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DeepSeek 合并升级 V2.5 模型，代码与通用能力显著提升
原标题：deepseek-coder & deepseek-chat 升级为 DeepSeek V2.5 模型
AI 摘要
DeepSeek 将 DeepSeek V2 Chat 和 DeepSeek Coder V2 合并升级为 DeepSeek V2.5，API 用户可通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 访问新模型。新模型在通用能力和代码能力上显著提升，多项基准测试成绩均有提高，包括 ArenaHard、AlpacaEval 2.0、MT-Bench 和 AlignBench。
以上摘要由 AI 生成，可能存在误差。事实请以原文为准。
正文节选
DeepSeek V2 Chat 和 DeepSeek Coder V2 两个模型已经合并升级，升级后的新模型为 DeepSeek V2.5。 为向前兼容，API 用户通过 deepseek-coder 或 deepseek-chat 均可以访问新的模型。 新模型在通用能力、代码能力上，都显著超过了旧版本的两个模型。 新模型更好的对齐了人类的偏好，在写作任务、指令跟随等多方面进行了优化： ArenaHard winrate从 68.3% 提升至 76.3% AlpacaEval 2.0 LC winrate从 46.61% 提升至 50.52% MT-Bench 分数从 8.84 提升至 9.02 AlignBench 分数从 7.88 提升至 8.04 新模型在原Coder模型的基础上进一步提升了代码生成能力，对常见编程应用场景进行了优化，并在标准测试集上取得了以下成绩： HumanEval: 89% LiveCodeBench (1-9月): 41%
发布时间：—
抓取时间：2026-08-31 00:41
来源机构：DeepSeek