DeepSeek作为当前领先的大语言模型，其准确率表现优异且覆盖多领域，​​核心亮点包括：通用知识问答准确率达85%-95%、数学推理80%-90%、代码生成70%-85%、医疗诊断特定场景超90%​​，综合能力与GPT-4、Claude 3等国际顶级模型相当。

1. ​​通用知识与语言理解​​
   在MMLU、TriviaQA等权威测试中，DeepSeek的准确率稳定在85%-95%，尤其在中文任务（如C-Eval）中表现突出，语义理解准确率高达97%。对抗性测试（如含误导性问题）中仍保持86%以上的稳健性，显著优于多数开源模型。

2. ​​数学与逻辑推理​​
   数学竞赛级问题（如AIME 2024）准确率接近80%，通过多数投票机制可提升至86.7%；基础数学题（GSM8K、MATH）准确率达90%以上，分步推导能力接近人类专家水平。

3. ​​代码生成与专业领域​​
   编程评测（HumanEval、MBPP）通过率70%-85%，支持多语言生成，但复杂业务逻辑需人工校验。医疗领域表现亮眼：影像识别（如CT肺癌筛查）准确率98%，诊断建议临床符合率82%-90%，但开放性问题需医生复核。

4. ​​多语言与长文本处理​​
   支持20+语言互译，非英语任务准确率为英语的80%-90%。40000 token长上下文理解能力提升40%，跨模态任务（文本+图像）准确率92%。

​​总结​​：DeepSeek的准确率因任务类型和领域差异而浮动，建议结合具体场景评估。其持续迭代的模型（如V3、R1版本）正不断突破性能边界，但专业领域应用仍需人类专家协同验证。