DeepSeek-V2.5 は、人工知能の分野における新しい強力なツールであり、コード作成とチャット モデルのパフォーマンスにおいて大きな進歩を遂げました。 GPT-4との比較テストでも好成績を収め、勝率が大幅に向上し、複数の評価指標も向上しました。 DeepSeek-V2.5 は、精度と適応性の点で優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、コード生成、命令のフォロー、不適切なリクエストの拒否において強力な機能を実証し、人工知能テクノロジーの開発に新たなベンチマークを設定します。
人工知能の分野では、DeepSeek の最新バージョンである DeepSeek-V2.5 は、その優れたコード記述機能とチャット モデルのパフォーマンスにより、テクノロジーの最前線に位置することを再び証明しました。 GPT-4 との激しい戦いにおいて、DeepSeek-V2.5 は複数のテスト セットで勝率の大幅な向上を示しました。
ArenaHard テストでは勝率が 68.3% から 76.3% に上昇し、AlpacaEval2.0LC テストでも勝率が 46.61% から 50.52% に上昇しました。これらの結果は、複雑な問題を理解し、解決策を提供する DeepSeek-V2.5 の能力を実証するだけでなく、中国語と英語の環境におけるその適応性と精度も反映しています。
DeepSeek-V2.5では勝率の向上に加え、その他のスコア指標も改善しました。 MT-Bench スコアは 8.84 から 9.02 に増加し、AlignBench スコアも 7.88 から 8.04 に増加しました。これらのスコアの増加は、DeepSeek-V2.5 が書き込みタスクを実行し、指示に従い、不適切なリクエストを拒否する能力において最適化されていることをさらに証明しています。
コード生成機能の点では、DeepSeek-V2.5 は DeepSeek-Coder-V2-0724 に基づいて強化されており、標準テスト セットで優れた結果を達成しています。 HumanEval のスコアは 89% に達し、LiveCodeBench (1 月から 9 月) のスコアも 41% に達しました。これらの結果は、DeepSeek-V2.5 の高品質な実行可能コードを生成する機能が大幅に向上していることを示しています。
DeepSeek チームは、ハードウェアとソフトウェアの設計を連携して融合させ、パフォーマンスの最適化、費用対効果、エネルギー節約を実現する Fire-Flyer AI-HPC と呼ばれる包括的なフレームワークも開発しました。 Fire-Flyer2 は、業界をリードする NVIDIA DGX-A100 と同等のパフォーマンス レベルを、50% 低いコストと 40% 低いエネルギー消費で実現します。これらの結果は、システムのハードウェアおよびソフトウェア コンポーネントを最適化するための、慎重なエンジニアリングと思慮深い設計上の決定の結果です。
体験アドレス：https://top.aibase.com/tool/deepseek-chat
DeepSeek-V2.5 の成功は、その強力な技術力だけではなく、DeepSeek チームの技術革新とユーザー エクスペリエンスの究極の磨きへのたゆまぬ追求にもあります。 今後、DeepSeek-V2.5はより多くの分野で重要な役割を果たし、人工知能技術の開発に新たな活力を吹き込むことが期待されています。