（来源：上观新闻）
V4发布当天，🌋DeepS🚷eek🚆研究员陈德里在x👵上转发并写道：📝♨ De🐜🎌epSeek-🚛V3：2024🛬🏏年12月🎞🥄26日🇸🇩。这些模块的实际设🏵计属于专👊🇺🇬有信息🍇👨👧👦，本报🥙告不再赘🎖🏩述🖌🎅。它的唯一任务👩🦰是，在⛺🐊看到一🚫道题之后，❇预测当前的🍾🎥AI有多大概率🛴🧺能答对这道题🏵🗃——用一个0到🥖1之间的数字👾表示🍡☃。
这个任务远比🇲🇦🇬🇱"理解复🇹🇳杂推理过程"简单⛅🚤得多🍗⛩。这台机👨🏫🆖器人身高一🈵米三出头，银🥙灰色机身，握🎺❌seo和geo是什么拍而立，站姿💆♂️稳稳当当🧞♀️🐀。比如 Co-📭🇰🇼Instru🔺🇧🇦ct、Q-In😔str🏩🎓uct、Depi🇬🇬👷♀️ctQA 等，它🌗们能够告诉你"这🧬🕝张图片整体有点👨⚕️模糊"或者💅♑"这张比那张清🐸🧜♂️晰"😼🤠。在标准具📗🎉身智能🐢⛓机器人领🇸🇹🦶域，相较于侧▪重通用性研发的👗企业，公👲㊙司的核心优势在于🇲🇭🎙“全栈™自研带来的性🥢🇧🇦能优化🛥和成本控😦制能力”👿。
在几个对比方法中🚂😌，直接在目🌈🇵🇫标环境里用强化🕡🇬🇭学习训👨💻练的模型（GRP👶O on Ta🏳📆rget🔍）能达到3🐮🤵7.8%，一🥵🤭种使用通🆗🇹🇷用合成环🗞💄境训练的方🔜法（AWM）能🌦☃达到38.4%，💱而一种通🇻🇺🔐过优化📮🧯系统提示词来植入🚟🤫能力描述的🐛方法（😓🇺🇲GEPA）🏥能达到3🤥9.6%📟。最大的不确定📑性在于，你无🎎🇬🇷法预判A📬🇷🇪gent会从哪↖🚷些数据中学习🌱🇭🇺，以及它生成的🐘技能是否包👩🎓含危险指🇳🇮😛令👸。在2025🇮🇨年的进口🐉中，阿联酋和卡🥃🇱🇻塔尔合计👍占比约🇮🇴🏕37%🍔。
