深度求索（DeepSeek）智能助手DeepSeekV3，是基于人工智能技术构建的虚拟助手，旨在为用户提供信息检索、数据分析、知识问答等服务。DeepSeekV3作为一款人工智能产品，其性能和功能会随着技术的进步而不断更新和优化，为用户提供更加智能化的服务体验。深度求索（DeepSeek）软件是一款集成了人工智能技术的应用程序或平台，旨在通过模拟人类的认知过程来执行各种复杂任务。这类软件通常具备自然语言处理、机器学习、数据分析等先进功能，能够帮助用户高效地处理信息、解决问题和做出决策。
deepseek电脑版软件功能
智能搜索：利用自然语言处理技术理解用户查询，提供精准的搜索结果。
语音识别与合成：允许用户通过语音与软件交互，并能够将文本转换为自然发音的语音。
图像识别：通过计算机视觉技术识别和分析图像内容。
预测分析：运用机器学习算法对数据进行预测，辅助用户预见趋势和结果。
自动化任务：执行重复性任务，如数据录入、报告生成等，以提高工作效率。
使用DeepSeek软件时，用户通常需要通过图形用户界面（GUI）或命令行界面（CLI）与软件交互。软件的设计旨在用户友好，使得即使是非技术用户也能轻松上手。
deepseek电脑版软件用途
信息检索：快速获取网络上的信息，解答用户的疑问。
数据分析：对大量数据进行分析，提供洞察和决策支持。
知识问答：基于庞大的知识库，回答用户的各种问题。
语言处理：理解和生成自然语言，进行文本的翻译、摘要等。
deepseek电脑版怎么使用
用户可以通过与DeepSeekV3进行自然语言交互来使用其功能。这通常包括输入文本问题或指令，智能助手会解析这些输入并提供相应的回答或执行相应的任务。
deepseek电脑版软件特色
自然语言理解：能够理解复杂的语言结构和语义。
学习能力：通过机器学习不断优化回答的准确性和效率。
多领域知识：涵盖广泛的主题，能够提供跨领域的知识服务。
交互式体验：提供流畅的人机交互体验，使沟通更加自然。
deepseek电脑版使用注意事项
隐私保护：在使用智能助手时，注意不要泄露个人敏感信息。
数据安全：确保交互的数据不会用于未经授权的目的。
准确性问题：虽然智能助手努力提供准确信息，但可能存在误差，用户应对关键信息进行核实。
依赖性：智能助手提供辅助决策，但重要决策应结合专业意见和实际情况。
deepseek电脑版常见问题
联网模式有什么用?
联网搜索模式下，模型将深入阅读海量网页，为用户生成全面、准确、满足个性化需求的回答。面对用户的复杂问题，模型将自动提取多个关键词并行搜索，在更短时间内提供更加多样的搜索结果。
深度思考模式有什么用?
深度思考模式专门针对数学、代码等各类复杂逻辑推理问题而设计，相比于普通的简单问题，能够提供更加全面、清晰、思路严谨的优质解答，充分展现出较长思维链的更多优势。
调用模型时的并发限制是多少?是否可以提高账号的并发上限?
当前阶段，我们没有按照用户设置硬性并发上限。在系统总负载量较高时，基于系统负载和用户短时历史用量的动态限流模型可能会导致用户收到503或429错误码。
目前暂不支持针对单个账号提高并发上限，感谢您的理解。
为什么我感觉API返回比网页端慢?
网页端默认使用流式输出(stream=true)，即模型每输出一个字符，都会增量地显示在前端。
APl默认使用非流式输出(stream=false)，即模型在所有内容输出完后，才会返回给用户。您可以通过开启APl的stream模式来提升交互性。
DeepSeek有哪些基础功能?
1.自然语言理解与生成：能够理解和生成自然语言文本，进行对话、回答问题、提供建议等。
2.文本分析与处理：可以对文本进行分析，如情感分析、关键词提取、文本摘要等。
3.文件处理：支持上传和处理图像、txt、pdf、ppt、word、excel等文件格式，并从中提取文字信息进行处理。
4.信息检索：能够从大量信息中检索出相关内容，帮助用户找到所需信息。
5.知识问答：基于已有的知识库，回答用户提出的各种问题。
6.语言翻译：支持多种语言之间的翻译。
7.代码理解与生成：能够理解和生成代码，帮助用户解决编程问题。
8.数据解析与处理：可以解析和处理结构化数据，如JSON、XML等。
9.日期和时间处理：能够处理和解析日期、时间相关的信息。
10.个性化交互：根据用户的输入和历史交互，提供个性化的回应和建议。
如何在DeepSeek中删除所有历史对话内容?
1、启动软件，点击左上角的图标。
2、然后，点击左下角账户名称。
3、接着，在账户设置界面中，选择【删除所有历史对话】选项，最后点击弹窗中的【确认删除】按钮即可。
如何修改DeepSeek的主题颜色?
1、打开软件，点击左上角的图标。
2、接着，点击左下角账户名称。
3、然后，在账户设置界面中，选择【颜色主题】选项，最后根据自己的实际需求来进行主题颜色的修改，最后点击【确定】按钮即可。
如何修改DeepSeek历史对话消息的名字?
1、启动软件，点击左上角的图标。
2、接着，大家就可以看到历史对话内容了，在要修改的历史对话消息上长按鼠标左键或右键。
3、紧接着，大家就可以看到【重命名】的选项了，点击它。
4、最后，输入要修改的名称，点击【确定】按钮即可。
deepseek电脑版更新日志：
2025-01-20版本
deepseek-reasoner
•deepseek-reasoner是我们的新模型DeepSeek-R1.可以通过指定model=deepseek-reasoner调用。
•详细更新，请参考：DeepSeek-R1正式发布
•调用指南，请参考：推理模型
2024-12-26版本
deepseek-chat
•deepseek-chat模型升级为DeepSeek-V3，接口不变，可以通过指定model=deepseek-chat调用。
•详细更新，请参考：DeepSeek-V3正式发布
2024-12-10版本
deepseek-chat#
•deepseek-chat模型升级为DeepSeek-V2.5-1210，模型各项能力提升，相关基准测试：
•数学能力：在MATH-500基准测试中的表现从74.8%提升至82.8%
•代码能力：在LiveCodebench(08.01-12.01)基准测试中的准确率从29.2%提升至34.38%
•中文写作与推理能力：在内部测试集中表现也有相应提升
与此同时，全新版本的模型对文件上传和网页总结功能的用户体验进行了优化。
2024-09-05版本
deepseek-coder&deepseek-chat升级为DeepSeekV2.5模型
DeepSeek V2 Chat和DeepSeek Coder V2两个模型已经合并升级，升级后的新模型为DeepSeek V2.5。
为向前兼容，API用户通过deepseek-coder或deepseek-chat均可以访问新的模型。
新模型在通用能力、代码能力上，都显著超过了旧版本的两个模型。
新模型更好的对齐了人类的偏好，在写作任务、指令跟随等多方面进行了优化：
•ArenaHard winrate从68.3%提升至76.3%
•AlpacaEval 2.0 LC winrate从46.61%提升至50.52%
•MT-Bench分数从8.84提升至9.02
•AlignBench分数从7.88提升至8.04
新模型在原Coder模型的基础上进一步提升了代码生成能力，对常见编程应用场景进行了优化，并在标准测试集上取得了以下成绩：
• HumanEval: 89%
• LiveCodeBenh(1-9月):41%
2024-08-02版本
API上线硬盘缓存技术
DeepSeek APl创新采用硬盘缓存，价格再降一个数量级
更新详情请跳转文档API上线硬盘缓存2024/08/02
2024-07-25版本
API接口更新
•更新接口/chat/completions
○JSON输出
○Function调用o对话前缀续写(Beta)
○8K最长输出(Beta)
•新增接口/completions
○FIM补全(Beta)
更新详情请跳转文档API升级新功能2024/07/25
2024-07-24版本
deepseek-coder
deepseek-coder模型升级为DeepSeek-Coder-V2-0724。
2024-06-28版本
deepseek-chat
deepseek-chat模型升级为DeepSeek-V2-0628，模型推理能力提升，关基准测试：
•代码，HumanEval Pass@179.88%->84.76%
•数学，MATH ACC@155.02%->71.02%
•推理，BBH 78.56%->83.40%
在Arena-Hard测评中，与GPT-4-0314的对战胜率从41.6%提升到了68.3%。
模型角色扮演能力显著增强，可以在对话中按要求扮演不同角色。
2024-06-14版本
deepseek-coder
deepseek-coder模型升级为DeepSeek-Coder-V2-0614，代码能力显著提升，在代码生成、代码理解、代码修复和代码补全上达到了GPT-4-Turbo-0409的水平，并拥有卓越的数学和推理能力，其通用能力与DeepSeek-V2-0517持平。
2024-05-17版本
deepseek-chat
deepseek-chat模型升级为DeepSeek-V2-0517，模型在指令跟随方面的性能得到了显著提升，IFEval Benchmark Prompt-Level准确率从63.9%跃升至77.6%。此外，我们对API端的“system“区域指令跟随能力进行了优化，显著增强了沉浸式翻译、RAG等任务的用户体验。
模型对于JSON格式输出的准确性得到了提升。在内部测试集中，JSON解析率从78%提高到了85%。通过引入恰当的正则表达式，JSON解析率进一步提高至97%。
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