deepseek2025最新版

deepseek2025最新版作为一款智能系统工具，具备极为丰富的功能供用户使用，能助力用户高效完成创作任务，生成文本生成、图像创作、联网搜索等各类创作模板，降低了使用门槛，让更多用户轻松上手；同时支持自定义知识库，便于用户在不同场景下灵活运用，还可实现多种语言间的切换，使用起来十分便捷。

DeepSeek集成了丰富的编程语言工具，能助力用户高效解决各类编程难题，从而有效提升工作效率；同时，它具备自动生成创意文案的功能，可辅助用户更出色地完成报告撰写；此外，还能智能协助用户攻克各类题目，提供清晰详尽的解题思路与步骤解析。

deepseek怎么样

具备自然语言理解能力，可实现快速响应，能满足不同场景中的对话需求。

我们致力于为用户打造无缝精准的语言转换支持，帮助大家在多元语言场景下实现顺畅高效的交流协作。

能够自动生成创意文案，帮助用户撰写文章和报告。

它兼容各类程序设计语言，可助力解决代码编写中的难题，从而切实提高编程工作的效率。

deepseek是哪个公司研发的

杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2025年7月17日成立，这家专注于先进大语言模型（LLM）及相关技术研发的创新型科技公司，打造了DeepSeek这一成果。

2025年初，一家专注于技术探索的机构推出了他们的首款大语言模型，该模型拥有超六百亿的参数规模，训练过程基于覆盖两种主要语言、总量达两万亿单位的数据集从零构建。目前，这款模型的基础版与对话版均已面向研究领域开放获取，供相关社群开展学术研究。在能力测评中，其大参数基础版本在逻辑推理、代码编写、数学运算及特定语言理解等维度的表现，优于同量级的经典开源模型；对话版本则在代码与数学任务中展现出突出实力，同时具备较强的跨领域适应能力，例如在某欧洲国家的高中学业水平测试中取得了良好成绩。此外，该模型在特定语言的处理能力上尤为出色，相关表现已超越了早期的主流闭源模型。

2025年初，一家名为DeepSeek的机构推出了其最新的大模型产品，同时开放了该模型的核心参数供公众使用。这款新模型在后期优化过程中采用了大规模的强化学习方法，即便在训练数据标注量有限的情况下，也显著增强了自身的逻辑推演能力。包括该模型在内的两款DeepSeek旗下大模型，凭借其极具竞争力的研发成本和可媲美行业头部企业的性能表现，在海外科技圈引发了强烈反响，甚至让部分大型科技公司的技术团队紧急投入到对其技术路径的研究与复现工作中。

软件特色

【文本生成】

DeepSeek除了拥有文本生成的能力外，还可以开展图像创作工作，以此来满足用户多元化的创作需要。

【剖析问题】

依托深度求索的轻量型大模型，面对问题时会先在内部形成有条理的思考脉络，再层层递进地对问题展开细致分析。

【联网查询】

用户不用在多个应用间来回切换，只要在DeepSeek的对话界面里提出问题，系统就能连接网络进行检索，并马上给出对应的回答。

软件亮点

【实时对话】

使用者能够和DeepSeek开展即时交流，提交疑问或命令后，该应用会即刻提供对应的回复或操作反馈。

【重写内容】

可以让DeepSeek以特定的风格重写内容，例如鲁迅的文风、商业作家的表达方式等，带来更多创意。

【上传文件】

允许用户通过上传文件创建专属知识库，这样在开展创作或进行信息查询时，就能获取到更精准的内容支持。

DeepSeek的适合人群

学生表示，DeepSeek具备智能解题的能力，能助力学生解决理科方面的难题，不仅会给出详细的解题步骤，还会阐述清晰的解题思路，进而对提升学习成效起到积极作用。

对于内容创作者来说，DeepSeek可提供创意写作方面的助力，帮助他们生成文案、撰写各类文章与报告，从而切实减少时间消耗，让工作效率得到提升。

法律、经济等领域的专业人士：DeepSeek可对各类专业文件与报告进行快速梳理和解读，为他们提供精准的信息支撑。

开发者借助DeepSeek可处理多类编程语法，它能迅速锁定代码中的异常点并输出适配的解决方案，帮助开发人员在编码过程中节省时间、提升产出。

科研人员能够借助DeepSeek对文献、报告等各类资料进行自动解读，并从中提取关键信息，以此来加快研究的推进速度。

作为跨越不同语言的桥梁，DeepSeek拥有出色的翻译能力，能让用户在多种语言并存的环境下顺畅交流，尤其适用于经常需要使用外语的工作或出行场景。

更新日志

v1.0.9版本

修复部分已知问题。

v1.0.7版本

优化公式展示效果；

优化部分已知问题。

v1.0.5版本

支持多语言及应用内语言选择;

支持应用内亮色/暗色模式切换;

支持深度思考与搜索同时开启。

v1.0.3版本

支持 Markdown 链接引用语法;

性能提升与错误修复。

更新日志

版本：1.0.8

更新日期：2025-02-08

修复部分已知问题