DeepSeek 的 AI 模型在自然语言处理、代码生成和数学推理等多个基准测试中表现出强大的性能。这些基准测试衡量了文本理解、问题解决和特定任务准确性等能力。这些模型在行业标准数据集上进行测试，以确保它们满足实际应用（尤其是在以开发者为中心的场景中）的实际要求。
在自然语言处理方面，DeepSeek 模型在 GLUE 和 SuperGLUE 等数据集上取得了有竞争力的分数，这些数据集评估了通用语言理解能力。例如，在 HellaSwag 常识推理基准测试中，DeepSeek 的模型报告的准确率高于 85%，与 GPT-3.5 等模型相当。在代码生成方面，它们在 HumanEval（一种衡量 Python 代码功能正确性的测试）上表现良好，pass@1 分数超过 70%——接近 GPT-4 的性能。这些模型还可以处理多语言编码任务，在非英语提示的 MBPP（Mostly Basic Python Problems）上得分超过 65%，展示了跨语言环境的多功能性。
对于数学推理，DeepSeek 模型在 MATH 和 GSM8K 等基准测试中表现出色，这些测试通过逐步计算来测试问题解决能力。在 MATH（一个包含高中水平竞赛问题的数据集）上，这些模型实现了超过 45% 的准确率，优于 LLaMA-2 等开源替代方案。在 GSM8K（小学数学问题）上，它们达到了 80% 以上的准确率，表明在处理算术和逻辑步骤方面的稳健性。此外，在像 MMMU 这样结合文本和图像分析的多模态任务中，DeepSeek 模型获得了超过 60% 的准确率，表明了强大的跨模态理解能力。这些结果突出了这些模型处理各种技术挑战的能力，同时保持资源使用效率，使其适用于集成到开发者工具和工作流程中。