حقق DeepSeek-V2.5، وهو مركز قوة جديد في مجال الذكاء الاصطناعي، اختراقات كبيرة في كتابة التعليمات البرمجية وأداء نماذج الدردشة. لقد كان أداؤه جيدًا في الاختبار المقارن مع GPT-4، مع زيادة كبيرة في معدل الفوز وتحسينات في مؤشرات التقييم المتعددة. لا يعمل DeepSeek-V2.5 بشكل جيد من حيث الدقة والقدرة على التكيف فحسب، بل يُظهر أيضًا قدرات قوية في إنشاء التعليمات البرمجية ومتابعة التعليمات ورفض الطلبات غير المناسبة، مما يضع معيارًا جديدًا لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
وفي مجال الذكاء الاصطناعي، أثبت الإصدار الأخير من DeepSeek، DeepSeek-V2.5، مرة أخرى مكانته في طليعة التكنولوجيا بفضل إمكاناته الممتازة في كتابة التعليمات البرمجية وأداء نماذج الدردشة. في مبارزة شرسة مع GPT-4، أظهر DeepSeek-V2.5 تحسنًا كبيرًا في معدل الفوز في مجموعات اختبار متعددة.
وفي اختبار ArenaHard، قفز معدل فوزها من 68.3% إلى 76.3%، وفي اختبار AlpacaEval2.0LC، ارتفع معدل فوزها أيضًا من 46.61% إلى 50.52%. لا تثبت هذه النتائج فقط قدرة DeepSeek-V2.5 على فهم المشكلات المعقدة وتقديم الحلول، ولكنها تعكس أيضًا قدرته على التكيف ودقته في البيئات الصينية والإنجليزية.
بالإضافة إلى التحسن في معدل الفوز، قام DeepSeek-V2.5 أيضًا بإجراء تحسينات في مؤشرات التسجيل الأخرى. ارتفعت درجة MT-Bench من 8.84 إلى 9.02، كما زادت درجة AlignBench أيضًا من 7.88 إلى 8.04. وتثبت الزيادة في هذه الدرجات أيضًا أن DeepSeek-V2.5 قد تم تحسين قدرته على أداء مهام الكتابة واتباع التعليمات ورفض الطلبات غير المناسبة.
فيما يتعلق بقدرات توليد التعليمات البرمجية، تم تحسين DeepSeek-V2.5 على أساس DeepSeek-Coder-V2-0724 وحقق نتائج مبهرة في مجموعة الاختبارات القياسية. وصلت نتيجة HumanEval إلى 89%، كما وصلت نتيجة LiveCodeBench (من يناير إلى سبتمبر) أيضًا إلى 41%. تظهر هذه النتائج أن قدرة DeepSeek-V2.5 على إنشاء تعليمات برمجية عالية الجودة وقابلة للتنفيذ قد تحسنت بشكل ملحوظ.
كما قام فريق DeepSeek أيضًا بتطوير إطار عمل شامل يسمى Fire-Flyer AI-HPC، والذي يدمج بشكل تعاوني تصميم الأجهزة والبرامج لتحقيق تحسين الأداء وفعالية التكلفة والحفاظ على الطاقة. يوفر Fire-Flyer2 مستويات أداء مماثلة لـ NVIDIA DGX-A100 الرائدة في الصناعة بتكلفة أقل بنسبة 50% واستهلاك أقل للطاقة بنسبة 40%. هذه النتائج هي نتيجة للهندسة الدقيقة وقرارات التصميم المدروسة التي تعمل على تحسين مكونات أجهزة وبرامج النظام.
عنوان التجربة: https://top.aibase.com/tool/deepseek-chat
لا يكمن نجاح DeepSeek-V2.5 في قوته التقنية القوية فحسب، بل يكمن أيضًا في سعي فريق DeepSeek المستمر للابتكار التكنولوجي والتحسين النهائي لتجربة المستخدم. ومن المتوقع أن يلعب DeepSeek-V2.5 في المستقبل دورًا مهمًا في المزيد من المجالات ويضخ حيوية جديدة في تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.