开源动态7
DeepSeek新模型测试曝光,召回率亮眼但存疑
AI工程化
AI 摘要
社区消息:DeepSeek测试新模型DeepSeek - V4 - Lite - 285B,测试成绩亮眼,256K原生上下文召回率达100%,但‘大海捞针’法或被DSA作弊,实际效果待察。
阅读原文 · AI工程化
DeepSeek新模型DeepSeek-V4-Lite-285B测试曝光:“大海捞针”召回率100%
社区消息显示DeepSeek正测试新模型DeepSeek - V4 - Lite - 285B,用OpenAI MRCR 8 - pin标准考察超长上下文信息检索能力。测试结果优异,但‘大海捞针’法或被DSA作弊,实际效果存疑,社区高度关注其进展。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文9
苹果LensVLM:长上下文的放大镜
本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案,针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点,提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路,相关研究已被NeurIPS 2026接收,公开了模型、代码与可体验Demo。
机器之心
新闻资讯7
DeepSeek悄悄更新API 实测变强
DeepSeek未发官方公告就悄悄更新模型,网友发现其deepseek-flash接口输出效果明显提升,本文整理了网友的实测对比结果,目前更新版本仍存多种猜测。
量子位
新闻资讯8
字节Seed发现DeepSeek-V4周期性弱点
本文解读字节Seed团队的研究发现,解释了DeepSeek-V4模型因分块KV Cache压缩存在周期性性能波动,并给出普通用户可直接使用的应对技巧。
MacTalk
新闻资讯8
字节发现DeepSeek弱点 实测V4.1结果不同
本文报道字节Seed团队发现DeepSeek V4基础模型因分块KV压缩存在周期性相位敏感性弱点,作者复刻实验实测现役DeepSeek V4.1-Flash,讨论了长上下文评测的盲区,新版本弱点已明显减轻。
AI科技评论