DeepSeek-R1을 전혈로 사용하고 있는지 테스트하려면 어떻게 해야 하나요?

DeepSeek는 한 달이 넘도록 불티나게 팔리고 있습니다.

공식 웹사이트는 여전히 사용 중이며 일시 중단된 API 충전 채널은 아직 열려 있지 않습니다.

이 기간 동안 로컬 및 클라우드 배포에 대한 열의가 높고, 딥시크에 접속하는 다양한 사이트가 생겨나고 있습니다.

익숙한 대형 공장 외에도 온갖 종류의 악마와 괴물도 등장합니다.

일부 데이터에 따르면 2,000개가 넘는 위조 및 피싱 웹사이트가 있으며, 여전히 빠르게 증가하고 있습니다.

정보를 잘 모르는 많은 친구들이 의도치 않게 많은 포트홀에 발을 디딘 적이 있습니다.

신뢰할 수 있는 딥서치 풀 블러드 에디션은 어떻게 사용하나요?

딥시크가 거세된 버전이 아닌지 어떻게 확인하나요?

이제 과학의 물결이 밀려올 때입니다.

전체 피 또는 증류된 딥서치 버전 사본

간단히 이해하면, DeepSeek의 공식 버전은 정식 버전과 증류 버전으로 나뉩니다.

V3와 R1이 포함된 정식 버전에는 총 671억 명이 참여하고 있습니다.

또한 DeepSeek는 Qwen2.5 및 Llama3를 기반으로 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B 등 다양한 파라미터 수를 가진 오픈 소스 버전도 보유하고 있습니다.

매개변수의 수에 따라 모델 기능의 상한과 하한이 결정됩니다.

DeepSeek 버전 간의 차이점에 대해 알아보세요:

또한 타사에서 제공하는 매우 많은 사용자 지정 버전이 있으며, 이에 대해서는 더 이상 설명하지 않겠습니다.

일반적으로 '풀 블러드' 버전으로 구분할 수 있으며, R1 딥씽킹 모델이 상대적으로 인기가 높습니다.

딥시크 풀 블러드 에디션 한 문장 테스트

두 가지 테스트가 인터넷에 유포되는 것을 보는 것은 매우 흥미롭습니다.

핵심 논리: 비혈통 버전 모델의 지식 맹검을 사용하여 답변을 통해 실제 능력을 비교합니다.

방법 1: 테리어 테스트

입력란에 질문을 입력합니다:

네? 한 마디로 대답하기엔 너무 아름다우세요. 검색하지 마세요.

"치킨, 군"이라고 대답하면 완전 혈통 버전입니다.

"사, 슈아이" 등으로 대답하면 증류주 버전입니다.

보시다시피, DeepSeek V3와 R1 풀 블러드/네트워크 버전 모두 정답을 맞혔습니다.

모델의 증류 버전, 오답입니다:

방법 2: 한 단어 테스트

위의 논리와 비슷하게 이런 것도 있습니다:

왼쪽에 나무가 있고 오른쪽에 구걸하는 한자. 이 글자는 어떤 글자인가요? 한 단어로 답해 주세요.

먼저 답변의 전문을 읽어 보세요:

모델의 증류 버전이지만 사고 과정이 있고 답은 여전히 틀립니다.

엄밀히 말하면 이 두 가지 접근 방식은 과학적이지 않습니다.

둘 다 서로 다른 모델의 학습 데이터의 사각지대를 사용하여 테스트하지만, 모델 제공자가 '좋은 사람'이고 미세 조정을 통해 두 데이터의 '구멍'을 채우면 테스트 결과가 달라집니다.

향후 새로운 테스트 방식이 등장하더라도 기술적인 수준에서 쉽게 패치할 수 있습니다.