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★ DEEPSEEK HARNESS ★

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DeepSeek(Deep Seek)即问即答官方智能引擎 · 深度求索未至之境

原生强化学习与混合专家架构驱动的即问即答智能引擎

DeepSeek官网旗下的 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 模型依托 Multi-head Latent Attention(MLA)与大规模强化学习训练,在竞赛级数学推演、全栈算法工程、长文档语义解析与多语种创作中实现卓越的性能突破。

无论通过 DeepSeek网页版开展交互式课题攻关,还是依托 DeepSeek api开放平台部署高并发服务,硬盘级上下文缓存均可自动降低高达 90% 的重复前缀推理开销。

DeepSeek Harness 权威模型基准测试对照表

VERIFIED METRICS // R1 & V3
能力分类 评测基准 DeepSeek-R1 DeepSeek-V3 OpenAI o1-1217 Claude 3.5 Sonnet
数学推理 AIME 2024 (Pass@1) 79.8% 39.2% 79.2% 16.0%
高阶数学 MATH-500 (Pass@1) 97.3% 90.2% 96.4% 78.3%
代码算法 Codeforces (Percentile) 96.3% 58.7% 96.6% 20.3%
通用推理 MMLU-Pro (Exact Match) 84.0% 75.9% 81.6% 78.0%
中文理解 C-Eval (Zero-Shot) 91.8% 90.1% 85.4% 86.8%

128K 超长上下文窗口

单次会话支持百页级科研文献与跨模块源码仓库完整输入,长距离逻辑关联精准稳定。

硬盘级上下文缓存

DeepSeek api开放平台默认启用 Context Caching,缓存命中输入低至 0.14 元 / 百万 Tokens。

MIT 开源与评测复现

完整开放模型权重与 DeepSeek Harness 评测脚本,全面支持本地私有化算力集群部署。