【更新说明】 
DeepSeek Coder V2和DeepSeek V2 Chat两个模型已经合并升级，升级后的新模型为DeepSeek V2.5。 
新模型在通用能力、代码能力上，都显著超过了旧版本的两个模型。 
为向前兼容，API用户通过deepseek-coder或deepseek-chat均可访问新模型。
新模型更好地对齐了人类的偏好，在写作任务、指令跟随等多方面进行了优化： 


ArenaHard winrate从 68.3% 提升至 76.3%； 
AlpacaEval 2.0 LC winrate从 46.61% 提升至 50.52%； 
MT-Bench 分数从 8.84 提升至 9.02； 
AlignBench 分数从 7.88 提升至 8.04； 


新模型在原Coder模型的基础上进一步提升了代码生成能力，对常见编程应用场景进行了优化，并在标准测试集上取得了以...