对比使用DeepSeek与文新一言，了解DeepSeek的关键技术论文

DeepSeek是国内大模型技术的新秀，最近也在业界和媒体界火爆出圈，所以想学习一下其技术。

大模型时代，学习知识，当然首先想到利用大模型，由于在过去一年，对DeepSeek使用不多，所以想和文新一言（4.0 Turbo）对比使用。

通过对比，针对同一个问题“DeepSeek发扬开源文化，将核心技术都以论文形式发表，关键的技术论文都有哪些？”，文心一言效果明显好很多，但是这可能和DeepSeek的“联网搜索暂不可用”有关系。

以下是使用结果

文新一言问答结果：

DeepSeek问答结果：

对以上回答结果进行核实

文新一言回答的四篇论文均为真实论文，结果正确，且按照时间排序，体验较好

DeepSeek回答的结果中

《DeepSeek-MoE: Towards Ultimate Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》是正确的

其他几篇论文，通过搜索引擎，均未搜索到相应的地址，应为虚幻回答

《DeepSeek-Long: Advancing LLMs' Context Window to 128K through Positional Interpolation and Attention Optimization》

《DeepSeek-R1: Retrieval-Augmented LLM with Real-Time Knowledge Update》

《DeepSeek-Math: Improving Mathematical Reasoning in LLMs via Symbolic Supervision》