiveCodeBench (66.2%) 与 128K 长上下文召回 (99.2%)