deepseek开源模型参数（deepfake开源）

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真有那么牛吗
• 2、deepseek新模型惊艳表现
• 3、deepseek用了多少gpu
• 4、deepseek有几个版本?
• 5、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

deepseek真有那么牛吗

总deepseek开源模型参数的来说deepseek开源模型参数，DeepSeek凭借其技术创新、成本优势、开源特性和广泛应用等方面deepseek开源模型参数的优势deepseek开源模型参数，确实展现出了非常“牛”的实力。

DeepSeek在技术和应用方面确实表现出了显著的优势和潜力。从技术角度看，DeepSeek的大模型在性能上达到了行业领先水平。例如，其R1模型在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能比肩OpenAI的GPT-4。

DeepSeek确实在人工智能领域展现出了显著的实力和创新性。这款由幻方量化创立的人工智能公司推出的AI模型，凭借其强大的技术实力和低廉的成本，在短时间内赢得了全球范围内的广泛赞誉。

总体而言，DeepSeek在诸多方面表现出色，在技术实力和应用效果上值得肯定，但也不能简单认定它在所有场景都绝对“厉害” ，不同应用场景下其优势和不足会有所不同。

DeepSeek是一款有出色表现的模型，其水平确实达到了较高水准，但“是否牛”的评判较为多元。在性能方面，DeepSeek在多种基准测试中展现出强劲实力。

尽管DeepSeek性能出色，但如果其硬件适配性不足，可能无法完全发挥优势。而且，与行业内已有的成熟模型相比，DeepSeek在生态建设方面可能还存在差距，例如相关的开源工具、社区支持等方面可能不够完善。总体而言，DeepSeek确实展现出很强的实力，但“是否牛”需结合具体场景和评判维度综合考量 。

deepseek新模型惊艳表现

DeepSeek新模型deepseek开源模型参数，即DeepSeek-V3，近期的表现确实惊艳。这款拥有671B参数的混合专家大语言模型，在多项评估中展现了卓越的性能，不仅超越了其deepseek开源模型参数他开源模型，甚至在某些方面接近了领先的闭源模型。

合资板块要慢一些。上汽通用是首家宣布DeepSeek上车的合资车企，凯迪拉克、别克品牌将陆续搭载应用。东风日产自称是合资当中首个实车接入的车企，新车N7已接入DeepSeek R1深度推理大模型。一汽-大众表示，将运用该模型革新营销模式，已接入新媒体AI内容运营数字化平台。

除了“DeepSeek-V3”的惊艳表现，梁文锋还以AI初创公司深度求索（DeepSeek）创始人的身份，受邀参加了国家超高规格座谈会，并在现场发表了精彩发言。这一亮相，无疑又为deepseek开源模型参数他增添了不少光环和关注度。

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deepseek用了多少gpu

DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。

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。

Grok3和DeepSeek在多个方面存在显著差异。Grok3以强大的算力和技术突破著称。它使用了多达20万块英伟达GPU进行训练，计算能力惊人。在技术方面，Grok3引入了“思维链”推理机制，能够像人一样分步骤解决复杂问题，并在逻辑推理能力上取得了显著成果。

首先，从技术参数和训练资源上看，GROK3使用了20万块英伟达GPU进行训练，其计算规模是前所未有的，这使得它在数学推理、科学问答和编程等任务上表现出领先的能力。而DeepSeek则以其低成本和高效的中文处理能力而著称，其训练成本相对较低，但仍在多个领域展现出强大的性能。

更值得一提的是，DeepSeek在模型训练成本上取得了显著突破，其初版模型仅使用2048块GPU训练了2个月，成本近600万美元，远低于同等级别模型通常的训练成本。这种低成本、高效率的模式有望重构人工智能行业的底层逻辑。在应用方面，DeepSeek大模型具有广泛的应用场景。

deepseek有几个版本?

1、在应用场景上deepseek开源模型参数，满血版适用于企业级应用如客户服务自动化系统搭建、科研计算如分子动力学模拟/气候建模deepseek开源模型参数，以及金融分析如量化交易策略开发等。而普通版则更适合个人学习助手、内容创作和基础编程等场景。总的来说deepseek开源模型参数，DeepSeek满血版在各方面都显著优于原版，但也需要更高的硬件配置和部署成本。

2、如科研机构、大型企业或专业数据分析师等。普通版：则更适合于一般用户或小型企业，用于处理日常的数据收集、整理和分析工作。综上所述，deepseek“满血版”在性能、功能以及应用场景上相较于普通版具有显著的优势。用户可以根据自己的实际需求和预算来选择适合自己的版本。

3、这是一个来自中国的大型语言模型，它就是年前发布的开源模型DeepSeek-R1，一经发布便在全球得到deepseek开源模型参数了广泛关注。值得注意的是，在该模型发布的同一时间，华尔街金融受到了巨大冲击，以英伟达为代表的科技股在当天遭到了重创，市值单日跌幅达17%，市值蒸发近6000亿美元。

4、今年1月20日，DeepSeek在V3版本的基础上，又发布R1大模型，这时东风立即研究上车方案。“春节休假期间，我们也在着手R1大模型上车接入。”黄睿说。目前，东风公司的接入方案主要是通过东风云端接入DeepSeek的API，进入到智能座舱的语音交互链路中。大模型热潮，始于2022年底ChatGPT面世。

5、DeepSeek有付费服务。DeepSeek在网页端上提供免费的基础模型体验，通常会有一定的使用限制，如每日或每月的查询次数。同时，DeepSeek也提供付费的高级功能或服务，包括但不限于更高性能的模型版本，例如DeepSeek-R1，以及商用API，这些都需要按量付费。

一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

1、DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币）deepseek开源模型参数，输出0.28美元（约2元人民币deepseek开源模型参数，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。

2、DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。

3、首个开源MoE大模型已发布，名为Mistral7Bx8 MoE，其特点如下：采用MoE架构：该模型采用了专家混合架构，这是GPT4采用的技术方案，标志着开源大模型向GPT4技术迈进了一大步。参数配置：模型具有7B参数，配置了8个专家，对每个token选择前两个最相关的专家进行处理，这体现了MoE架构的灵活性与高效性。

4、首个开源MoE大模型名为Mistral7Bx8 MoE，由Mistral AI发布。以下是关于该模型的详细解模型架构：该模型采用了MoE架构，这种架构被认为是GPT4所采用的方案，使得此模型在开源大模型中距离GPT4最近。模型参数：具体参数为7B参数x8个专家，即模型具有70亿参数，并分为8个专家进行处理。