Deepseek AI 2.5 版发布：Chat 融合 Coder，优化写作任务与指令

近日，我国杭州深度求索人工智能公司发布了全新的 DeepSeek V2.5 模型，将 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 两个模型成功合并。这一举措旨在提高模型在通用能力和代码生成方面的性能，使其更符合人类偏好。

据悉，DeepSeek V2.5 在多项指标上实现了大幅提升，包括 ArenaHard Winrate（胜率）达到 76.3%，AlpacaEval 2.0 LC Winrate（胜率）达到 50.52%，以及 MT-Bench 分数和 AlignBench 分数分别提高了 0.2% 和 0.26%。此外，在新的人机交互（HumanEval）任务中，该模型达到了 89% 的准确率。

值得一提的是，DeepSeek V2.5 模型在代码生成能力方面有了显著提升，适用于多种编程应用场景。同时，该模型在标准测试集上的表现也优于其他同级模型。

作为一家专注于研究和开发先进人工智能技术的公司，杭州深度求索人工智能将继续探索更多创新性方法，推动人工智能领域的发展。