DeepSeek V2.5：基準測試表現出色，但實際應用質量未達 GPT-4 水平

BigGo Editorial Team

最近釋出的 DeepSeek V2.5（一個擁有2360億引數的語言模型）在科技界引發了廣泛討論，特別是關於其與領先人工智慧模型（尤其是 OpenAI 的 GPT-4）的能力對比。雖然基準測試資料令人樂觀，但實際測試結果卻顯示出一個更為複雜的現實。

根據公佈的基準測試資料，DeepSeek V2.5 在各項指標上展現出令人印象深刻的分數：

然而，社群測試表明基準效能與實際使用之間存在顯著差距。使用者反饋顯示 GPT-4（特別是初始版本）在以下方面表現明顯更優：

DeepSeek V2.5 提供了一些引人注目的技術特性：

DeepSeek V2.5 的一個有趣特點是其內容處理方式。使用者注意到，雖然 GPT-4 傾向於在回答中包含強烈的道德立場，但 DeepSeek 保持著更為中立的態度，作為一個更客觀的工具運作，沒有明顯的內建道德判斷。

對於考慮自行部署的使用者，硬體要求相當高：

作為一個進入全球市場的中國開發的大語言模型，一些使用者對資料隱私和安全性表示擔憂，特別是對於使用雲API服務的使用者。雖然模型本身是開源的，可以自行部署，但託管服務的資料處理實踐需要在敏感應用場景中謹慎考慮。

儘管整體質量未能匹配 GPT-4，但 DeepSeek V2.5 具有競爭力的定價使其成為特定使用場景下的有吸引力的替代選擇，特別是在成本效益為優先考慮因素且不需要絕對頂級效能的情況下。

DeepSeek V2.5 的出現代表了大語言模型民主化的又一進步，為現有主流模型提供了一個可行的替代選擇，儘管在實際效能與基準測試結果之間仍存在一些重要差異。