bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
本文目录一览：
deepseek的地位
1、DeepSeek是中国人工智能企业深度求索研发的模型，在国内国际均有较高地位。国内地位：其新版本在数学、编程与通用逻辑等基准测评中取得国内模型领先地位，标志着中国AI企业具备与国际顶级团队同台竞技的实力，提升了中国科技力量的国际话语权，还会激励更多国内企业创新创业，带动人工智能产业链上下游升级。
2、DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司打造的语言模型，在AI领域具有重要地位。
3、DeepSeek已成为国际人工智能领域的重要参与者，主要体现在以下方面： 技术竞争力强：其模型如DeepSeek - V3和DeepSeek - R1表现出色，R1在逻辑推理基准测试中准确率达92%，超GPT - 4的78%；V3在全球人工智能模型基准测试中名列前茅。
4、DeepSeek和百度处于不同的发展阶段且有着不同的应用场景，目前难以简单判定DeepSeek是否有足够实力取代百度。
5、DeepSeek是一款人工智能模型，而百度是一个大型科技公司，业务涵盖搜索引擎、人工智能、自动驾驶等多个领域，不能简单判定DeepSeek能否替代百度。DeepSeek在自然语言处理和生成任务上有不错表现，随着技术发展，它在人工智能相关领域或许会取得更大成就，在部分人工智能应用场景中可能会有突出表现。
6、在减少计算资源消耗的同时，保持甚至提升了模型效果。不过，“厉害”是相对概念，不同模型在不同场景和任务下各有优劣，DeepSeek也并非在所有方面都领先，在特定的小众领域或对特定指标要求极高的场景中，其他模型可能会更具优势。但总体而言，DeepSeek达到了较高水平，在技术发展中占据重要地位 。
deepseek和kimi怎么用
用Kimi一键转成PPT：打开Kimi官网（https：//kimi.moonshot.cn/ ），登录后点击左侧菜单栏的「PPT助手」；将复制的DeepSeek内容粘贴到对话框并点击发送；页面弹出「一键生成PPT」按钮，点击后选择喜欢的模板。
DeepSeek和Kimi AI可以配合使用，通过DeepSeek生成PPT的内容脚本，然后利用Kimi AI将脚本转化为PPT文件。使用DeepSeek生成PPT脚本：首先，你需要在DeepSeek官方网站注册并登录账号。
先打开 DeepSeek，输入关于 PPT 主题的详细描述，如 “介绍旅游景点的 PPT，需涵盖景点特色、交通方式、美食推荐等内容”。DeepSeek 会根据输入生成结构化文本内容。
准备工具，DeepSeek用于生成PPT的Markdown大纲（官网https：//chat.deepseek.com/ ），Kimi用于将Markdown转换为PPT（官网https：//kimi.moonshot.cn/ ）。
deepseek怎么学数学
通过DeepSeek学习数学，主要可以利用其作业批改、知识点学习、针对性练习以及思维训练等功能。首先，你可以通过DeepSeek拍照上传完成的数学作业，系统会按照对应年级数学老师的标准进行批改和分析，这样你就能快速定位错题，避免重复练习。其次，如果在学习过程中遇到不懂的数学概念，可以直接向DeepSeek咨询。
单词学习：选取孩子目前正在学习的 10 - 15 个单词，发送给 DeepSeek。输入指令：“要求组成有趣的文章，字数在 80 - 100 字，适合四年级学生。” 以趣味方式帮助孩子记忆单词，提升词汇运用能力。个性化阅读理解：挑选契合孩子年龄与兴趣的阅读材料。
首先，打开DeepSeek应用，找到并点击拍照按钮。然后，对准你想要搜索的数学题目进行拍照。确保题目清晰可见，避免模糊或光线不足导致识别错误。拍照完成后，上传图片到DeepSeek。稍等几秒钟，DeepSeek就会自动识别图片中的题目，并给出详细的解答步骤和答案。
利用DeepSeek辅助学习，你可以从个性化学习路径、实时解答、定制化学习方案、整合优质教育资源和趣味学习方式五个方面着手。获取个性化学习路径：DeepSeek能根据你的学习进度、知识掌握情况和兴趣点，生成个性化的学习路径。
使用方法基础功能：智能问在输入框清晰提问；文件处理，点击输入框旁“+”上传文件并输入指令；多轮对话，基于上下文连续提问。进阶功能：可切换深度思考模式（R1）处理复杂逻辑问题，或开启联网搜索获取实时信息；下载Office插件集成到Word/Excel，按Ctrl + Alt + D唤醒指令框操作。
模型训练：提取出特征后，DeepSeek会使用这些特征和对应的标签（如果有的话）来训练一个深度学习模型。这个模型会学习如何根据提取出的特征来预测或分类新的数据。训练过程中，DeepSeek会不断调整模型的参数，以提高预测的准确性。搜索过程：一旦模型训练完成，DeepSeek就可以用来进行搜索了。
deepseekv3和deepseekr1的区别
总的来说，DeepSeek V3和R1各有千秋，分别适用于不同的任务领域和应用场景。V3以其高效、灵活的特点广泛应用于多种NLP任务；而R1则以其强大的推理能力在复杂推理任务中独领风骚。
DeepSeek V3和R1的主要区别在于模型的设计目标、架构、参数规模、训练方式以及应用场景。设计目标：DeepSeek R1是推理优先的模型，专注于处理复杂的推理任务，强调深度逻辑分析和问题解决能力。DeepSeek V3则是通用型大语言模型，侧重于可扩展性和高效处理，旨在适应多种自然语言处理任务。
DeepSeek R1和V3的主要区别在于模型定位、架构、性能表现以及应用场景。DeepSeek R1是推理优先的模型，它侧重于处理复杂的推理任务。这款模型采用稠密Transformer架构，特别适合处理长上下文，但相应的计算资源消耗会稍高。R1在数学、代码生成和逻辑推理等领域表现出色，性能与OpenAI的某个版本相当。
deepseek-r1模型性能提升
1、DeepSeek - R1模型性能提升主要体现在推理能力上，官方也给出了推荐设置优化性能。提升途径如下：改进推理模型策略推理时间扩展：增加推理过程的计算资源，以提高输出质量。如使用思维链提示，在输入提示中包含“一步一步思考”等短语，鼓励模型生成中间推理步骤；也可使用投票和搜索策略，如多数投票让模型生成多个答案后选择正确的。
2、模型性能方面：2025年推出的DeepSeek - R1 - 0528模型响应更可靠、一致性更高，能对复杂问题进行更长时间思考，性能有明显提升。
3、它适合在企业级应用中发挥作用，如客服系统、代码补全工具等。32B版本则更适用于对推理能力和精度要求极高的场景，如高级AI助手、科研分析或数据挖掘项目。其强大的推理能力可以处理更加专业和复杂的问题。综上所述，DeepSeek-R1-14B与32B版本之间的差距主要体现在推理能力、资源需求和适用场景上。
4、DeepSeek R1专为复杂推理任务设计，它强化了在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。这款模型通过大规模强化学习技术进行训练，仅需极少量标注数据就能显著提升推理能力。此外，R1支持模型蒸馏，用户可以利用模型输出训练更小型的模型，以满足特定应用场景需求。
5、华为官方测试显示，升腾910B在集群配置中（如32卡）可实现2TB/小时的训练吞吐量，单卡性能足以支撑中小规模模型的推理与训练。
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