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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deepseek底层用了什么开源模型
1、DeepSeek底层使用deepseek用的哪个模型了基于Transformer框架deepseek用的哪个模型的开源模型。DeepSeek作为一个开源大模型deepseek用的哪个模型，它的技术实现融合了前沿的大模型架构与自主创新。在模型的底层，它采用了Transformer框架，这是一种在自然语言处理领域广泛使用的深度学习模型架构。
2、DeepSeek开源大模型是一款由深度求索团队开发的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及在垂直领域的深度优化而闻名。DeepSeek基于Transformer架构并通过技术创新如MoE（混合专家）架构来降低计算复杂度，提升模型效率。
3、DeepSeek Coder是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型，性能接近GPT-4，适用于广泛的语言任务。DeepSeek-V2采用了多头潜在注意力和DeepSeekMoE架构，提高了效率和经济性，支持完全开源和商用。
4、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。在性能测试中，DeepSeek-V3已经超越了包括Meta的Llama-1-405B和阿里云的Qwen 5-72B等一系列领先的开源模型，甚至在部分测试中超越了OpenAI的闭源模型GPT-4。
5、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，deepseek用的哪个模型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。
6、在DeepSeek模型中，还采用了预训练-微调的范式。模型首先通过大规模无监督数据学习通用的语言表示，这个过程包括掩码语言模型和下一句预测等任务。随后，模型会被适配到特定任务上，通过添加任务特定的输出层，并使用任务相关的数据进行训练，以实现如文本分类、命名实体识别、问答系统、文本生成等功能。
deepai和deepseek是一家公司吗
1、如DeepSeek-VDeepSeek-V3和DeepSeek-R1，这些模型在逻辑推理、性能等方面都表现出色，甚至可以与OpenAI的一些模型相媲美。此外，DeepSeek还采用了完全开源的策略，降低了用户使用门槛，促进了AI开发者社区的协作生态。因此，可以确认DeepSeek是中国的公司，并且在人工智能领域取得了显著的成果。
2、该公司成立于2023年7月，是由国内量化巨头幻方量化旗下的子公司，专注于人工智能技术的研发，尤其在搜索增强型语言模型领域有突出表现。
3、DeepSeek是AI智能助手。DeepSeek由深度求索公司开发，它利用AI技术帮助用户完成范围广泛的任务。与ChatGPT类似，DeepSeek不仅在技术上有所突破，还在成本方面具备更多优势，这得益于其规模化运营，能够有效分摊固定成本。
4、DeepSeek和纳米AI不是一个产品，而是两个不同的技术或工具。DeepSeek是杭州深度求索公司发布的一系列人工智能模型，专注于自然语言处理和机器学习领域。它以其高质量的编码服务而闻名，并提供了通用的开源模型和专门针对编码任务开发的模型。
5、DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发明的。DeepSeek是一家来自中国杭州的人工智能初创公司，自2023年成立以来，在大语言模型领域迅速崭露头角。它由毕业于浙江大学的梁文峰创立，目前作为独立的人工智能研究实验室运营。
6、DeepSeek公司成立于2023年7月17日。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家创新型科技公司。该公司由量化资管巨头幻方量化创立，并在杭州市拱墅区市场监督管理局登记成立。
deepseek各版本区别
1、荣耀推出的三版 DeepSeek 在功能、性能、适用场景方面存在区别。不同版本针对不同用户需求和使用场景进行优化。
2、DeepSeek目前主要有六个版本，分别是DeepSeek-VDeepSeek-V2系列、DeepSeek-V5系列、DeepSeek-R1-Lite系列、DeepSeek-V3系列以及DeepSeek-R1系列。
3、性能差异：满血版：相较于普通版，deepseek“满血版”在硬件配置上进行了全面升级，采用了更高性能的处理器和更大的内存，这使得其在处理复杂数据和执行高强度计算任务时能够表现出更高的效率和速度。
4、DeepSeek电脑版与手机版在使用体验、功能以及适用场景上存在明显的区别。电脑版的DeepSeek，特别是本地部署版本，通常拥有更强大的计算能力和更稳定的运行环境。这使得它在处理复杂任务、大数据分析或深度学习等方面表现出色。此外，电脑版往往提供更多的定制化选项和高级功能，满足专业用户或特定行业的需求。
5、DeepSeek 版本众多，若需云服务与多用户支持选 DeepSeek Cloud；个人或小型企业基础应用选 DeepSeek Classic；侧重移动端简洁快速搜索则选 DeepSeek Lite 。DeepSeek 版本的选择，取决于使用场景和设备条件。
deepseek和豆包的差距
豆包和DeepSeek在使用体验上存在多方面差异。回答风格：豆包经过大量数据训练，回答风格较为灵活多样，会根据不同问题类型和用户需求，提供详细、条理清晰的解语言通俗易懂且自然流畅。DeepSeek在回答时可能更注重逻辑结构，表述相对严谨，围绕核心要点进行阐述。
DeepSeek和豆包在能力上存在一些差别。DeepSeek是基于Transformer架构研发的模型，在处理大规模数据和复杂任务时，具备强大的语言理解与生成能力，尤其在一些专业性较强的领域知识问答方面表现出色。
为用户激发创意灵感。不过需要注意的是，豆包免费版功能受限，高级功能需要付费。在用户体验方面，DeepSeek界面简洁，操作简单易上手，但使用中可能会报错，影响体验。而豆包的界面设计更注重个性化和情感交互，使用体验更友好。综上所述，DeepSeek和豆包各有长处，用户可以根据自己的需求和偏好进行选择。
豆包和DeepSeek各有优势，很难简单评判谁本领更强大。豆包经过大量数据的训练，对各类知识有广泛的覆盖和理解。能准确清晰地回答各种问题，无论是日常知识咨询、文本创作辅助，如撰写文章、故事、文案等，还是提供专业领域的分析建议，都能较好地完成任务。
豆包和DeepSeek在功能定位、技术能力、适用场景以及成本与开源方面存在显著差异。豆包主要面向个人用户，侧重于日常生活场景的应用，如查询天气、管理日程等。它注重用户体验，通过先进的语音识别、自然语言处理等技术，实现了流畅、自然的人机交互，并提供了丰富的多模态功能，如图文交互、语音交互等。
DeepSeek和豆包在交互方式上存在一些差异。在提问灵活性方面，豆包经过大量数据训练和优化，能理解多样化、自然的表述方式。用户可以用日常口语化的句子、模糊的描述甚至带有隐喻的话语来提问，豆包都能尝试理解并给出恰当
deepseek的十大核心技术是什么
1、DeepSeek是由字节跳动开发的模型，其涵盖多方面核心技术。 高效网络架构设计技术：采用创新的架构，如优化的卷积神经网络（CNN）或Transformer架构变体，提升模型在不同任务上的计算效率与性能表现。
2、DeepSeek是基于Transformer架构研发的模型，在多个领域展现出强大性能，其十大核心要点如下： 高效架构设计：采用优化的Transformer架构，提升模型训练与推理效率，在大规模数据处理上表现出色。 大规模预训练：在海量文本数据上进行预训练，学习丰富语言知识与模式，为下游任务奠定坚实基础。
3、高精度推理技术：在推理阶段，拥有高精度的推理技术，确保模型输出结果的准确性和可靠性，满足实际应用需求。灵活的任务迁移：能够轻松将在一个任务上学到的知识迁移到其他相关任务中，提高模型的泛化能力和应用范围。
4、精准微调：预训练模型基础上，能进行精准微调，快速适应特定领域或任务需求。 模型压缩：具备模型压缩技术，减小模型体积同时不显著损失性能，便于部署。 开源生态：积极推动开源，吸引开发者参与，形成丰富生态，促进技术交流与创新。
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