网泰王晓庆 发表于 2025-2-19 08:36
  
道路千万条!学习第一条!每天GET新知识!
实习19857 发表于 2025-2-19 08:45
  
DeepSeek开源可以本地部署
飞翔的苹果 发表于 2025-2-19 08:49
  
适合场景不同,DeepSeek更侧重逻辑密集型任务
0010 发表于 2025-2-19 09:00
  
适合场景不同,DeepSeek更侧重逻辑密集型任务
暗夜星空 发表于 2025-2-19 09:04
  
DeepSeek 在专业领域和多模态任务中表现出色,具有较高的性价比和稳定的性能
dhf 发表于 2025-2-19 09:08
  
DeepSeek在代码开发领域最具优势,其生成代码的准确性、对复杂需求的拆解能力及错误调试建议尤为突出。
实际体验中,完成数据分析脚本自动生成任务时(如爬虫+可视化全流程),代码可用率达90%以上。
DeepSeek在代码和数学方面有优化,比如更准确的代码生成、错误调试或算法实现。实际体验中,对代码开发的快速响应和正确率印象深刻,特别是在生成实用脚本或解决特定编程问题时效率高。
向上吧,少年 发表于 2025-2-19 09:27
  
比较DeepSeek和其他大型语言模型的优缺点。

首先,得了解DeepSeek的特点。根据之前的信息,DeepSeek可能专注于特定领域,比如代码或数学,或者有更高的效率。

接下来,考虑其他主流模型,比如GPT-4、Claude、Gemini等。它们的优点通常包括更广泛的知识覆盖、更强的通用性和多语言支持。但可能参数量更大,计算资源消耗高,响应速度慢,或者定制性不足。

然后,分析DeepSeek可能的优势。比如在特定任务上的优化,如推理能力、数学解题、代码生成等,可能在垂直领域表现更好。另外,可能在资源效率上有优势,比如更小的模型尺寸或更快的响应速度。

缺点方面,DeepSeek可能在通用对话或复杂多轮交互上不如GPT-4全面,或者支持的语言较少。而其他大模型可能在处理复杂、开放域问题时更灵活,但需要更多计算资源,成本更高。

需要确保比较客观,涵盖性能、效率、应用场景等方面。同时,保持回答简洁,符合用户要求的“尽量简洁”,用中文优先。
韩_鹏 发表于 2025-2-19 09:29
  
deepseek偏理科啊~
当代牛马 发表于 2025-2-19 09:34
  
DeepSeek更侧重逻辑密集型任务
这西瓜我吃定了233 发表于 2025-2-19 09:45
  
DeepSeek在代码开发领域最具优势,其生成代码的准确性、对复杂需求的拆解能力及错误调试建议尤为突出。

实际体验中,完成数据分析脚本自动生成任务时(如爬虫+可视化全流程),代码可用率达90%以上。

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