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　　智能解题：解决理科难题，提供详细的解题思路和步骤，帮助用户抓住重点，深入理解。

　　文件解读：用户可以将文献书籍、资料报告等上传给DeepSeek，APP会帮助梳理重点，快速理解。

　　创意写作：根据指令自动生成创意文案，撰写各类文章和报告，快速构建内容框架，提升工作效率。

　　长文本：长文本测评方面，在DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，平均表现超越其他模型。

　　数学：在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上，大幅超过了所有开源闭源模型。

　　中文能力：与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。

　　DeepSeek定位为专业场景下的数据分析和知识挖掘工具，专为技术与商业领域设计。

　　强大的数据处理和技术文档解析能力。提供深入的知识图谱和报告生成功能。支持多领域的专业知识问答。

　　豆包定位为一款注重互动性和趣味性的AI助手，非常适合日常聊天和娱乐应用。

　　响应快速，语言风格轻松幽默。擅长趣味问答、闲聊和简单信息查询。适合需要轻松交流或快速生成娱乐内容的用户。

　　总体来说，DeepSeek和豆包各有特色，因此，选择哪个更厉害取决于具体的应用场景和需求。

　　DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

　　为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展，在发布并开源 R1 的同时，我们同步在协议授权层面也进行了如下调整：

　　模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点，参考当前行业的通行实践，特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权，但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此，此次我们的开源仓库（包括模型权重）统一采用标准化、宽松的 MIT License，完全开源，不限制商用，无需申请。

　　产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享，我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议，明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。