deepseek
DeepSeek（Deep Seek）官方人工智能大模型底座。搭载 Multi-head Latent Attention (MLA) 低秩键值压缩架构，在 128K 超长文本理解、跨模块代码重构与数理逻辑推演中实现深水静压级稳定输出。
MLA 键值压缩与纯强化学习协同，攻克百万字级长文本理解与推理极限
在长文本理解（Long-Context Understanding）场景中，传统注意力机制常受限于显存爆炸与中间信息丢失。DeepSeek AI 独创的 MLA 架构将 KV 缓存压缩 93.3%，配合“大海捞针”（Needle In A Haystack）全窗口精准检索，轻松解析整本财报、法律卷宗与大型代码库。
结合 DeepSeek Harness 标准化评测管线与开放平台硬盘级缓存，企业可在极低算力开销下构建高可靠文档问答与自动化研发 Agent。
DeepSeek 长文本理解与综合推理权威评测对比
AUDITED BY DEEPSEEK HARNESS| 评测维度 | 权威基准集 (Benchmark) | DeepSeek-R1 / V3 (官方) | Claude-3.5-Sonnet | GPT-4o (128K) |
|---|---|---|---|---|
| 长文本理解 | FRAMES (长文档多跳推理) | 82.5% | 76.8% | 79.1% |
| 长文本理解 | LongBench v2 (128K 综合) | 54.2% | 51.0% | 49.8% |
| 代码与工程 | Codeforces (Percentile) | 96.3% | 93.7% | 90.2% |
| 中文综合 | C-Eval (Validation) | 91.8% | 88.2% | 86.5% |
[01] 128K 大海捞针满分
在 128,000 Tokens 全长度压力测试中实现 99.8% 关键事实召回，告别长文遗忘。
[02] 硬盘上下文自动缓存
长文档二次追问自动命中分布式 KV 缓存，输入成本直降 90%，首字响应提速 3 倍。
[03] DeepSeek Harness
开源标准化长文本与数理评测底座，一键复现官方技术报告全部指标。