际运算中对算力资源非常友好，在处理一张 800×800 分辨率的图片时，DeepSeek 仅消耗约 90 个 tokens，而 GPT 和 Claude 等其他主流模型在处理同等图片时则需要消耗约 870 到 1100 个 tokens，且 DeepSeek 在多项计数与空间推理的基准测试上达到了比肩甚至超越了前沿模型的水平。另外需要提醒的是，刚学会“睁眼”的 DeepSeek 并没有大家想象中那
上达到了比肩甚至超越了前沿模型的水平。另外需要提醒的是，刚学会“睁眼”的 DeepSeek 并没有大家想象中那么完美。综合大量用户实测反馈来看，目前的识图模式仍存在几处明显不足：首先是知识库更新的滞后性，在某些测试中，虽然模型的推理过程和分析逻辑完全正确，但最终答案却张冠李戴 —— 例如在识别某款 2025 年底发布的最新型号手机时，因其知识库停留在 2025 年，虽然能通过副屏细节推断出旧型号，
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发布时间：03:59:12
