【360在阿里云部署版】DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。
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【 deepseek-V3-0324 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。
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DeepSeek V4.1 Flash 为 552B 参数的 MoE 模型,采用了全新的 Causal-Encoder-Decoder 结构,输入和输出不对称,输入激活只有 8B,输出激活 16B,成本显著低于已知的同尺寸模型。同时,V4.1 Flash 还采用了新的预训练方式、经过了更大规模的强化学习后训练,在基准测试中,成功超越了包括 DeepSeek V4 Pro 在内的一众旗舰模型的智能水平。
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业务内部专用模型
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GLM-5.3 是智谱最新旗舰模型,复杂软件工程与 Agent 任务能力全面进阶。它使用与 GLM-5.2 相同的基础模型——所有提升均来自后训练。与 GLM-5.2 相比,它在复杂编程和长程任务方面表现更加出色。 GLM-5.3 目前仅支持处理文本模态信息,支持 1M 上下文窗口,最大输出 Tokens 为 128K。 GLM-5.3 会始终启用思考功能,支持三个思考强度级别:low、high 和 max,并不再支持禁用思考功能。
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GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文,实测可承载项目级工程上下文,长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠,开发场景成功率进一步提升。一次任务即可完成“从需求到多端可部署产物”的完整开发链路。
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内部特定业务专业模型
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比 DeepSeek-V4-Pro,DeepSeek-V4-Flash 在世界知识储备方面稍逊一筹,但展现出了接近的推理能力。而由于模型参数和激活更小,相较之下 V4-Flash 能够提供更加快捷、经济的 API 服务。
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DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 相比前代模型,DeepSeek-V4-Pro 的 Agent 能力显著增强。在 Agentic Coding 评测中,V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平,并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。
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