deepseek参数版本（deeprock配置）

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电脑下载方法
• 2、deepseek8b和14b有什么区别
• 3、deepseek电脑配置
• 4、v3和r1的区别
• 5、本地部署的deepseek可以联网吗
• 6、deepseek满血版和原版有什么区别

deepseek电脑下载方法

要在电脑上下载DeepSeek，首先需要访问Ollama官网，然后下载并安装Ollama软件，最后通过Ollama软件下载并安装DeepSeek模型。打开浏览器，输入Ollama官方网站地址并访问。在官网首页，点击“Download”按钮。根据自己的电脑操作系统，选择对应的安装包进行下载。

要在PC端下载DeepSeek软件，你可以直接访问DeepSeek的官方网站进行下载。打开你的浏览器，输入DeepSeek的官方网站地址。在官网首页或产品页面中，找到与你需求相关的软件或服务下载链接，通常会有明显的“下载”按钮或链接。根据你的操作系统选择相应的软件版本。

在浏览器中访问deepseek的官方网站（）。在网站的下载页面，找到适合苹果电脑的下载选项，通常是一个.dmg文件。点击下载按钮，等待文件下载完成。下载完成后，双击.dmg文件，按照提示进行安装。安装过程中，你可以选择安装路径和创建桌面快捷方式等选项。

deepseek8b和14b有什么区别

DeepSeek 8B和14Bdeepseek参数版本的主要区别在于模型规模、性能表现以及适用场景上。模型规模deepseek参数版本：8B和14B分别指deepseek参数版本的是模型的参数规模，即80亿和140亿参数。参数规模越大，模型的学习和表达能力通常越强，能够处理更复杂的任务。性能表现：在性能方面，14B版本由于参数规模更大，因此在处理逻辑和正确率上通常优于8B版本。

DeepSeek 8B和14B的主要区别在于模型规模、性能表现以及适用场景上。模型规模：8B和14B分别代表了模型的参数规模，即80亿和140亿。参数规模越大，模型的复杂度和学习能力通常也越强。

DeepSeek模型的大小根据其参数规模有所不同，而运行这些模型所需的电脑配置也会相应变化。DeepSeek模型有多个尺寸版本，从小到大包括5B、7B、8B、14B、32B、70B和671B。这些数字代表了模型的参数规模，即模型中包含的参数数量。例如，5B表示模型有5亿个参数，而671B则表示有671亿个参数。

接下来，需要下载并运行DeepSeek模型。在命令提示符或终端中输入命令ollama run deepseek-r1：模型参数，例如ollama run deepseek-r1：7b来下载并运行DeepSeek-R1的7B参数版本。模型参数可以根据自己的硬件配置选择合适的，包括5B、7B、8B、14B、32B等。等待模型下载并运行。

欧阳锋（deepseek）公开九阴真经（DeepSeek-V2-236B），虽强大，但对内功要求极高，因此武林人士参与度不高。最终，下半场的格局转变为少林、华山两家独大，其deepseek参数版本他门派如武当、全真教、古墓派则不再活跃。在上半场，市场呈现出百花齐放的景象，各家门派选择不同的路径，如自研基础模型、汉化/微调等。

deepseek电脑配置

DeepSeek的电脑配置需求根据模型规模和任务复杂度有所不同。对于基础模型运行，一般要求较低，四核处理器、16GB DDR4内存、以及50GB的SSD存储空间就足够了。显卡方面，低端独显如NVIDIA GTX 1650可以加速部分计算。若需要流畅运行中等规模的模型，例如13B参数的模型，配置需相应提升。

对于中等规模的DeepSeek模型，推荐使用具有8核以上CPU、16GB或32GB内存以及相应硬盘空间的电脑。这类配置能够支持更复杂的NLP任务，如文本摘要、翻译等。对于大规模的DeepSeek模型，电脑配置需求会更高。通常需要16核以上的CPU、64GB以上的内存以及大容量的硬盘空间。

在运行DeepSeek模型时，电脑配置需满足一定的要求：CPU：高性能的处理器，如Intel i7或AMD Ryzen系列，以提供强大的计算能力。GPU：NVIDIA RTX 30系列或更高级别的独立显卡，显存需求根据模型大小而定。例如，5B规模的模型仅需1GB显存，而70B规模的模型则需要40GB以上显存。

对于Windows系统，最低配置需要NVIDIA GTX 1650 4GB或AMD RX 5500 4GB显卡，16GB内存，以及50GB的存储空间。这一配置适合进行基础的DeepSeek操作。推荐配置则更为强劲，NVIDIA RTX 3060 12GB或AMD RX 6700 10GB显卡，32GB内存，以及100GB的NVMe SSD存储空间。

v3和r1的区别

总的来说，DeepSeek V3和R1各有千秋，分别适用于不同的任务领域和应用场景。V3以其高效、灵活的特点广泛应用于多种NLP任务；而R1则以其强大的推理能力在复杂推理任务中独领风骚。

DeepSeek V3和R1的主要区别在于模型定位、技术特点和应用场景。DeepSeek V3是一个通用型的大语言模型，它专注于自然语言处理任务，如文本生成、摘要和对话等。V3采用了混合专家架构，这种设计提升了大型语言模型的计算效率和性能。

DeepSeek V3和R1的主要区别在于模型的设计目标、架构、参数规模、训练方式以及应用场景。设计目标：DeepSeek R1是推理优先的模型，专注于处理复杂的推理任务，强调深度逻辑分析和问题解决能力。DeepSeek V3则是通用型大语言模型，侧重于可扩展性和高效处理，旨在适应多种自然语言处理任务。

本地部署的deepseek可以联网吗

尝试其他平台：有些平台接入了DeepSeekdeepseek参数版本的模型deepseek参数版本，deepseek参数版本你可以通过这些平台来使用DeepSeek的功能，从而避开直接访问DeepSeek服务器可能遇到的繁忙问题。例如，纳米AI助手、硅基流动平台、腾讯Cloud Studio等都提供了对DeepSeek模型的支持。本地部署：对于有条件的企业和开发者，DeepSeek提供了模型的本地部署方案。

最后，在应用广泛性方面，DeepSeek支持联网搜索，能够实时更新信息，这使得它在信息获取和实时性方面更具优势。此外，DeepSeek还完全开源，并提供了优化框架的开源，这推动了整个AI领域的发展和创新。

这有助于生成更深入的分析报告。另外，如果deepseek参数版本你希望更彻底地解除限制，可以考虑将DeepSeek进行本地部署。这样不仅可以断网运行，无惧隐私威胁，还可以根据个人需求进行大语言模型推理时的调参，实现CPU和GPU的混合推理，使32B的模型轻松在本地运行。请注意，以上方法可能需要一定的技术基础和实践经验。

deepseek满血版和原版有什么区别

1、DeepSeek 8B和14B的主要区别在于模型规模、性能表现以及适用场景上。模型规模：8B和14B分别代表了模型的参数规模，即80亿和140亿。参数规模越大，模型的复杂度和学习能力通常也越强。

2、DeepSeek 8B和14B的主要区别在于模型规模、性能表现以及适用场景上。模型规模：8B和14B分别指的是模型的参数规模，即80亿和140亿参数。参数规模越大，模型的学习和表达能力通常越强，能够处理更复杂的任务。性能表现：在性能方面，14B版本由于参数规模更大，因此在处理逻辑和正确率上通常优于8B版本。

3、%。此外，R1还支持模型蒸馏技术，可以将推理能力迁移至更小的模型上，适合本地化部署。这使得R1在科研、算法交易、代码生成等复杂任务中具有广泛应用潜力。总的来说，DeepSeek V3和R1各具特色，分别适用于不同的应用场景。V3以其高性价比和通用性见长，而R1则在专业领域的推理能力上有所突破。

4、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。

5、DeepSeek R1和V3的主要区别在于它们的设计目标、技术架构和应用场景。DeepSeek R1专注于高级推理任务，它利用强化学习技术来提升推理能力，特别适用于涉及逻辑推理和问题求解的应用场景。

6、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。