# DeepSeek（深度求索）

# 1. Deepseek-chat

位与用途：

• 这是 DeepSeek 平台上用于对话应用的版本，主要用于实时聊天和信息交流。

定位与用途：

• 高效对话生成： 模型基于 DeepSeek-V3 架构，支持长上下文（如 64K tokens），能够处理复杂多轮对话。
• 开放式接口： 用户无需注册即可免费使用，且界面友好，适合日常交流和常规查询。
• 资源节省与成本优势： 相较于一些西方模型，DeepSeek-chat 在计算资源和使用成本上具有明显优势。
• 隐私与数据政策： 目前 DeepSeek-chat 的数据存储在中国，存在一定争议，但其开源特性使得技术透明度较高，便于研究人员审查。

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# 2. Deepseek-reasoner

定位与用途：

• 专注于复杂问题求解和逻辑推理，是 DeepSeek 平台的推理模型。

定位与用途：

• 链式思维（Chain-of-Thought）： 在生成最终答案之前，模型会先输出一段详细的推理过程（CoT），使用户能够看到模型“思考”过程，提高信任感和解释性。
• 强化学习训练： 模型主要通过强化学习（RL）进行训练，能够自然涌现出自我校验和反思的行为，适用于数学、编码和逻辑推理等任务。
• 输出一致性与可控性： 在API中提供了对生成推理内容（reasoning_content）的访问，便于用户理解和调试模型的决策过程。
• 长上下文与高效推理： 支持长达 64K 上下文的输入，能在复杂任务中维持高准确度，同时通过优化策略降低了计算成本。