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    实用集成↗

  • 版本: 2025-03-24

    • 推理能力增强
      • 基准测试提升显著
        • MMLU-Pro: 75.9 → 81.2 (+5.3)
        • GPQA: 59.1 → 68.4 (+9.3)
        • AIME: 39.6 → 59.4 (+19.8)
        • LiveCodeBench: 39.2 → 49.2 (+10.0)
    • Web前端开发能力优化
      • 代码生成准确率提升
      • 生成的网页与游戏前端更加美观
    • 中文写作能力升级
      • 风格与内容优化
        • 实现与R1写作风格对齐
        • 中长篇写作内容质量提升
    • 功能增强
      • 多轮交互式改写能力提升
      • 翻译质量与书信写作优化
    • 中文搜索能力优化
      • 报告分析类请求优化,输出内容详实
    • Function Calling 能力改进
      • Function Calling 准确率提升,修复 V3 之前的问题

    版本: 2025-01-20

    • 详细更新,请参考: DeepSeek-R1 正式发布
    • 调用指南,请参考: 推理模型

    版本: 2024-12-26

    • 详细更新,请参考:DeepSeek-V3 正式发布

    版本:2024-12-10

    • 数学能力:在 MATH-500 基准测试中的表现从 74.8% 提升至 82.8%
    • 代码能力:在 LiveCodebench (08.01 - 12.01) 基准测试中的准确率从 29.2% 提升至 34.38%
    • 中文写作与推理能力:在内部测试集中表现也有相应提升

    与此同时,全新版本的模型对文件上传和网页总结功能的用户体验进行了优化。

    版本:2024-09-05

    为向前兼容,API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可以访问新的模型。

    新模型在通用能力、代码能力上,都显著超过了旧版本的两个模型。

    新模型更好的对齐了人类的偏好,在写作任务、指令跟随等多方面进行了优化:

    • ArenaHard winrate从 68.3% 提升至 76.3%
    • AlpacaEval 2.0 LC winrate从 46.61% 提升至 50.52%
    • MT-Bench 分数从 8.84 提升至 9.02
    • AlignBench 分数从 7.88 提升至 8.04

    新模型在原Coder模型的基础上进一步提升了代码生成能力,对常见编程应用场景进行了优化,并在标准测试集上取得了以下成绩:

    • HumanEval: 89%
    • LiveCodeBench (1-9月): 41%

    版本:2024-08-02

    更新详情请跳转文档 API 上线硬盘缓存 2024/08/02

    版本:2024-07-25

      • JSON 输出
      • Function 调用
      • 对话前缀续写(Beta)
      • 8K 最长输出(Beta)
    • 新增接口 /completions
      • FIM 补全(Beta)

    更新详情请跳转文档 API 升级新功能 2024/07/25

    版本:2024-07-24

    deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0724。

    版本:2024-06-28

    • 代码,HumanEval Pass@1 79.88% -> 84.76%
    • 数学,MATH ACC@1 55.02% -> 71.02%
    • 推理,BBH 78.56% -> 83.40%

    在 Arena-Hard 测评中,与 GPT-4-0314 的对战胜率从 41.6% 提升到了 68.3%。

    模型角色扮演能力显著增强,可以在对话中按要求扮演不同角色。

    版本:2024-06-14

    deepseek-coder 模型升级为 DeepSeek-Coder-V2-0614,代码能力显著提升,在代码生成、代码理解、代码修复和代码补全上达到了 GPT-4-Turbo-0409 的水平,并拥有卓越的数学和推理能力,其通用能力与 DeepSeek-V2-0517 持平。

    版本:2024-05-17

    模型对于 JSON 格式输出的准确性得到了提升。在内部测试集中,JSON 解析率从 78% 提高到了85%。通过引入恰当的正则表达式,JSON 解析率进一步提高至 97%。

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