deepseek2025最新版是一款智能的系统工具，涵盖了非常丰富的功能让用户使用，还能够帮助用户快速的完成创作，生成各种创作模版，包含了文本生成、图像创作、联网搜索等等，让更多的用户可以上手使用，还支持自定义知识库，方便用户可以在不同场景下可以使用，还支持在多种语言中切换使用，非常的便捷。
deepseek中有着多种编程语言，帮助用户可以快速的完成编程问题，以此来提升工作的效率，还能够自动生成创意的文案，帮助用户可以更好的完成报告，还能够智能的帮助用户完成解题，给出详细的解题思路和步骤。
| 使用教程 | ||
| 接入苹果siri | 接入wps | 接入excel |
| 话术大全 | 微信接入deepseek | 指令大全 |
| 网页版入口 | 专区 | 下载 | 本地部署 |
| 常见问题 | ||
| 注册方法 | 登录异常 | 服务器繁忙 |
| 中文名 | 爆火原因 | 语言更改 |
| 卡顿 | 怎么读 | 搜索不可用 |
deepseekapp怎么样
支持自然语言理解，能够快速响应，适用于多种场景下的对话需求。
提供流畅且准确的翻译服务，助力用户在多语言环境中的沟通。
能够自动生成创意文案，帮助用户撰写文章和报告。
支持多种编程语言，能够解决编程问题，有效提升编程效率。
deepseek是哪个公司研发的
DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的，该公司成立于2023年7月17日，是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）及相关技术的创新型科技公司。
2024年1月5日，深度求索发布了其首个大型模型——DeepSeek LLM，该模型包含670亿参数，是在一个包含2万亿token、涵盖中英文的数据集上从零开始训练的，DeepSeek LLM的7B/67B Base和Chat版本已全部开源，供研究社区使用，在性能上，DeepSeek LLM 67B Base在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base，而67B Chat版本在编码和数学方面表现出色，并展现出显著的泛化能力，如在匈牙利国家高中考试中取得了65分的成绩，此外，它还精通中文，中文表现超越了GPT-3.5。
2025年1月20日，DeepSeek正式发布了DeepSeek-R1模型，并同步开源了模型权重，DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，即便在仅有极少标注数据的情况下，也极大地提升了模型的推理能力，DeepSeek-V3（虽未在此段详细提及，但假设与DeepSeek-R1一同被提及）和DeepSeek-R1这两款大模型以其低廉的成本和与OpenAI相当的性能，震惊了硅谷，甚至引发了Meta内部的恐慌，促使工程师们连夜尝试复制DeepSeek的成果。
软件特色
【文本生成】
DeepSeek不仅具备文本生成功能，还能够进行图像创作，从而满足用户多样化的创作需求。
【剖析问题】
借助先进的DeepSeek-R1-Lite模型，在回答问题前会构建内部思维链，逐步深入剖析问题。
【联网查询】
用户无需频繁切换应用，只需在DeepSeek的对话框中输入问题，即可联网查询，并即时给出答复。
软件亮点
【实时对话】
用户可以与DeepSeek进行实时对话，输入问题或指令，软件将迅速给出相应的回答或执行结果。
【重写内容】
可以让DeepSeek以特定的风格重写内容，例如鲁迅的文风、商业作家的表达方式等，带来更多创意。
【上传文件】
支持上传文件以建立自定义知识库，便于用户可以在进行创作或查询时获取更加准确的信息。
DeepSeek的适合人群
学生：DeepSeek能够通过智能解题功能帮助学生攻克理科难题，提供详尽的解题步骤和思路，从而有效提升学习效果。
内容创作者：对于内容创作者而言，DeepSeek提供创意写作支持，能够协助生成文案、撰写文章和报告，有效节省时间，提升工作效率。
法律、经济及其他专业人员：DeepSeek能够快速梳理和解读各类专业文件或报告，为这些专业人员提供精准的信息支持。
程序员：DeepSeek支持多种编程语言，能够快速定位编程问题并生成相应代码，助力程序员提高编程效率。
科研人员：科研人员可以利用DeepSeek自动解读文献、报告等资料，从中提炼关键信息，从而加速研究进程。
跨语言沟通者：DeepSeek具备精准的翻译功能，能够帮助用户在多语言环境中实现无缝沟通，特别适合需要频繁使用外语的工作或旅行场景。
更新日志
v1.0.9版本
修复部分已知问题。
v1.0.7版本
优化公式展示效果；
优化部分已知问题。
v1.0.5版本
支持多语言及应用内语言选择;
支持应用内亮色/暗色模式切换;
支持深度思考与搜索同时开启。
v1.0.3版本
支持 Markdown 链接引用语法;
性能提升与错误修复。
更新日志
版本：1.0.8
更新日期：2025-02-08
- 修复部分已知问题
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