游戏介绍
deepseek官方正版是一款功能强大的AI生活学习助手，搭载了性能卓越的DeepSeek-V3交流模型。用户可以通过手机号、微信或Apple ID等多种方式快速登录，实现跨设备同步对话记录，网页端与移动端功能完全一致。该软件最突出的特点是支持联网搜索和深度思考模式，能够随时解答各类问题，有效提升学习和工作效率。
DeepSeek-V3在推理速度上实现了显著突破，性能表现优异。目前该模型在主流大模型榜单中位居开源模型首位，其能力已接近世界顶尖的闭源模型水平。
首次调用API
DeepSeek API采用与OpenAI兼容的格式，用户可以直接使用OpenAI SDK或兼容软件进行访问。如需调用API，只需将base_url设置为https://api.deepseek.com/v1即可，需要注意的是这里的v1与模型版本无关。
当前deepseek-chat模型已全面升级为DeepSeek-V3，接口保持不变。用户只需指定model='deepseek-chat'即可调用最新版本的DeepSeek-V3模型。
调用对话API
获取API密钥后，用户可通过以下示例脚本访问DeepSeek API。默认采用非流式输出，如需使用流式输出功能，只需将stream参数设为true。
curl示例
python示例
nodejs示例
V3模型和R1系列均基于V3-Base开发。相比V3模型，R1系列通过自我评估和自奖励强化学习进行了更深入的后训练优化。
传统大模型普遍依赖RLHF技术，这种方法需要大量人工标注的高质量问答数据。而R1系列创新性地摒弃了人类反馈环节，专注于纯强化学习。在首代R1-Zero模型中，DeepSeek设计了双奖励机制：一个奖励正确答案，另一个奖励合理的推理过程。模型会同时生成多个答案方案，并根据奖励函数进行评分。
研究发现，R1系列在训练过程中自发涌现出"反思"能力。虽然初期生成的答案存在语言混杂问题，但随着训练深入，模型开始自主发展出复杂的解题策略，包括重新评估初始方法、探索替代方案等行为。这些能力完全由模型自主习得，而非人为编程实现。
为优化语言流畅性，DeepSeek增加了冷启动阶段：先用数千条链式思考数据微调V3-Base，再启动强化学习流程。最终生成的80万样本数据不仅提升了R1的性能，也显著增强了其他开源模型的推理能力。
v1.2.3：
- 优化登录注册流程
v1.2.2：
- 修复已知问题
v1.2.1：
- 改进对话体验
应用信息
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