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升級歷史

DeepSeek 一直專注于模型的改進和優(yōu)化。在 6 月份，我們對 DeepSeek-V2-Chat 進行了重大升級，用 Coder V2 的 Base 模型替換原有的 Chat 的 Base 模型，顯著提升了其代碼生成和推理能力，并發(fā)布了 DeepSeek-V2-Chat-0628 版本。緊接著，DeepSeek-Coder-V2 在原有 Base 模型的基礎(chǔ)上，通過對齊優(yōu)化，大大提升通用能力后推出了 DeepSeek-Coder-V2 0724 版本。最終，我們成功將 Chat 和 Coder 兩個模型合并，推出了全新的DeepSeek-V2.5 版本。

由于本次模型版本變動較大，如出現(xiàn)某些場景效果變差，建議重新調(diào)整 System Prompt 和 Temperature，以獲得最佳性能。

通用能力通用能力測評

首先，我們使用業(yè)界通用的測試集對 DeepSeek-V2.5 的能力進行測評，在中文和英文四個測試集上，DeepSeek-V2.5 均優(yōu)于之前的 DeepSeek-V2-0628 以及 DeepSeek-Coder-V2-0724。在我們內(nèi)部的中文評測中，和 GPT-4o mini、ChatGPT-4o-latest 的對戰(zhàn)勝率（裁判為 GPT-4o）相較于 DeepSeek-V2-0628 均有明顯提升。此測評中涵蓋創(chuàng)作、問答等通用能力，用戶使用體驗將得到提升：

DeepSeek-v2.5 Preference Evaluation

安全能力測評

Safety 和 Helpful 之間的權(quán)衡是我們在迭代開發(fā)中一直重點關(guān)注的問題。在 DeepSeek-V2.5 版本中，我們對于模型安全問題的邊界做了更加清晰的劃分，在強化模型對于各種越獄攻擊的安全性的同時，減少了安全策略過度泛化到正常問題中去的傾向。

*基于內(nèi)部測試集合的得分，分數(shù)越高代表模型的整體安全性越高**基于內(nèi)部測試集合的得分，比例越低代表模型的安全策略對于正常問題的影響越小

代碼能力

在代碼方面，DeepSeek-V2.5 保留了 DeepSeek-Coder-V2-0724 強大的代碼能力。在 HumanEval Python 和LiveCodeBench（2024 年 1 月 – 2024 年 9 月）測試中，DeepSeek-V2.5 顯示了較為顯著的改進。在 HumanEval Multilingual 和 Aider 測試中，DeepSeek-Coder-V2-0724 略勝一籌。在 SWE-verified 測試中，兩個版本的表現(xiàn)都較低，表明在此方面仍需進一步優(yōu)化。另外，在FIM補全任務(wù)上，內(nèi)部評測集DS-FIM-Eval的評分提升了 5.1%，可以帶來更好的插件補全體驗。另外，DeepSeek-V2.5對代碼常見場景進行了優(yōu)化，以提升實際使用的表現(xiàn)。在內(nèi)部的主觀評測 DS-Arena-Code 中，DeepSeek-V2.5 對戰(zhàn)競品的勝率（GPT-4o 為裁判）取得了顯著提升。