DeepSeek-V2.5, ein neues Kraftpaket auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, hat bedeutende Durchbrüche beim Schreiben von Code und der Leistung von Chat-Modellen erzielt. Im Vergleichstest mit GPT-4 schnitt es gut ab, mit einer deutlichen Steigerung der Gewinnquote und Verbesserungen bei mehreren Bewertungsindikatoren. DeepSeek-V2.5 schneidet nicht nur hinsichtlich Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit gut ab, sondern demonstriert auch leistungsstarke Fähigkeiten bei der Codegenerierung, der Befolgung von Anweisungen und der Ablehnung unangemessener Anfragen und setzt damit einen neuen Maßstab für die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz.
Im Bereich der künstlichen Intelligenz hat die neueste Version von DeepSeek, DeepSeek-V2.5, mit ihren hervorragenden Code-Schreibfähigkeiten und der Leistung des Chat-Modells erneut ihre Position an der Spitze der Technologie unter Beweis gestellt. In einem erbitterten Duell mit GPT-4 zeigte DeepSeek-V2.5 eine deutliche Verbesserung der Gewinnquote bei mehreren Testsätzen.
Im ArenaHard-Test stieg die Gewinnquote von 68,3 % auf 76,3 %, und im AlpacaEval2.0LC-Test stieg die Gewinnquote ebenfalls von 46,61 % auf 50,52 %. Diese Ergebnisse zeigen nicht nur die Fähigkeit von DeepSeek-V2.5, komplexe Probleme zu verstehen und Lösungen bereitzustellen, sondern spiegeln auch seine Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit in chinesischen und englischen Umgebungen wider.
Neben der Verbesserung der Gewinnquote hat DeepSeek-V2.5 auch Verbesserungen bei anderen Bewertungsindikatoren vorgenommen. Der MT-Bench-Score stieg von 8,84 auf 9,02 und der AlignBench-Score stieg ebenfalls von 7,88 auf 8,04. Der Anstieg dieser Werte ist ein weiterer Beweis dafür, dass DeepSeek-V2.5 hinsichtlich seiner Fähigkeit, Schreibaufgaben auszuführen, Anweisungen zu befolgen und unangemessene Anfragen abzulehnen, optimiert wurde.
In Bezug auf die Codegenerierungsfähigkeiten wurde DeepSeek-V2.5 auf Basis von DeepSeek-Coder-V2-0724 erweitert und hat beeindruckende Ergebnisse auf dem Standardtestsatz erzielt. Die Punktzahl von HumanEval erreichte 89 %, und die Punktzahl von LiveCodeBench (Januar-September) erreichte ebenfalls 41 %. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Fähigkeit von DeepSeek-V2.5, hochwertigen, ausführbaren Code zu generieren, erheblich verbessert wurde.
Das DeepSeek-Team hat außerdem ein umfassendes Framework namens Fire-Flyer AI-HPC entwickelt, das gemeinsam Hardware- und Softwaredesign vereint, um Leistungsoptimierung, Kosteneffizienz und Energieeinsparung zu erreichen. Fire-Flyer2 bietet ein Leistungsniveau, das mit dem branchenführenden NVIDIA DGX-A100 vergleichbar ist, bei 50 % geringeren Kosten und 40 % geringerem Energieverbrauch. Diese Ergebnisse sind das Ergebnis sorgfältiger technischer und durchdachter Designentscheidungen, die die Hardware- und Softwarekomponenten des Systems optimieren.
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Der Erfolg von DeepSeek-V2.5 liegt nicht nur in seiner starken technischen Stärke, sondern auch im beharrlichen Streben des DeepSeek-Teams nach technologischer Innovation und der ultimativen Verbesserung des Benutzererlebnisses. Es wird erwartet, dass DeepSeek-V2.5 in Zukunft in weiteren Bereichen eine wichtige Rolle spielen und der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz neue Dynamik verleihen wird.