DeepSeek 的 AI 模型表现出不同程度的准确率，具体取决于特定的任务、数据集和实现环境。 对于文本分类、情感分析或实体识别等通用自然语言处理 (NLP) 任务，这些模型通常能达到很高的准确率——在正确进行微调后，在 GLUE 或 SuperGLUE 等标准化基准测试中通常超过 90%。 例如，在问答或摘要等任务中，DeepSeek 的模型表现出具有竞争力的性能，在受控评估中，其 F1 分数和 ROUGE 指标与 GPT-4 或 Claude 等最先进的模型相当。 然而，在法律文件分析或医学文本解释等专业领域，准确性可能会下降，因为特定领域的术语和罕见的边缘情况需要额外的定制。
这些模型在计算机视觉任务（例如图像分类或对象检测）中的性能很大程度上取决于训练数据和架构。 例如，当在 ImageNet 或 COCO 等数据集上进行训练时，DeepSeek 的视觉模型可达到与 ResNet 或 EfficientNet 变体相似的准确率，常见对象类别的 top-5 准确率超过 95%。 在视频分析或 3D 重建等更复杂的场景中，由于计算限制或有限的训练数据，准确率可能会降低。 开发人员应注意，需要多模式推理（例如，将文本和图像组合以生成字幕）的任务会引入额外的变量，其中准确率通常取决于对齐技术和数据集质量。
为了最大化准确率，开发人员应优先考虑特定领域的微调和数据预处理。 例如，当部署 DeepSeek 的模型进行代码生成时，与使用基本模型相比，在 GitHub 等精选存储库上进行重新训练可以将语法错误减少 20-30%。 同样，将检索增强生成 (RAG) 用于技术文档等事实任务，可以通过将输出基于经过验证的来源来提高答案的正确性。 虽然这些模型的开箱即用性能非常强大，但它们在生产环境中的准确率最终取决于迭代测试、错误分析以及对温度或波束搜索设置等超参数的调整。 混淆矩阵或精确率-召回率曲线等工具对于识别特定用例中的薄弱环节至关重要。