deepseek满血版（deepseek满血版和原版有什么区别）

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、vivo接入deepseek了吗
• 2、满血版deepseek配置
• 3、浙大满血版deepseek怎么登陆
• 4、deepseek671b需要多少显存

vivo接入deepseek了吗

1、vivo已经接入DeepSeek。vivo官方宣布将深度融合满血版DeepSeek，实现蓝心大模型与DeepSeek双擎驱动。这一举措标志着vivo在AI领域迈出了重要一步，不仅将大幅提升其手机的AI能力，还预示着智能手机行业将迎来新一轮的技术革新。因此，可以确认vivo已经接入DeepSeek，并在AI技术方面进行了重要升级。

2、目前有超过100款应用已经接入了DeepSeek模型，涵盖了金融、教育、医疗、办公、智能助手、娱乐购物等多个领域。一些知名的应用如百度、昆仑万维、出门问问、知乎、360、秘塔AI、QQ音乐等都已经集成了DeepSeek模型。

3、在办公场景，一些搜索类应用如秘塔AI搜索、纳米AI搜索都集成了DeepSeek，提高了办公效率。还有如阅文集团作家助手、万兴科技等面向写作、创意制作场景的软件，也接入了DeepSeek。同时，智能助手方面，多家手机厂商如华为、荣耀、OPPO、vivo的智能助手都集成了DeepSeek。

满血版deepseek配置

此外，还需要确保有足够的本地存储空间来存放模型文件和运行环境，以及配置好防火墙和安全组规则，只允许授权的用户和服务访问服务器，以保护数据安全和模型的正常运行。总的来说，本地部署DeepSeek需要在硬件、软件和网络等方面满足一定的要求，以确保模型的高效性能和强大功能得到充分发挥。

DeepSeek 32B配置要求包括：CPU至少16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡需要24GB+显存。这些配置可以确保DeepSeek 32B模型能够顺畅运行。具体来说，强大的CPU是处理大数据和复杂计算的基础，多核心可以并行处理更多任务，提高整体性能。足够的内存可以确保模型在运行时不会因为数据过大而导致性能下降或崩溃。

此外，DeepSeek的不同模型版本对硬件配置有不同的要求。例如，对于较小的模型，较低的配置即可满足需求；而对于大型模型，则需要更强大的硬件配置，包括更多的CPU核心、更大的内存和显存等。最后，为了确保硬件的稳定运行和避免性能下降，还需要根据硬件配置选择合适功率的电源。

浙大满血版deepseek怎么登陆

1、浙大满血版DeepSeek的登录方式主要有两种：网址入口和官微入口。此外，不同用户类型（如浙大校内师生和CARSI联盟高校师生）还有特定的登录方法。网址入口：直接访问https：//chat.zju.edu.cn，在页面左下角找到登录按钮，点击进入“浙大先生”主页。官微入口：关注并使用“浙江大学”官方微信公众号。

2、需要注意的是，以上信息可能随时间发生变化，建议关注相关高校的官方公告以获取最新信息。同时，DeepSeek的具体应用和部署情况也可能因学校而异，需要具体了解各校的实际情况。总的来说，浙大deepseek高校名单是一个动态变化的群体，它反映了国内高校在人工智能和大模型领域的最新进展和合作动态。

deepseek671b需要多少显存

1、DeepSeek 671B满血版需要至少40GB的显存，建议配备如NVIDIA A100或V100这样的高性能GPU。如果是BF16精度的满血版模型，其显存需求会高达1342GB。此外，还有不同量化版本的DeepSeek 671B，它们对显存的需求会有所不同。例如，4-bit量化版本在基于8卡GPU服务器上部署时，每张卡显存占用会有所降低。

2、存储方面，建议采用高速SSD存储设备，并且容量至少为2TB，以便快速读取模型文件和其他数据集，提升整体性能。GPU方面，模型需要配备多块高性能GPU，如NVIDIA A100或H100，并且显存至少为40GB，以加速模型的推理过程。此外，为了成功运行DeepSeek 671B模型，还需要满足一定的软件配置要求。

3、DeepSeek R1 671B模型至少需要1300GB的显存，这是在使用默认的半精度加载的情况下。如果使用4-bit进行量化，理论上也需要300GB以上的显存。但请注意，这只是一个大致的参考值，实际使用中可能会因为具体的硬件配置、软件优化等因素有所不同。

4、具体来说，单机8卡即可运行671B模型，这大大降低了部署的复杂性和成本。此外，P800还已经快速适配支持了Deepseek-V3/R1的持续全参数训练及LoRA等PEFT能力，为用户提供了一种开箱即用的训练体验。

5、显存规格：优于同类主流GPU 20-50%，这样的显存配置使得它对MoE架构更加友好，能够更高效地处理大规模训练任务。推理支持：昆仑芯P800率先支持8bit推理，这意味着它在进行推理计算时能够更高效地利用资源，降低能耗。同时，单机8卡即可运行671B模型，这使得它在处理大型模型时具有更高的灵活性和可扩展性。