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DeepSeek-V3 Capabilities
DeepSeek-V3 achieves a significant breakthrough in inference speed over previous models.
It tops the leaderboard among open-source models and rivals the most advanced closed-source models globally.
| Benchmark (Metric) | DeepSeek V3 | DeepSeek V2.5 | Qwen2.5 | Llama3.1 | Claude-3.5 | GPT-4o | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0905 | 72B-Inst | 405B-Inst | Sonnet-1022 | 0513 | |||
| Architecture | MoE | MoE | Dense | Dense | - | - | |
| # Activated Params | 37B | 21B | 72B | 405B | - | - | |
| # Total Params | 671B | 236B | 72B | 405B | - | - | |
| English | MMLU (EM) | 88.5 | 80.6 | 85.3 | 88.6 | 88.3 | 87.2 |
| MMLU-Redux (EM) | 89.1 | 80.3 | 85.6 | 86.2 | 88.9 | 88.0 | |
| MMLU-Pro (EM) | 75.9 | 66.2 | 71.6 | 73.3 | 78.0 | 72.6 | |
| DROP (3-shot F1) | 91.6 | 87.8 | 76.7 | 88.7 | 88.3 | 83.7 | |
| IF-Eval (Prompt Strict) | 86.1 | 80.6 | 84.1 | 86.0 | 86.5 | 84.3 | |
| GPQA-Diamond (Pass@1) | 59.1 | 41.3 | 49.0 | 51.1 | 65.0 | 49.9 | |
| SimpleQA (Correct) | 24.9 | 10.2 | 9.1 | 17.1 | 28.4 | 38.2 | |
| FRAMES (Acc.) | 73.3 | 65.4 | 69.8 | 70.0 | 72.5 | 80.5 | |
| LongBench v2 (Acc.) | 48.7 | 35.4 | 39.4 | 36.1 | 41.0 | 48.1 | |
| Code | HumanEval-Mul (Pass@1) | 82.6 | 77.4 | 77.3 | 77.2 | 81.7 | 80.5 |
| LiveCodeBench (Pass@1-COT) | 40.5 | 29.2 | 31.1 | 28.4 | 36.3 | 33.4 | |
| LiveCodeBench (Pass@1) | 37.6 | 28.4 | 28.7 | 30.1 | 32.8 | 34.2 | |
| Codeforces (Percentile) | 51.6 | 35.6 | 24.8 | 25.3 | 20.3 | 23.6 | |
| SWE Verified (Resolved) | 42.0 | 22.6 | 23.8 | 24.5 | 50.8 | 38.8 | |
| Aider-Edit (Acc.) | 79.7 | 71.6 | 65.4 | 63.9 | 84.2 | 72.9 | |
| Aider-Polyglot (Acc.) | 49.6 | 18.2 | 7.6 | 5.8 | 45.3 | 16.0 | |
| Math | AIME 2024 (Pass@1) | 39.2 | 16.7 | 23.3 | 23.3 | 16.0 | 9.3 |
| MATH-500 (EM) | 90.2 | 74.7 | 80.0 | 73.8 | 78.3 | 74.6 | |
| CNMO 2024 (Pass@1) | 43.2 | 10.8 | 15.9 | 6.8 | 13.1 | 10.8 | |
| Chinese | CLUEWSC (EM) | 90.9 | 90.4 | 91.4 | 84.7 | 85.4 | 87.9 |
| C-Eval (EM) | 86.5 | 79.5 | 86.1 | 61.5 | 76.7 | 76.0 | |
| C-SimpleQA (Correct) | 64.1 | 54.1 | 48.4 | 50.4 | 51.3 | 59.3 |
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Die Konvergenz von fortschrittlicher KI und maschinellem Lernen mit drahtloser Signalverarbeitung ermöglicht eine neue Generation intelligenter und effizienter drahtloser Systeme, die aus Daten lernen und sich verbessern, die Betriebskosten senken und die Nutzung des Spektrums und das Nutzererlebnis verbessern.
DeepSig entwickelt KI/ML-basierte Softwarekomponenten und Produkte, die kommerzielle und private drahtlose Kommunikationssysteme verbessern. Unser Team aus Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Informatikern hat bei der Konvergenz von branchenführenden Wireless-Ideen, Softwarelösungen und Patententwicklung Pionierarbeit geleistet.
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Delphi，是美国Borland（宝兰）公司于1995年开发在Windows平台下的快速应用程序开发工具(Rapid Application Development，简称RAD)，它的前身是在DOS下的产品Borland Turbo Pascal。
从产品名称上就可以知道，Turbo Pascal使用的是Pascal语言。 从Turbo Pascal 5.5版本开始，Borland公司在传统Pascal的基础上加入了面向对象的功能。
Delphi是一个集成开发环境（IDE），使用的是由传统Pascal语言发展而来的Object Pascal语 言。它在本质上是一个代码编辑器而不是一种语言，但是由于Delphi是几乎是市场上唯一一个使用Pascal语言的产品，因此有的时候Delphi也成 为了人们称呼Object Pascal的代名词。因此Borland公司已经把Object Pascal语言改称为Delphi语言。
Borland Delphi 目前的最新版本是2007。
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