DeepSeek
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DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro is DeepSeek's flagship open-source MoE model with 1.6T total parameters and 49B activated, purpose-built for frontier-level reasoning, coding, and agentic tasks. Supporting a 1M-token context window and three reasoning effort modes up to Think Max, it achieves top-tier performance on coding benchmarks such as LiveCodeBench and Codeforces — rivaling leading closed-source models — and is released under the MIT License....
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DeepSeek
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DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek-V4-Flash is DeepSeek's latest open-source MoE model featuring 284B total parameters with only 13B activated during inference, delivering high-speed generation without sacrificing capability. With native support for a 1M-token context window and three switchable reasoning modes — Non-Think, Think High, and Think Max — it offers flexible intelligence scaling from everyday tasks to complex reasoning, all under the MIT License....
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DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2 是一个模型，结合了高计算效率与卓越的推理和智能体性能。其方法基于三个关键技术突破：DeepSeek 稀疏注意力（DSA），这是一种有效的注意力机制，在保持模型性能的情况下大幅降低了计算复杂度，特别优化于长上下文场景；一个可扩展的强化学习框架，使得其性能可与 GPT-5 比拟，推理能力与高计算变体的 Gemini-3.0-Pro 相当；以及一个大型智能任务合成管道，将推理整合到工具使用场景中，提高在复杂交互环境中的合规性和泛化能力。该模型在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）中取得了金牌成绩。...
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DeepSeek-V3.2-Exp
DeepSeek-V3.2-Exp 是 DeepSeek 模型的一个实验版本，基于 V3.1-Terminus 构建。它首次引入 DeepSeek Sparse Attention(DSA)，实现了对长上下文的更快速、更高效的训练和推理。...
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DeepSeek-V3.1-Terminus
DeepSeek-V3.1-Terminus 是一个更新版本，建立在 V3.1 的优势上，同时解决关键用户反馈问题。它在语言一致性方面有所改进，减少了中英文混合文本和偶尔出现的异常字符。同时，还在 Code Agent 和 Search Agent 性能上进行了升级。...
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DeepSeek-V3.1
DeepSeek-V3.1是一种混合模型，支持思维模式和非思维模式。通过后期训练优化，该模型在工具使用和代理任务方面的性能显著提高。DeepSeek-V3.1-Think在回答质量上可与DeepSeek-R1-0528相媲美，同时响应速度更快。...
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DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 在多个关键方面表现出明显的改进，超越了它的前身 DeepSeek-V3，包括推理性能的大幅提升、更强的前端开发技能和更智能的工具使用能力。...
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DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 是一个升级的模型，在处理复杂的推理任务方面显示了显著的改进，同时提供了更低的幻觉率，增强了对函数调用的支持，并且在情感编码方面提供了更好的体验。其性能与 O3 和 Gemini 2.5 Pro 相当。...
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