deepseek几种模型（deepspeech 中文模型）

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、如何评价深度求索发布的开源代码大模型deepseekcoder?
• 2、deepseek的v3和r1的区别
• 3、deepseek几个版本有什么区别?

如何评价深度求索发布的开源代码大模型deepseekcoder?

1、腾讯元宝已接入DeepSeek R1模型，它们之间是合作关系。腾讯元宝是腾讯公司推出的AI助手App，而DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的开源人工智能工具库。在腾讯元宝的某次更新中，宣布了接入DeepSeek R1模型，这使得腾讯元宝在AI方面的功能得到了进一步的增强。

2、DeepSeek有电脑版。DeepSeek电脑版是一款由杭州深度求索公司推出的全能型AI智能助手软件，它基于参数规模超过600B的DeepSeekV3大模型开发，性能对标国际顶尖AI模型。用户可以通过安装包直接安装在电脑上，或者通过安装安卓模拟器来运行DeepSeek的电脑版。

3、DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司的产品。这家公司成立于2023年，专注于开发先进的大语言模型和相关技术。DeepSeek的多个模型，如DeepSeek LLM、DeepSeek-Coder、DeepSeekMath等，都是该公司的重要研发成果。此外，DeepSeek还积极开源其模型，为AI研究和应用提供了更多的可能性。

4、杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司是一家专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术的AI初创公司。DeepSeek模型，特别是DeepSeek-V3，在推理速度上有了大幅提升，并在目前大模型主流榜单中的开源模型中位列榜首，显示出其强大的技术实力和应用潜力。

5、深度求索在技术层面也颇有创新，包括采用MLA（Multi-head Latent Attention）和DeepSeekMoE高性能MoE架构。这些创新使得DeepSeek-V2不仅效率高，而且成本低廉，在8卡H800机器上输入吞吐量每秒可达10万+ tokens，输出每秒5万+ tokens。

6、美格智能与DeepSeek无直接或者间接的业务往来，也没有任何股权关系。DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的开源大模型。美格智能在公告中明确表示，公司及子公司与DeepSeek开发公司无业务往来。

deepseek的v3和r1的区别

1、此外，如果用户主要关注编程能力，并且希望在多模态任务上也有所表现，那么可以考虑尝试DeepSeek-V3或DeepSeek-V3-Base。这两个版本在编程和多模态支持方面都有所提升，适用于不同的应用场景。综上所述，DeepSeek的哪个版本更好用主要取决于用户的需求和使用场景。

2、DeepSeek在缩小中美AI差距方面取得了显著成果。DeepSeek作为一家中国的人工智能公司，专注于AGI的研发，并在搜索增强型语言模型领域有着出色的表现。其通过一系列技术创新和工程优化，实现了对先进AI模型的高效训练与部署，从而在多个关键指标上接近甚至部分超越了国际领先水平。

3、通义灵码近期上线了模型选择功能，支持了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型。这一新功能是在阿里云百炼平台推出DeepSeek-VDeepSeek-R1等多款重要AI模型后迅速跟进的，显示了通义灵码与阿里云百炼平台的紧密合作。新功能的上线，为AI编程领域注入了新的活力，提供了更多的模型选择，以满足不同场景和需求。

4、推荐配置：为了获得更好的性能和体验，推荐使用NVIDIA GPU，内存升级为32GB，存储空间扩展至50GB。这些配置能够更高效地处理复杂任务，提升整体性能。此外，DeepSeek对不同版本的模型还有具体的显存要求。例如，DeepSeek R1的8B参数版本至少需要8GB显存，而运行DeepSeek-V3的70B模型则需要24GB以上的显存。

5、DeepSeek使用教程 访问官方网站：打开DeepSeek官方网站。可以在任何设备和浏览器上打开，包括手机和电脑。登录账号：如果是首次访问，需要使用手机号、微信或邮箱进行登陆。选择模型：根据需求选择合适的模型，DeepSeek提供V3和R1两种模型选择。注意：截至某些时间点，联网搜索功能可能暂时不可用。

deepseek几个版本有什么区别?

1、DeepSeek的各个版本在功能、性能和应用场景上有所不同。DeepSeek-V1：这是DeepSeek的起步版本，主打自然语言处理和编码任务。它支持高达128K标记的上下文窗口，能够处理较为复杂的文本理解和生成任务。然而，它在多模态能力上有限，主要集中在文本处理，对图像、语音等多模态任务的支持不足。

2、DeepSeek 7B和8B的主要区别在于模型规模和能力上略有提升。DeepSeek 7B是一个专注于提供高效能视觉处理能力的模型，它采用了先进的深度学习技术，并且在VQAv2基准上达到了81%的准确率。该模型支持8G显存运行，适用于消费级显卡推理，使得更广泛的用户群体能够轻松访问先进的视觉多模态技术。

3、DeepSeek V3和R1在主要应用方向、模型架构、参数规模、训练方式以及性能表现等方面都存在显著的区别。应用方向：DeepSeek R1是推理优先的模型，侧重于处理复杂的推理任务，为需要深度逻辑分析和问题解决的场景而设计。

4、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。

5、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。