​​DeepSeek在全球大模型中处于第二梯队头部，中文领域达到国际一流水平，核心优势在于高效推理能力和垂直行业深度适配，部分中文场景表现已超越GPT - 4，综合能力接近Anthropic Claude 2。​​

DeepSeek的多模态架构创新显著提升了复杂任务处理效率，例如其DeepSeek - MoE架构实现推理效率提升300%，支持128k超长上下文窗口，可处理300页文档无压力。在数学推理、代码生成等专业领域，其准确率超越GPT - 4，数学基准测试达51.7%，代码生成HumanEval得分86.1%。中文语义理解准确率高达92.3%，显著领先同类中文模型。

技术性能对标显示，DeepSeek在MMLU等多任务语言理解中得分75 - 80分，HumanEval代码生成准确率60% - 65%，虽与GPT - 4存在差距，但通过思维链剪枝等技术降低计算成本30%，响应速度提升显著。在法律、金融、教育等本土化场景中，其应用落地速度与效果远超国际模型，例如财报分析准确率98.2%，合同审查效率提升20倍。

DeepSeek的动态稀疏激活技术与混合精度训练大幅优化算力效率，显存占用降低40%，推理延迟控制在200ms级。其开源轻量化模型DeepSeek - MoE - 16B吸引了大量开发者参与优化，推动技术快速迭代。尽管面临国际开源社区生态主导权的挑战，DeepSeek凭借对中国市场数据本地化需求的精准把握，已构建20个行业的300个应用案例，并通过金融级安全认证体系稳固企业客户基础。

综合来看，DeepSeek凭借中文场景优势与垂直领域落地能力跻身全球第二梯队前列，若持续突破多模态融合与通用推理瓶颈，未来3 - 5年内有望冲击第一梯队。