deepseek官方正版 最新版本v1.1.1

deepseek官朴直版是一款AI生涯深造助手，通过这款软件能够体验到性能天下领先的交换模子，以及DeepSeek-V3模子互动交换，反对于手机号、微信、APPLE ID等多种登录形式。同账号的历史对于话记载以及网页端间接同步，性能也是全面对于齐，软件最年夜的好处便是联网搜寻以及深度思考形式，你能够问任何想问的问题，随时随地为用户答疑解惑、实现高效深造办公。

综合能力

DeepSeek-V3 在推理速率上相较历史模子有了年夜幅提拔。

在现在年夜模子支流榜单中，DeepSeek-V3 在开源模子中位列榜首，与天下上最先进的闭源模子不分伯仲。

应用说明

首次调用 API

DeepSeek API 应用与 Open AI 兼容的 API 体例，通过修改配置，您能够应用 Open AI SDK 来访问 DeepSeek API，或者应用与 Open AI API 兼容的软件。

* 出于与 Open AI 兼容思考，您也能够将 base_url 配置为 https://api.deepseek.com/v1 来应用，但细致，此处 v1 与模子版本无关。

* deepseek-ch at 模子已经全面升级为 DeepSeek-V3，接口稳定。 通过指定 model='deepseek-ch at' 就可调用 DeepSeek-V3。

调用对于话 API

在建立 API key 以后，你能够应用下列样例剧本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输入，您能够将 stream 配置为 true 来应用流式输入。

curl

python

nodejs

提高在那边

V3模子以及R1系列模子都是基于V3模子的更基础版本V3-Base开辟的。相较于V3（类4o）模子，R1（类o1）系列模子停止了更多自我评估、自我处分式的强化深做作为后练习。

在R1以前，业界年夜模子广泛依靠于RLHF（基于人类反应的强化深造），这一强化深造形式应用了少量由人类撰写的高品质问答以了解「甚么才是好的谜底」，帮助模子在处分不明白的状况下通晓怎样作困难的抉择。正是这项技术的应用使患上GPT-3退化成为了更通兽性的GPT-3.5，创造了2022年年底Ch atGPT上线时的欣慰体验。无非，GPT的再也不提高也象征着这一形式已经到达瓶颈。

R1系列模子放弃了RLHF中的HF（human feedback，人类反应）整体，只留下纯正的RL（强化深造）。在其首代版本R1-Zero中，DeepSeek相当泄露地启动了下列强化深造进程：为模子配置两个处分函数，一个用于处分「效果准确」的谜底（应用外部工具考证谜底的终究准确性），另一个处分「思考进程准确」的谜底（通过一个小型考证模子评估推理步调的逻辑绵延性）；鼓励模子一次试验多少个分比方的谜底，而后依据两个处分函数对于它们停止评分。

DeepSeek称，R系列模子在强化深造中出现出了「深思」能力。

DeepSeek发明，由此进入强化深造进程的R1-Zero天生的谜底可读性较差，语言也每一每一中英夹杂，但随着练习时日增加，R1-Zero能一直「自我退化」，最先浮现诸如「深思」如许的简单行动，并探索解决问题的代替方法。这些行动都未曾经被明白编程。

DeepSeek称，这种「啊哈时刻」浮现在模子练习的阁下阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero通过从新评估其初始方法来深造调配更多的思考时日。「这一刻彰显了强化深造的气力以及好看——只有供应准确的鼓励，模子会自主开辟低档解决问题的策略。」DeepSeek称，通过数千个如许的「纯强化深造」步调，DeepSeek-R1-Zero在推理基准测试中的性能就与Open AI-o1-0912的性能相结婚了。

DeepSeek在论文中说，「这是第一个考证LLMs的推理能力能够纯正通过RL（强化深造）来鼓励，而不需要SFT（supervised fine-tuning，基于看管的微调）的凋谢钻研。」

无非，因为纯强化深造练习中模子适度聚焦谜底准确性，漠视了语言流畅性等基础能力，以致天生文本中英夹杂。为此DeepSeek又新增了冷启动阶段——用数千条链式思考（CoT）数据先微调V3-Base模子，这些数据蕴含范例的语言抒发以及多步推理示例，使模子开端控制逻辑绵延的天生能力；再启动强化深造流程，天生为了年夜概60万个推理相干的样本以及年夜概20万个与推理无关的样本，将这80万个样本数据再次用于微调V3-Base后，就失去了R1——前面提到，DeepSeek还用这80万个以脑子链为主的数据微调了阿里巴巴的Qwen系列开源模子，效果表明其推理能力也提拔了。

更新内容

v1.1.0：

稳固性革新以及同伴修改。

v1.0.14：

- 修复整体已经知问题