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deepseek蘋果手機版

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  • 類型:軟件 蘋果軟件
  • 版本:v1.0.10 官方正版
  • 大小:37.8M
  • 更新:2025-02-21 15:54
  • 語言:中文
  • 等級:
  • 平臺:蘋果iOS
  • 廠商:杭州深度求索人工智能基礎技術(shù)研究有限公司
  • 備案號:浙ICP備2023025841號-3A

deepseek app蘋果版通過智能問答來快速獲取所需要的內(nèi)容,和其它ai人工智能問有所不同的是,該軟件提供了非常純粹的頁面布局,同時還支持精簡搜索以及全方位搜索,極大滿足了不同用戶對于人工問答的使用需要,可將其應用到不同場景中。

deepseek iphone版介紹

deepseek ios官方正版app是由DeepSeek官方推出的Al助手,用戶安裝后即可免費與性能世界領(lǐng)先的DeepSeek-V3模型互動交流。同一賬號內(nèi)歷史對話記錄與網(wǎng)頁端同步,現(xiàn)有功能也與網(wǎng)頁端全面對齊。

deepseek蘋果手機版

deepseek蘋果版使用方法

deepseek蘋果手機如何使用?:

1.將deepseek下載到手機后并打開,可使用手機號、微信登錄或AppleID登錄

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2.登錄軟件后在下方對話框輸入想要了解的內(nèi)容并點擊搜索

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3.可以看到所搜索內(nèi)容的基本信息

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4.如果在搜索時勾選了“深度思考”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”,就能看到更詳細的內(nèi)容

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5.點擊左上角

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6.可以看到歷史搜索記錄

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軟件功能

1.多任務處理能力

-知識問答:在 MMLU、GPQA 等基準測試中表現(xiàn)接近國際頂尖模型(如 GPT-4o、Claude),尤其在中文知識問答(如 C-SimpleQA)上優(yōu)勢顯著。

-代碼生成:支持算法類代碼生成(如 Codeforces 場景),在 LiveCodeBench 測試中領(lǐng)先其他開源模型,并兼容工程類代碼輔助。

-長文本處理:支持 128K 上下文長度,在 DROP、LongBench v2 等長文本任務中表現(xiàn)突出。

-數(shù)學推理:在 MATH-500、AIME 2024 等數(shù)學競賽任務中表現(xiàn)優(yōu)異,超越多數(shù)閉源模型。

2.開源與本地部署

-模型權(quán)重開源,支持本地部署,開發(fā)者可基于 Hugging Face Transformers 庫靈活定制,滿足數(shù)據(jù)隱私需求。

-提供FP8 低精度訓練 方案,降低 GPU 內(nèi)存占用和訓練成本。

3.高效生成與推理

-生成速度達60 TPS(每秒生成 60 個 token),是前代模型的 3 倍,保障交互流暢性。

-采用多令牌預測(MTP) 和推測解碼(Speculative Decoding) 技術(shù),推理速度提升 1.8 倍。

平臺優(yōu)勢

智能對話有問必答;

高效讀文件;

深度思考解決難題;

全網(wǎng)智能搜索;

deepseek和豆包哪個厲害?

deepseek和豆包的功能區(qū)別:

【基本概括】

DeepSeek和豆包在功能和性能上有各自的優(yōu)劣,具體選擇取決于用戶的需求和使用場景。

DeepSeek:是一款由深度求索(Deepseek的中文名)推出的大模型,其最新版本DeepSeek-V3在多項評測中表現(xiàn)出色,性能上與世界頂尖的閉源模型如GPT-4和Claude-3.5不相上下。DeepSeek-V3的特點包括自研的MoE模型,參數(shù)達到671B,預訓練在14.8T token上進行,訓練成本相對較低,僅為行業(yè)主流成本的十分之一左右。此外,DeepSeek在蘋果App Store中國區(qū)免費榜上表現(xiàn)優(yōu)異,最近超越了字節(jié)跳動旗下的豆包,升至第二位。

豆包:則是字節(jié)跳動推出的一款產(chǎn)品,以其出色的模型能力和用戶體驗著稱。豆包在多模態(tài)能力和產(chǎn)品體驗上表現(xiàn)出色,被認為是市面上最出色的產(chǎn)品之一。字節(jié)系的產(chǎn)品經(jīng)理對用戶需求的把握非常到位,設計貼心,用戶體驗流暢。

【優(yōu)點】

DeepSeek:性能強勁,與頂尖模型GPT-4和Claude-3.5性能相當;訓練成本低,僅為行業(yè)主流成本的十分之一。

豆包:用戶體驗流暢,多模態(tài)能力不斷進步;市場反饋良好,用戶評價高。

【缺點】

DeepSeek:具體應用場景下的用戶體驗和數(shù)據(jù)相對較少,市場反饋主要集中在技術(shù)和性能方面。

豆包:技術(shù)細節(jié)和具體性能數(shù)據(jù)較少,主要依賴市場反饋和用戶評價。

特別說明

應用截圖

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