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在人工智能領(lǐng)域，不斷有新的模型涌現(xiàn)，為各種任務(wù)帶來(lái)更高效、更智能的解決方案。近期杭州深度求索人工智能推出的DeepSeek - V2.5模型引起了廣泛的關(guān)注。這個(gè)模型在繼承和融合前代模型優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，展現(xiàn)出了許多獨(dú)特的性能和功能特性。無(wú)論是在通用能力、代碼處理能力，還是模型安全性方面，DeepSeek - V2.5都有著值得深入探究的表現(xiàn)。本文將對(duì)DeepSeek - V2.5進(jìn)行全面的剖析，涵蓋其基本概述、功能特點(diǎn)、性能測(cè)試表現(xiàn)、代碼部署推理實(shí)踐以及相關(guān)資料地址等方面。

DeepSeek - V2.5是由deepseek - v2 - chat和deepseek - coder - v2兩個(gè)模型合并升級(jí)而來(lái)的一款人工智能模型。這種合并升級(jí)的方式賦予了DeepSeek - V2.5獨(dú)特的能力組合，使其在多種任務(wù)場(chǎng)景下都能發(fā)揮重要作用。它既融合了chat模型的通用對(duì)話能力，能夠應(yīng)對(duì)各種自然語(yǔ)言處理相關(guān)的交互任務(wù)，又具備coder模型強(qiáng)大的代碼處理能力，為編程相關(guān)的任務(wù)提供了有力支持。

DeepSeek - V2.5在通用能力方面表現(xiàn)出色。在業(yè)界通用的測(cè)試集中，無(wú)論是中文還是英文測(cè)試集，它都展現(xiàn)出了優(yōu)于之前版本的性能。在與其他知名模型如gpt - 4omini、chatgpt - 4o - latest的對(duì)比測(cè)評(píng)中（以gpt - 4o作為裁判），其對(duì)戰(zhàn)勝率相較于之前的deepseek - v2 - 0628版本有顯著提升。這表明DeepSeek - V2.5在理解和處理自然語(yǔ)言、回答各種類型的問(wèn)題方面有了很大的進(jìn)步，能夠更好地滿足用戶在不同領(lǐng)域的需求。

在模型安全方面，DeepSeek - V2.5做出了顯著的改進(jìn)。它對(duì)安全問(wèn)題的邊界進(jìn)行了更清晰的劃分，這有助于準(zhǔn)確識(shí)別和處理可能存在安全風(fēng)險(xiǎn)的輸入內(nèi)容。同時(shí)，該模型強(qiáng)化了對(duì)各種越獄攻擊的安全性，有效防止惡意用戶通過(guò)特殊手段繞過(guò)模型的安全限制。并且，它減少了安全策略過(guò)度泛化到正常問(wèn)題中的情況，這意味著在保證安全的前提下，不會(huì)對(duì)正常的用戶交互產(chǎn)生過(guò)多不必要的限制，從而提高了用戶體驗(yàn)。

作為融合了代碼處理能力的模型，DeepSeek - V2.5在代碼相關(guān)任務(wù)上表現(xiàn)卓越。它保留了deepseek - coder - v2 - 0724強(qiáng)大的代碼能力，在代碼生成和處理的測(cè)試中取得了顯著的成績(jī)。例如，在humaneval python和live code bench（2024年1月 - 2024年9月）測(cè)試中，相較于之前版本有明顯的改進(jìn)。在內(nèi)部的主觀評(píng)測(cè)ds - arena - code中，以gpt - 4o為裁判對(duì)戰(zhàn)競(jìng)品時(shí)，勝率得到了顯著提升。在fim補(bǔ)全任務(wù)上，內(nèi)部評(píng)測(cè)集ds - fim - eval的評(píng)分提升了5.1%，這一提升能夠?yàn)椴寮a(bǔ)全帶來(lái)更好的體驗(yàn)，表明其在代碼補(bǔ)全和優(yōu)化方面的能力得到了進(jìn)一步增強(qiáng)。

1）強(qiáng)大的上下文處理能力
DeepSeek - V2.5擁有128k的上下文長(zhǎng)度，這一特性使其能夠輕松處理大量、復(fù)雜的輸入信息。在處理長(zhǎng)文檔、多輪對(duì)話或者復(fù)雜的代碼結(jié)構(gòu)等任務(wù)時(shí)，長(zhǎng)上下文處理能力是一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。它能夠更好地理解輸入內(nèi)容中的各種邏輯關(guān)系，從而生成更準(zhǔn)確、更合理的回復(fù)或輸出。
2）多功能支持
該模型支持功能調(diào)用、json輸出生成以及填充式生成（fim completion）等功能。功能調(diào)用使得模型能夠與外部系統(tǒng)或工具進(jìn)行交互，擴(kuò)展了其應(yīng)用范圍；json輸出生成對(duì)于需要以特定格式（如數(shù)據(jù)交換格式）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的任務(wù)非常有用；填充式生成則進(jìn)一步增強(qiáng)了模型在代碼補(bǔ)全和文本生成中的靈活性，為用戶提供了更多樣化的輸出選擇。

1. 在arenahardwinrate方面，DeepSeek - V2.5從之前的68.3%提升至76.2%，這一顯著提升表明在處理具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)時(shí)，模型的準(zhǔn)確性和有效性有了很大的提高。
2. alpacaeval2.0的lcwinrate從46.6提升至50.5，反映出在相關(guān)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)下，模型的性能得到了優(yōu)化，能夠更好地滿足評(píng)估要求。
3. mt - bench分?jǐn)?shù)從8.85提升至9.02，這一分?jǐn)?shù)的增長(zhǎng)體現(xiàn)了模型在多任務(wù)處理方面的能力提升。
4. alignbench分?jǐn)?shù)從7.88提升至8.04，說(shuō)明模型在與特定標(biāo)準(zhǔn)或目標(biāo)的對(duì)齊方面表現(xiàn)更好，能夠更精準(zhǔn)地按照預(yù)期進(jìn)行輸出。
   

1. 在humaneval的測(cè)試中，DeepSeek - V2.5達(dá)到89%的通過(guò)率，這一高通過(guò)率顯示了其在代碼生成任務(wù)中的高效性和準(zhǔn)確性，能夠生成符合要求的高質(zhì)量代碼。
2. 在livecodebench（1 - 9月）測(cè)試中達(dá)到41.8%的通過(guò)率，進(jìn)一步證明了它在處理實(shí)際代碼任務(wù)中的能力，尤其是在較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的各種不同類型代碼任務(wù)的處理能力。
   

由于DeepSeek - V2.5與transformers框架完全兼容，這使得它在各種環(huán)境中的部署變得相對(duì)容易。開發(fā)人員可以利用現(xiàn)有的基于transformers框架的基礎(chǔ)設(shè)施和工具鏈，快速將DeepSeek - V2.5集成到自己的應(yīng)用程序中。無(wú)論是在本地開發(fā)環(huán)境、服務(wù)器端，還是在云平臺(tái)上進(jìn)行部署，都能夠較為順利地進(jìn)行。

DeepSeek - V2.5已開源到了huggingface平臺(tái)，可以在huggingface上獲取到模型的相關(guān)文件、文檔以及示例代碼等資料。
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5

DeepSeek - V2.5作為一款融合了多種能力且性能卓越的人工智能模型，在通用能力、代碼處理、安全性能等多個(gè)方面都展現(xiàn)出了強(qiáng)大的實(shí)力。它的性能測(cè)試表現(xiàn)優(yōu)秀，在各種評(píng)估指標(biāo)上都有明顯的提升，這為其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在代碼部署推理實(shí)踐方面，其與transformers框架的兼容性以及多種優(yōu)化策略使其能夠在不同環(huán)境中高效運(yùn)行。同時(shí)，開源到huggingface平臺(tái)也為廣大開發(fā)者提供了深入研究和應(yīng)用的機(jī)會(huì)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我們期待DeepSeek - V2.5能夠在更多的應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用，為自然語(yǔ)言處理和編程等領(lǐng)域帶來(lái)更多的創(chuàng)新和突破。

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😎 作者介紹：我是尋道AI小兵，資深程序老猿，從業(yè)10年+、互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)師，目前專注于AIGC的探索。
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