Deepseek AI模型升級(jí)推出2.5版：合并Coder和Chat，對(duì)齊人類偏好、優(yōu)化寫作任務(wù)和指令跟隨等

　　DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 兩個(gè)模型已經(jīng)合并升級(jí)，升級(jí)后的新模型為 DeepSeek V2.5。

　　DeepSeek 官方昨日(9 月 5 日)更新 API 支持文檔，宣布合并 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 兩個(gè)模型，升級(jí)推出全新的 DeepSeek V2.5 新模型。

　　官方表示為向前兼容，API 用戶通過(guò) deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可以訪問新的模型。

　　新模型在通用能力、代碼能力上，都顯著超過(guò)了舊版本的兩個(gè)模型。

　　新模型更好地對(duì)齊了人類的偏好，在寫作任務(wù)、指令跟隨等多方面進(jìn)行了優(yōu)化：

　　ArenaHard winrate 從 68.3% 提升至 76.3%

　　AlpacaEval 2.0 LC winrate 從 46.61% 提升至 50.52%

　　MT-Bench 分?jǐn)?shù)從 8.84 提升至 9.02

　　AlignBench 分?jǐn)?shù)從 7.88 提升至 8.04

　　新模型在原 Coder 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升了代碼生成能力，對(duì)常見編程應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了優(yōu)化，并在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上取得了以下成績(jī)：

　　HumanEval: 89%

　　LiveCodeBench (1-9 月): 41%

　　注：Deepseek AI 模型由杭州深度求索人工智能推出，該公司成立于 2023 年。

　　官方介紹如下：

　　專注于研究世界領(lǐng)先的通用人工智能底層模型與技術(shù)，挑戰(zhàn)人工智能前沿性難題。基于自研訓(xùn)練框架、自建智算集群和萬(wàn)卡算力等資源，DeepSeek(深度求索)團(tuán)隊(duì)僅用半年時(shí)間便已發(fā)布并開源多個(gè)百億級(jí)參數(shù)大模型，如 DeepSeek-LLM 通用大語(yǔ)言模型、DeepSeek-Coder 代碼大模型，并且在 2024 年 1 月率先開源國(guó)內(nèi)首個(gè) MoE 大模型(DeepSeek-MoE)，各大模型在公開評(píng)測(cè)榜單及真實(shí)樣本外的泛化效果均有超越同級(jí)別模型的出色表現(xiàn)。