OpenAI Deep Research 产品深度分析
产品定位与技术架构1. 核心功能模块12345678class DeepResearchSystem: def __init__(self): self.research_engine = HybridTransformer( params=280B, modalities=['text','code','3D_molecule'] ) self.simulation_env = MuJoCoX(physics_accuracy=0.99) self.auto_science = AutoML++(meta_optimizer='CMA-ES') 2. 关键技术指标 模块 性能基准 对比版本 多模态理解 ScienceQA准确率 92.3% +15% vs GPT-5 分子模拟效率 10^6 atoms/秒 (单GPU) 5x...
DeepSeek-R系列
这里是DeepSeek-R系列文章的正文内容… （请在此处补充文章具体内容，以下为示例内容） 模型架构DeepSeek-R系列采用混合专家模型架构，包含以下核心组件： 动态路由机制 稀疏激活层 多模态融合模块 性能表现在多个基准测试中展现出色表现： 测试集 准确率 推理速度 MMbench 82.3% 23.5ms AGIEval 75.6% 27.1ms GAOKAO-Bench 68.9% 32.4ms 应用场景 智能客服系统 金融数据分析 科研文献解读 跨模态内容生成 # 示例代码：使用DeepSeek-R进行文本生成 from deepseek import DeepSeekR model = DeepSeekR.load("v2.1-7b") response = model.generate( "解释量子计算的基本原理", max_length=500, temperature=0.7 ) print(response)
Hello World
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