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评估结果-结构化输出场景
DeepSeekR1对于输出结构规定的服从性较差,将会引发更多系统运行错误
指令?成、智能?单创建、结构化表格输出、JSON结构输出、Markdown格式输出等10个场景;
评估结果-角色扮演类场景
DeepSeekR1在??扮演场景受?成速度能?限制难以实际应?
选取来?保险、零售银?、汽?等?业中6个虚拟培训场景,以及消费者模拟、虚拟男?友、陪玩等共9个场景
角色扮演类仿真性应变性评析解读
场景角色语言、性格特征的模仿是在对话互动中能否灵活适应话
否贴近真实,表述是否连贯题变化,回应是否得当自然;
问什么答什么,长文本总结有时遗漏跨章节的信息,擅长短文本总结类的场景
较好的还原原始细节,对于长文本跨章节的总结明显更加全面
能更全面地总结结论,并进行更加的抽象总结,适合需要深入洞察的场景类型;
评估结果-知识RAG类场景
DeepSeekR1V3在知识库问答的准确性和当前的主流模型表现?致,回答?格各有千秋
选取来?物流、?品、营养健康、租赁、原材料、家电等?业,客服copliot、知识问答等共12个场景;
DeepSeekR1在?成话术时逻辑结构、细节描述、?语?动性均优于?推理模型,但在场景选择
时仍需要在策略深度、语??格、?成速度之间寻找平衡
选取来?零售、?品、营养健康、奢侈品、运动、汽?等?业,销售策略、销售话术?成等12个场景;
评估结果-数据分析类场景
DeepSeekR1在数据洞察上思考更深,但依然不能?动解决读准数、算准数的场景痛点
来?零售、?品、营养、?融等?业,涉及业务、?事数据等8个场景;
评估结果-文档标签类场景
DeepSeekR1在进??档分类/打标时体现出略?的准确性
来??品、营养、房屋租赁、制造?业的客服对话总结、标签、专业?档标注、VoC情绪标注等16个场景;;
方案的详细度较低,生成的内容较为肤浅,不适用此类场景
内容详细度稍有提升,但多元性和丰富度较差,在需要激发灵感的场景不适合
方???更加详实多元,擅长生动描述方案,即使合理性有待控制,仍是该场景下的最佳选择;
评估结果-创意生成类场景
DeepSeekR1展现出强?联想能?和细节创作能?,适合各类营销和故事内容创作
选取来零售、营养健康、汽??业、包含短视频脚本、?红书?案、朋友圈?案、诗歌创作等12个场景;;
落地建议
DeepSeekR1配合其他领先的?模型可以在?些场景带来AI落地效果的升级
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