- 性能指标 ：
- 代码能力 ：DeepSeek在HumanEval测试中取得了73.2%的通过率，超越了GPT-4的71.2%。
- 数学推理 ：在GSM8K测试中，DeepSeek的准确率为92.3%，接近GPT-4的93.0%。
- 通用任务评测 ：在MMLU测试中，DeepSeek的准确率为80.3%，而GPT-4为86.4%。
- 成本效益 ：
- DeepSeek能够在16GB显存的情况下部署7B模型，其推理速度较同类产品提升了30-50%，而计算资源消耗仅为GPT-4的1/5。
- 技术创新 ：
- DeepSeek的基础架构借鉴了已有的模型，属于渐进性创新，在已有基础上进行了优化和改进。其成本优势部分来自于中国的成本和人才红利。
- 实际应用 ：
- DeepSeek已经在App Store榜单上取得了不错的成绩，显示出其在实际应用中的竞争力。
- 在某些任务中，DeepSeek能够展示出深度思考的能力，例如将任务理解和拆解成具体的步骤，并生成相应的结果。
- 舆论评价 ：
- 尽管DeepSeek在技术上有一定的创新，但舆论对其评价存在一定程度的夸张。其基础架构和优化方法已经借鉴了现有的AI模型，技术创新更多是渐进性的，而非突破性的。
建议
- 实际测试 ：在决定是否部署DeepSeek时，建议进行更全面的测试，特别是在需要深度思考和复杂任务处理的应用场景中。
- 成本考量 ：由于其成本效益较高，适合预算有限但对性能有较高要求的场景。
- 持续关注 ：AI技术发展迅速，持续关注DeepSeek及其他AI产品的最新动态和技术进展，以便及时调整和优化应用策略。
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