今天线上炒股配资开户，我们完成了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2两个模型的合并，正式发布了DeepSeek-V2.5。新版本不仅保留了原有Chat模型的通用对话能力和Coder模型的强大代码处理能力，还更好地对齐了人类偏好。在写作任务、指令跟随等多个方面也实现了大幅提升。
DeepSeek-V2.5现已在网页端及API全面上线，API接口向前兼容，用户通过deepseek-coder或deepseek-chat均可以访问新的模型。Function Calling、FIM补全、Json Output等功能保持不变。这一All-in-One的版本将为用户带来更简洁、智能、高效的使用体验。
DeepSeek一直致力于模型的改进和优化。6月份时，我们对DeepSeek-V2-Chat进行了重大升级，用Coder V2的Base模型替换了原有的Chat Base模型，显著提升了其代码生成和推理能力，并发布了DeepSeek-V2-Chat-0628版本。随后，DeepSeek-Coder-V2在原有Base模型的基础上，通过对齐优化大大提升通用能力后推出了DeepSeek-Coder-V2 0724版本。最终，成功将这两个模型合并，推出了全新的DeepSeek-V2.5版本。
由于本次模型版本变动较大，如某些场景效果变差，建议重新调整System Prompt和Temperature以获得最佳性能。我们使用业界通用的测试集对DeepSeek-V2.5的能力进行了测评，在中文和英文四个测试集上，该版本均优于之前的DeepSeek-V2-0628以及DeepSeek-Coder-V2-0724。
内部中文评测显示，与GPT-4o mini、ChatGPT-4o-latest相比，DeepSeek-V2.5在创作、问答等通用能力上的表现均有明显提升，用户体验将得到改善。Safety和Helpful之间的权衡是我们迭代开发中一直重点关注的问题。在DeepSeek-V2.5版本中，对于模型安全问题的边界做了更加清晰的划分，在强化模型对各种越狱攻击的安全性的同时，减少了安全策略过度泛化到正常问题中的倾向。基于内部测试集合的得分，DeepSeek-V2.5的安全综合得分为82.6%，安全外溢比例为4.6%。
在代码方面，DeepSeek-V2.5保留了DeepSeek-Coder-V2-0724强大的代码能力。HumanEval Python和LiveCodeBench（2024年1月 - 2024年9月）测试中，显示出较为显著的改进。虽然在HumanEval Multilingual和Aider测试中，DeepSeek-Coder-V2-0724略胜一筹，但在SWE-verified测试中，两个版本的表现都较低，表明在此方面仍需进一步优化。另外，在FIM补全任务上，内部评测集DS-FIM-Eval的评分提升了5.1%，可以带来更好的插件补全体验。DeepSeek-V2.5还对代码常见场景进行了优化，以提升实际使用表现。在内部主观评测DS-Arena-Code中，DeepSeek-V2.5对战竞品的胜率（GPT-4o为裁判）取得了显著提升。
秉承持久开源的精神线上炒股配资开户，DeepSeek-V2.5现已开源到了HuggingFace：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5
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