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2025-05-30
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  据了解,根据DeepSeek内部优化方向和自身的感知,这次升级主要集中在以下几个方面:

  响应质量优化:复杂推理、多步骤计算更准确;长文理解与生成更连贯、逻辑更清晰;数学、编程等专业性输出更可靠。

  响应速度小幅提升:在网页端、App、API 接口中响应更敏捷;尤其在处理超长文本输入时,延迟有所降低(约提升 10%~20%)。

  对话稳定性增强:上下文记忆更稳定,尤其在超长对线K上下文);减少偶尔“遗忘设定”或“跑偏”的情况。

  API 和接口兼容性保持稳定:如公告所说:API 调用方式、参数、返回结构完全不变;用户无需调整现有集成,即可无缝使用新版本。

  响应质量优化:复杂推理、多步骤计算更准确;长文理解与生成更连贯、逻辑更清晰;数学、编程等专业性输出更可靠。

  响应速度小幅提升:在网页端、App、API 接口中响应更敏捷;尤其在处理超长文本输入时,延迟有所降低(约提升 10%~20%)。

  对话稳定性增强:上下文记忆更稳定,尤其在超长对线K上下文);减少偶尔“遗忘设定”或“跑偏”的情况。

  API 和接口兼容性保持稳定:如公告所说:API 调用方式、参数、返回结构完全不变;用户无需调整现有集成,即可无缝使用新版本。

  R2没有来,但R1升级了。这是自3月底以来,DeepSeek的一次最新动作。今年3月,DeepSeek曾对V3模型进行小版本升级,同样是通过官方交流群率先宣布,随后公布了具体更新内容。此前,也有许多关于R2大模型的传闻出现,比如“参数规模被曝达到惊人的1.2万亿,相比前代R1的6710亿参数几乎翻倍等”。但截至目前,并未获得官方证实。

  这家总部位于杭州的初创公司今年1月发布了DeepSeek-R1人工智能模型,震惊了全球科技界。R1模型在多项标准化指标上的表现均优于西方竞争对手,而其成本据称仅为数百万美元。此举引发了全球科技股的暴跌,投资者开始质疑,领先的公司是否仍需要投入巨资来构建人工智能服务。

  据用户反馈,DeepSeek升级后的模型,思维链 (CoT) 的行为似乎发生了显著变化。

  也有用户总结了更新后的几个亮点,其中包括:现在像Google模型一样进行深度推理;改进写作任务——更自然、格式更好;独特的推理风格——不仅快速,而且深思熟虑;长时间思考——每个任务最多30-60分钟。

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