deepseek模型参数配置（deepar模型）

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、满血版deepseek配置
• 2、deepseek671b模型需要什么配置

满血版deepseek配置

1、DeepSeek对硬件有一定的要求，主要取决于模型规模和推理需求。对于GPU，如果是运行参数量较小的模型，如7B或13B，入门级配置可以是NVIDIA RTX 3090，它有24GB的显存。

2、运行DeepSeek的电脑配置要求因模型规模和任务复杂度而异。以下是一些基本的配置建议：对于较小的DeepSeek模型，一台具备4核或8核CPU、8GB或16GB内存以及足够硬盘空间的电脑即可满足需求。这类配置适合低资源设备部署或中小型企业本地开发测试。

3、请注意，这些配置要求可能会随着DeepSeek版本的更新而有所变化。此外，本地化部署还需要考虑操作系统兼容性、软件依赖安装、模型下载与加载等因素。在实际操作中，如果你遇到任何问题或困难，可以查阅DeepSeek的官方文档或寻求社区的帮助。

deepseek671b模型需要什么配置

1、DeepSeek则专注于复杂推理任务，如数学、代码、逻辑分析等，并支持本地部署和开源定制。它的API成本非常低，仅为ChatGPT的2%-3%，在处理专业级推理任务时表现出色。不过，值得注意的是，DeepSeek的小尺寸模型在某些复杂任务上可能存在语言能力缺陷，因此在进行这类任务时，建议使用其671B满血版模型。

2、这些模型在自然语言处理和机器学习方面有着深厚的技术实力，尤其擅长提供高质量的编码服务。除了通用的开源模型，DeepSeek还专门针对编码任务开发了名为DeepSeek Coder的模型。

3、DeepSeek的入口主要包括官网、合作平台以及第三方软件。如果你追求最强性能和最完整功能，推荐直接在DeepSeek官网https：//chat.deepseek.com上使用，只需用手机号登录即可。此外，硅基流动平台也是一个不错的选择，它提供了强大的算力和流畅的体验，你可以在这个平台上体验到DeepSeek-R1 671B模型。

4、论文主要讨论开源大型语言模型的快速发展，以及DeepSeek LLM项目如何推进这一发展。项目关注规模定律、数据集扩展以及模型优化。通过构建包含2万亿tokens的英语与中文混合数据集，DeepSeek LLM进行预训练，并通过SFT与直接偏好优化（DPO）策略创建DeepSeek Chat模型。

5、移动云智算适用于以下多种场景：政务领域 - 数据治理：对海量政务数据进行高效分析和处理，挖掘数据价值，为政策制定提供依据。- 数智办公：实现智能公文处理、会议安排、信息检索等，提高办公效率。- 精准服务：通过分析居民需求和行为数据，提供个性化的政务服务，如社保办理、证件审批等。

6、随着LLM（大型语言模型）效果日益提升及应用范围不断扩大，服务成本问题逐渐成为关注焦点。近期，Deepseek-V豆包等企业将价格降至每百万tokens 1元，成本优势明显。降低LLM服务成本成为研究热点，如vLLM、Deepseek-VFlashInfer等，主要通过优化模型结构、KVCache管理及CUDA内核层面。