deepseektoken长度（token size）_AI搜索引擎_DeepSeek：创新AI搜索引擎，引领未来智能探索

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、Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!
2、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo
3、excel两列互换位置

Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!

1、Qwen5-MoE模型采用特别设计的MoE架构，包括DeepSeek-MoE和DBRX等方法，其finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，将单个FFN分割成多个独立的expert，实现效率与效果的最优结合。

2、微调框架：魔搭社区的微调框架SWIFT全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。训练参数与脚本：以自我认知任务为例，提供详细的训练参数配置与测试脚本，确保训练过程的高效与平滑。训练与推理效果：展示出模型在自我认知与通用对话任务上的强大能力。

3、Qwen5-110B-Chat：modelscope.cn/models/qw... Qwen5-110B：modelscope.cn/models/qw... 模型推理所需代码与显存要求如下：显存要求：支持4卡A100，230G显存。在模型训练方面，魔搭社区的微调框架SWIFT已全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。

4、环境搭建模型与词表文件获取方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。

5、本文为SWIFT LLM&AIGC微调场景化最佳实践系列之一，后续将继续通过魔搭社区推出更多场景化教程。

6、在notebook的Terminal下执行代码，可以进行模型推理，并查看资源消耗情况。若需进行模型微调，用户需先clone swift仓库并安装swift，执行模型微调脚本进行训练，之后使用微调后的推理脚本进行推理，并观察微调的可视化结果和训练、评估损失，资源消耗方面，以qlora方式训练Qwen-vl-chat的显存占用约为14G。

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），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。

2、谷歌在深夜发布最新多模态大模型Gemini 5系列，最高支持10，000K token超长上下文，开创性地将上下文窗口提升至百万级，超过GPT-4 Turbo的20万token，创下了最长上下文窗口的纪录。这款大模型在处理百万级token的文本、音频和视频时，均能实现高精度检索。

3、在AI领域，一个初创公司的惊人崛起引起了广泛关注。Mistral AI凭借8个70亿参数的小型MoE模型，以开源形式强势逆袭，似乎正在逼近GPT-4的辉煌。这款模型在基准测试中展现出超越Llama 2 700亿参数的惊人表现，引发了业界对于开源模型能否挑战闭源巨头的深度讨论。

4、首个开源MoE大模型由Mistral AI发布，引起AI开发者极大关注。MoE架构全称专家混合，被认为是GPT-4采用的方案，此模型在开源大模型中距离GPT-4最近。Mistral AI以一个磁力链接的形式发布，没有发布会与宣传视频，仅在社区中产生轰动效果。

5、AI领域的璀璨新星：Mistral AI的MoE模型强势崛起在科技界，法国初创公司Mistral AI凭借其MoE（Mixture of Experts）模型引发了一场风暴。一款8x7B的小型模型，以惊人的表现击败了Llama 2的70B大模型，被赞誉为初创企业的科技英雄。没有繁冗的发布会，Mistral-MoE的开源特性直接吸引了全球开发者的眼球。