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实用集成↗
版本: 2025-03-24
deepseek-chat
deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3-0324:
- 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
deepseek-reasoner
- deepseek-reasoner 是我们的新模型 DeepSeek-R1. 可以通过指定 model=deepseek-reasoner 调用。
- 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
deepseek-chat
- deepseek-chat 模型升级为 DeepSeek-V3,接口不变,可以通过指定 model=deepseek-chat 调用。
- 详细更新,请参考:DeepSeek-V3 正式发布
版本:2024-09-05
deepseek-coder & deepseek-chat 升级为 DeepSeek V2.5 模型
DeepSeek V2 Chat 和 DeepSeek Coder V2 两个模型已经合并升级,升级后的新模型为 DeepSeek V2.5。
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:2024-07-25
API 接口更新
- 更新接口 /chat/completions
- 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
深度求索
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声明:这并非是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司的官方网站,官方网站是 www.deepseek.com
由 NETP888 更新
Last Update on 2025/4/12
DeepSeek| 深度求索
基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源,DeepSeek(深度求索)团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型,如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型,并且在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型(DeepSeek-MoE),各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。
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