原创 bind 2024-09-27 08:04 北京
考虑到性价比，DeepSeek 2.5无疑是编码的最佳选择。
作者｜bind
OneFlow编译
翻译｜刘乾裕、张雪聃
题图由SiliconCloud平台生成
与Claude和GPT模型相比，DeepSeek模型过去一度被开发者社区忽视。不过，过去几个月以来，DeepSeek的发展势头非常迅猛。
随着DeepSeek 2.5发布（该版本整合了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2-Instruct的功能），该模型热度达到顶峰。DeepSeek-V2.5经过微调后更符合人类偏好，并在写作和指令执行等多个方面进行了优化。
如果你真的体验过DeepSeek 2.5，你就会惊叹于它不输于顶尖闭源模型Claude 3.5 Sonnet于GPT 4o的能力，以及不可思议的价格，DeepSeek 2.5比Claude 3.5 Sonnet低21倍，比GPT 4o低17倍。基本上，如果你想用大模型编写代码，考虑到性价比，DeepSeek 2.5无疑是最优选择。（开发者期待使用输出迅速的DeepSeek 2.5，硅基流动SiliconCloud提供了推理加速版DeepSeek 2.5，https://cloud.siliconflow.cn/playground/chat/17885302570）
本文讨论了DeepSeek 2.5的所有功能，并与Claude 3.5 Sonnet、GPT 4o进行了对比，其中揭示了模型之间的边际差异。
（本文由OneFlow编译，转载请联系授权。原文：https://blog.getbind.co/2024/09/19/deepseek-2-5-how-does-it-compare-to-claude-3-5-sonnet-and-gpt-4o/）
DeepSeek 2.5概述
DeepSeek 2.5是上一代模型的集大成者，集成了DeepSeek-V2-Chat和DeepSeek-Coder-V2-Instruct的功能。该版本不仅增强了通用语言能力，还提升了编码功能，非常适合各种应用场景。该模型旨在更好地符合人类偏好，并在多个领域进行了优化，包括写作质量和指令遵循。下图所示的基准表阐明了这一点：
DeepSeek V2.5的主要特性
模型集成：结合了聊天模型和编码模型的功能。
性能指标：在多个基准测试（如AlpacaEval和HumanEval）中超越了前代模型，展示了在指令遵循和代码生成方面的提升。
上下文长度：支持最长128K词元的上下文长度。
如何使用DeepSeek 2.5
DeepSeek 2.5可通过网页平台和API访问。用户可以将其功能无缝集成到自身系统中。你可以创建账户，获取API密钥以访问该模型的所有功能。
价格对比：DeepSeek 2.5 vs Claude 3.5 Sonnet vs GPT 4o
将DeepSeek 2.5与其他模型（如GPT-4和Claude 3.5 Sonnet）进行比较，可以明显看出，无论GPT还是Claude，其成本效益都无法与DeepSeek相媲美。以下是各模型使用成本的定价汇总表：
此表说明，DeepSeek 2.5的定价与GPT-4 mini更接近，但效率方面，其更接近标准版GPT-4。
DeepSeek 2.5在代码生成中的应用
DeepSeek 2.5已与 GPT、Claude 和 Gemini等其他模型在推理、算术、语言和代码生成能力方面进行了评估。Deepseek2.5在根据用户提示生成代码片段这一方面表现出色，展示了高效的编程能力。
下表突出了其性能基准。
DeepSeek 2.5提示词示例
以下是一些用于测试DeepSeek 2.5代码生成能力的提示词示例：
用户反馈
Reddit等平台用户的反馈强调了DeepSeek 2.5相较其他模型的优势。用户指出，与Claude和Sonnet等模型相比，DeepSeek对聊天和编程功能的集成是十分独特的优势。
许多用户赞赏该模型在长时间对话或代码生成任务中记忆上下文的能力，这对于解决复杂的编程挑战至关重要。
总结
DeepSeek 2.5是现有AI代码生成模型中一个不错的补充。 其具有竞争力的定价、全面的上下文支持以及改进的性能指标，无疑会使它在各种应用中脱颖而出，超越一些竞争对手。该版本将先前模型整合为一个统一模型，不仅增强了功能，还比早期版本及竞争对手（如GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet）更符合用户偏好。
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