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【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。

DeepSeek-V3.2 的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用 Agent 任务场景。在公开的推理类 Benchmark 测试中，DeepSeek-V3.2 达到了 GPT-5 的水平，仅略低于 Gemini-3.0-Pro；相比 Kimi-K2-Thinking，V3.2 的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间。

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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