bethash 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！
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deepseek7b硬件要求
DeepSeek 7B模型的硬件要求主要包括：GPU、CPU、内存和存储等方面。在GPU方面，为了流畅运行DeepSeek 7B模型，建议使用具有足够显存的显卡，如RTX 3060 12GB或者二手的RTX 3090。这些显卡能够提供足够的计算能力，确保模型的推理速度和稳定性。
硬件需求：虽然7B和8B版本都适用于本地部署，且都可以在消费级GPU上运行，但由于8B的参数量更多，它可能需要更多的硬件资源来支持其运行。具体来说，如果选择在本地部署这两个模型，8B版本可能会对GPU的显存和计算能力有更高的要求。
硬件需求：由于参数量的不同，运行这两个模型所需的硬件资源也会有所不同。一般来说，8B版本由于参数量更多，可能需要更强大的计算资源来支持其运行。总的来说，DeepSeek7B和8B在参数量、计算能力、适用场景以及硬件需求等方面都存在差异。选择哪个版本主要取决于你的具体需求和可用的硬件资源。
deepseek本地化部署的优缺点
1、DeepSeek在一定程度上是靠谱的。DeepSeek是一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型和相关技术，并在某些测试中展现出与国际领先模型相当的性能。其开源特性、成本优势、以及支持联网搜索等功能，都使得DeepSeek在AI领域具有一定的竞争力。
2、成本优势：尽管DeepSeek的参数规模庞大，但其训练和使用费用却相对较低，这大大降低了用户的经济负担，使得更多用户和开发者能够自由地使用和开发相关的AI应用。开源特性：DeepSeek的开源特性使其成为一个独特的平台。
3、在技术创新方面，DeepSeek采用了动态神经元激活机制，相比传统模型降低了80%的计算量，大大提高了推理能力。同时，其混合精度量化技术在保持高精度的同时，还能将模型体积压缩至原始大小的1/4，从而降低了边缘设备的部署成本。这些技术创新使得DeepSeek在性能上具有显著优势。此外，DeepSeek还具有成本优势。
4、DeepSeek在技术创新、性能表现、成本效益以及应用广泛性等方面都展现出了显著的实力。DeepSeek通过一系列技术创新，如动态神经元激活机制、混合精度量化技术等，实现了高效的计算和存储性能。这些技术使得DeepSeek在推理阶段能够大幅度降低计算量，提高吞吐量，同时压缩模型体积，降低边缘设备的部署成本。
5、特别是其新发布的R1模型，在技术上实现了重要突破，用纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩国际先进水平。而且，DeepSeek的模型设计成本相对较低，具有高性价比的优势。然而，DeepSeek并非无所不能。
6、首先是降低车端部署的算力需求，根据开源证券报告，在高通8650平台上，DeepSeek可以将推理响应时间从20毫秒降至19毫秒，同时算力利用率从近乎100%降至65%。100TOPS跑通城市NOA成本成本有望从7000元降至5000元以内。
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