DeepSeek完全实用手册V1.5—技术原理·使用技巧·部署进展

DeepSeek完全实用手册1.5版— 技术原理·使用技巧·部署进展 —2025 年 4 月出品机构：至顶科技执行机构：至顶AI实验室 至顶智库团队成员：孙硕 邓震东 高书葆 路飞 刘文轩 张建课题顾问：高飞媒体支持：至顶网 科技行者 Solidot组织机构/ 课题组DeepSeek交流社群前言䔲⵸DeepSeek垷㘗䊺㖈䧮㕂㢴⚡곭㚖㹊梡鿈縭䧭⚹䲿⼮佟䏎剪⸉佪腊ծ⠏⻊⟱⚌絑蠒盗椚ծ㟞䔂絊畮❡ㅷ⸆腊涸ꅾ銳䊨Ⱘկ㖑倰佟䏎㽻꬗DeepSeek涸鿈縭儑衼䲿⼮✫佟⸉剪⸉佪桧⠏⻊✫㙹䋑屛椚⡤禹⸔⸂佟䏎剪⸉➢侨㶶⻊ぢ兰腊⻊駟鴲♶倗䲿⼮ⰖⰟ剪⸉餘ꆀկ㕂㣛⟱㽻꬗䧮㕂侨⼧㹻㣛⟱ㄤ㕂⟱䱹ⰆDeepSeek垷㘗嶍⿺腊彂ծ鸑⥌ծꆄ輑ծ㛇炄霃倶瘝㢴⚡곭㚖剣ⵄ✵⟱⚌㹊梡兰腊⻊鲮㘗䲀⸓❡⚌涸넞餘ꆀ〄㾝կ兰腊絊畮㽻꬗DeepSeek垷㘗⚹湱Ⱒ❡ㅷ䲿⣘䔂㣐涸兰腊㢅椚腊⸂忘駈欽䨪㼆兰腊⸅Ⱆծㅷ餘欰崞涸꨽宠կ





1.5晜劥䫣デ㟞⸈䚪絕✫DeepSeek垷㘗㖈㖑倰佟䏎ծ㕂㣛⟱⿺兰腊絊畮倰꬗涸鿈縭䞔ⲃ䱲雭Ⱖ䎾欽䧭佪ㄤ劢勻〄㾝馋⸷⚹爢⠔Ⱆ⠍刿㥩✫鍒DeepSeek涸〄㾝鵳玐䲿⣘⿬罌կ⽬录三、 DeepSeek是谁四、 DeepSeek技术路线解析五、 DeepSeek调⽤与部署六、 如何使⽤DeepSeek七、777趋势判断⼆、 DeepSeek部署进展⼀、 DeepSeek V3更新一、DeepSeek V3模型更新来源：DeepSeek，⾄顶AI实验室整理2025年3⽉24⽇，DeepSeek-V3-0324模型开源发布，与之前的/DeepSeek-V3/使⽤同样的/base/模型，仅改进了后训练⽅法。模型参数约 660B，开源版本上下文长度为 128K（网页端、App 和 API 提供 64K 上下文）。私有化部署时只需要更新 checkpoint 和 tokenizer_config.json（tool calls 相关变动）。简介DeepSeek V3本次更新主要体现于：推理能⼒提升、前端开发能⼒增强、中⽂写作升级、中⽂搜索能⼒优化。新版V3在⼯具调⽤、⻆⾊扮演、问答闲聊等方面，也得到了一定幅度的能力提升。•推理能力：新版 V3 模型借鉴 DeepSeek-R1 模型训练过程中所使用的强化学习技术，大幅提高了在推理类任务上的表现水平，在数学、代码类相关评测集上取得了超过 GPT-4.5 的得分成绩。•前端开发：在 HTML 等代码前端任务上，新版 V3 模型生成的代码可用性更高，视觉效果也更加美观、富有设计感。•中文写作：在中文写作任务方面，新版 V3 模型基于 R1 的写作水平进行了进一步优化，同时特别提升了中长篇文本创作的内容质量。•中文搜索：新版 V3 模型可以在联网搜索场景下，对于报告生成类指令输出内容更为详实准确、排版更加清晰美观的结果。一、DeepSeek V3模型更新来源：DeepSeek,，⾄顶AI实验室整理推理任务表现提高倝晜V3垷㘗0324湱鳅✵♳⚡晜劥•MMLU-Pro䖤ⴔ䲿⼮5.3荛81.2•GPQA䖤ⴔ䲿⼮19.3荛68.4•MATH䖤ⴔ䲿⼮3.8荛94.0•AIME䖤ⴔ䲿⼮19.8荛59.4•LiveCodeBench䖤ⴔ䲿⼮10.0荛49.2倝晜V3垷㘗♸Qwen-MaxծGPT-4.5ծClaude-Sonnet-3.7湱嫱•㖈MATH-500ծAIME
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