DeepSeek - V2.5在通用能力方面表现出色。在业界通用的测试集中，无论是中文还是英文测试集，它都展现出了优于之前版本的性能。在与其他知名模型如gpt - 4omini、chatgpt - 4o - latest的对比测评中（以gpt - 4o作为裁判），其对战胜率相较于之前的deepseek - v2 - 0628版本有显著提升。这表明DeepSeek - V2.5在理解和处理自然语言、回答各种类型的问题方面有了很大的进步，能够更好地满足用户在不同领域的需求。
在模型安全方面，DeepSeek - V2.5做出了显著的改进。它对安全问题的边界进行了更清晰的划分，这有助于准确识别和处理可能存在安全风险的输入内容。同时，该模型强化了对各种越狱攻击的安全性，有效防止恶意用户通过特殊手段绕过模型的安全限制。并且，它减少了安全策略过度泛化到正常问题中的情况，这意味着在保证安全的前提下，不会对正常的用户交互产生过多不必要的限制，从而提高了用户体验。
作为融合了代码处理能力的模型，DeepSeek - V2.5在代码相关任务上表现卓越。它保留了deepseek - coder - v2 - 0724强大的代码能力，在代码生成和处理的测试中取得了显著的成绩。例如，在humaneval python和live code bench（2024年1月 - 2024年9月）测试中，相较于之前版本有明显的改进。在内部的主观评测ds - arena - code中，以gpt - 4o为裁判对战竞品时，胜率得到了显著提升。在fim补全任务上，内部评测集ds - fim - eval的评分提升了5.1%，这一提升能够为插件补全带来更好的体验，表明其在代码补全和优化方面的能力得到了进一步增强。
DeepSeek - V2.5已开源到了huggingface平台，可以在huggingface上获取到模型的相关文件、文档以及示例代码等资料。 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5
DeepSeek - V2.5作为一款融合了多种能力且性能卓越的人工智能模型，在通用能力、代码处理、安全性能等多个方面都展现出了强大的实力。它的性能测试表现优秀，在各种评估指标上都有明显的提升，这为其在不同领域的应用提供了坚实的基础。在代码部署推理实践方面，其与transformers框架的兼容性以及多种优化策略使其能够在不同环境中高效运行。同时，开源到huggingface平台也为广大开发者提供了深入研究和应用的机会。随着人工智能技术的不断发展，我们期待DeepSeek - V2.5能够在更多的应用场景中发挥重要作用，为自然语言处理和编程等领域带来更多的创新和突破。
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