deepseek不开源（deeplsetup）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek公司是干嘛的
• 2、deepseek为何没诞生在大厂
• 3、deepseek几个版本有什么区别?

deepseek公司是干嘛的

DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能软件。DeepSeek专注于自然语言处理和生成任务，能进行流畅的自然语言对话，回答各种问题，包括知识问答、日常咨询等。它还能生成高质量的文本内容，如创意写作、文案创作，并提供编程辅助，如代码生成和编程建议。

DeepSeek是人工智能领域的概念股。DeepSeek，中文名“深度求索”，是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司打造的一款功能强大的数据处理和分析工具。它广泛应用于数据挖掘、机器学习、商业智能等领域，支持多种数据格式和数据源，并提供数据清洗、预处理、分析与建模以及可视化等全方位功能。

DeepSeek是一个创新型科技公司开发的人工智能模型，但它本身并不直接用于炒股。DeepSeek专注于开发先进的大语言模型和相关技术，并在多个领域有广泛的应用，如软件开发、数据分析和自然语言处理等。

deepseek为何没诞生在大厂

DeepSeek之所以没有诞生在大厂，主要是由于大厂的创新文化、组织机制以及风险偏好等因素的影响。首先，大厂往往更擅长在已有技术框架内进行优化，如推荐算法和本地化应用，而非探索颠覆性技术。这种策略能够带来短期获利，但可能限制了突破性技术的产生，如DeepSeek的“多头潜在注意力架构”。

综上所述，DeepSeek之所以没有诞生在大厂，是因为它选择了独特的创新路径和发展策略，这些策略在大厂环境中可能难以实施。

DeepSeek没有诞生在大厂的原因主要涉及到创新文化、组织机制、风险偏好等多重因素。首先，大厂通常更倾向于在已有技术框架内进行优化，如推荐算法和本地化应用，而非探索颠覆性技术。这种策略虽然能够带来短期收益，但可能限制了突破性技术的发展，如DeepSeek的“多头潜在注意力架构”。

DeepSeek没有诞生于传统大厂有诸多原因。一方面，新兴技术的早期发展往往不受大厂固有思维和资源分配模式的限制。大厂通常有成熟的业务体系和既定战略，资源多倾向于维持和拓展现有核心业务，对新兴、高风险的技术探索投入相对谨慎。

虽然你能够在短时间内使用deepseek制作出一款游戏，这显示了你的技术能力和创新思维，但是想要进入大厂工作，还需要考虑其他多方面的因素。大厂通常更注重应聘者的综合素质和项目经验。他们不仅会评估你的技术能力，还会看你的团队协作能力、解决问题的能力以及你对行业的理解和热情。

DeepSeek由量化资管巨头幻方量化创立，专注于开发先进的大语言模型和相关技术。幻方量化为DeepSeek的技术研发提供了强大的硬件支持，使其成为大厂外唯一一家储备万张A100芯片的公司。DeepSeek在AI领域取得了显著成果，发布了多个重要的模型，包括DeepSeek RVCoder等，并已陆续上线国家超算互联网平台。

deepseek几个版本有什么区别?

DeepSeek的各个版本在功能、性能和应用场景上有所不同。DeepSeek-V1：这是DeepSeek的起步版本，主打自然语言处理和编码任务。它支持高达128K标记的上下文窗口，能够处理较为复杂的文本理解和生成任务。然而，它在多模态能力上有限，主要集中在文本处理，对图像、语音等多模态任务的支持不足。

DeepSeek R1和V3在设计目标、核心能力、架构、训练方法及应用场景上存在显著差异。DeepSeek R1专为复杂推理任务设计，它强化了在数学、代码生成和逻辑推理领域的性能。这款模型通过大规模强化学习技术进行训练，仅需极少量标注数据就能显著提升推理能力。

DeepSeek R1基于强化学习优化的架构，有不同规模的蒸馏版本，参数范围在15亿到700亿之间。DeepSeek V3采用混合专家架构，拥有高达6710亿的总参数，但每次推理仅激活370亿参数。训练方式：DeepSeek R1的训练过程注重思维链推理，其中R1-zero主要使用强化学习，而DeepSeek R1增加了监督微调阶段。

DeepSeek R1和V3的主要区别在于它们的设计目标、技术架构和应用场景。DeepSeek R1专注于高级推理任务，它利用强化学习技术来提升推理能力，特别适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景。

DeepSeek R1和V3的主要区别在于模型定位、架构、性能表现以及应用场景。DeepSeek R1是推理优先的模型，它侧重于处理复杂的推理任务。这款模型采用稠密Transformer架构，特别适合处理长上下文，但相应的计算资源消耗会稍高。R1在数学、代码生成和逻辑推理等领域表现出色，性能与OpenAI的某个版本相当。

DeepSeek R1和V3的主要区别在于它们的目标应用场景、技术架构以及推理能力。DeepSeek R1是专注于高级推理任务的模型。它利用强化学习技术来提升推理能力，并特别适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景。这个模型还展现了长链推理能力，可以逐步分解复杂问题，并通过多步骤逻辑推理来解决问题。