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主要供应商
1、DeepSeek的算力供应商主要包括中科曙光、浪潮信息、航锦科技等公司。中科曙光是国内超算行业的龙头，承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，为其提供关键的算力支持。浪潮信息作为国内服务器龙头，为DeepSeek提供AI服务器集群及AIStation管理平台，是DeepSeek算力基础设施的重要支持者。
2、华为DeepSeek的核心供应商主要包括以下几类：芯片供应商：海思半导体：作为华为旗下的半导体公司，海思在芯片设计领域具有强大的实力，很可能为DeepSeek提供定制化的芯片解决方案。海思的芯片在性能、功耗和集成度方面均表现出色，能够满足DeepSeek对于高性能计算和低功耗的需求。
3、另外，中科曙光也为DeepSeek提供了重要的算力支持。中科曙光承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，这个系统的单机柜功率密度达到了35kW，同时PUE小于15，显示出极高的能效比，这对于提升DeepSeek的训练效率和降低能耗都起到了关键作用。
deepseek硬件要求70b
DeepSeek 70B在同类模型中处于较为领先的水平。性能表现出色：在多个基准测试中，DeepSeek 70B展现出强劲实力。它在语言理解、生成等任务上能够给出高质量的处理复杂问题时也具备不错的逻辑分析能力，和其他知名大模型相比毫不逊色。
DeepSeek的API在特定条件下是免费的。具体来说，DeepSeek全系列模型上线后，讯飞开放平台推出了限时免费活动，从2025年2月10日到3月10日，DeepSeek推理API将免费开放给所有用户。
下载完成后，按照提示进行Ollama的安装。打开命令行：在Windows系统中，你可以通过搜索“cmd”或“命令提示符”来打开命令行界面。检查Ollama版本：在命令行中输入ollama --version，以确认Ollama已成功安装并查看其版本信息。
grok3和deepseek比较
1、GROK3和DeepSeek的区别主要体现在功能侧重点、成本以及应用场景上。GROK3更注重知识的管理与整理，它可以帮助用户将收集到的信息进行分类、标注和整理，形成有序的知识体系。这使其特别适合需要整理大量信息并进行系统化管理的人，如研究人员或内容创作者。
2、Grok3与DeepSeek在技术能力、应用场景、性价比等方面各有优势。Grok3在技术方面表现出色，尤其是在数学推理、科学问答和编程能力上领先。它使用了强大的计算能力，通过20万块英伟达GPU进行训练，使其在数学推理等领域有出色表现。例如，在数学测试AIME中，Grok3的得分显著高于DeepSeek。
3、其次，两者在应用场景上也有所不同。GROK3更适合用于科研和高端信息检索等需求，而DeepSeek则更侧重于中小规模应用及中文场景，例如政务系统流程优化和微信AI搜索等。这反映了两者在AI发展路径上的差异。
4、Grok3与DeepSeek在多个维度上存在显著差异。在性能方面，Grok3展现出在数学、科学知识和编程任务上的较强能力，例如在AIME’24数学测试中得分显著高于DeepSeek。而DeepSeek则在对中文语境的理解和处理能力上表现出色，适合处理中文文本中的语义、语法。
deepseek和英伟达有冲突吗
DeepSeek和英伟达之间确实存在冲突。这种冲突主要体现在DeepSeek的技术对英伟达传统业务模式构成英伟达版本的deepseek了挑战。DeepSeek推出的AI模型以低成本实现高性能，这可能降低了对英伟达高价专业芯片的需求。具体来说，DeepSeek使用的简化版Nvidia H800s芯片在保持效果的同时，预示着对传统高成本芯片的需求可能会下滑。
是的，DeepSeek确实对英伟达产生了一定的冲击。这种冲击主要体现在以下几个方面英伟达版本的deepseek：技术层面的挑战英伟达版本的deepseek：DeepSeek通过其创新的V3模型，实现了与高端AI模型相近的性能，但训练成本大幅降低。例如，DeepSeek的V3模型用556万的训练成本实现了与OpenAI的推理模型相近的性能。
DeepSeek技术通过优化模型架构效率和算法创新，对英伟达的两大壁垒——NVLink与CUDA产生了冲击，从而影响了整个AI芯片市场。具体来说，DeepSeek的V3模型采用了混合专家网络（MoE）和Attention Layer上的键值缓存（KV Cache）节省技术，这些创新提高了模型架构的效率。
deepseek用了多少gpu
1、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，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。
2、DeepSeek对硬件有一定的要求，主要取决于模型规模和推理需求。对于GPU，如果是运行参数量较小的模型，如7B或13B，入门级配置可以是NVIDIA RTX 3090，它有24GB的显存。
3、Grok3和DeepSeek在多个方面存在显著差异。Grok3以强大的算力和技术突破著称。它使用了多达20万块英伟达GPU进行训练，计算能力惊人。在技术方面，Grok3引入了“思维链”推理机制，能够像人一样分步骤解决复杂问题，并在逻辑推理能力上取得了显著成果。
4、首先，从技术参数和训练资源上看，GROK3使用了20万块英伟达GPU进行训练，其计算规模是前所未有的，这使得它在数学推理、科学问答和编程等任务上表现出领先的能力。而DeepSeek则以其低成本和高效的中文处理能力而著称，其训练成本相对较低，但仍在多个领域展现出强大的性能。
5、更值得一提的是，DeepSeek在模型训练成本上取得了显著突破，其初版模型仅使用2048块GPU训练了2个月，成本近600万美元，远低于同等级别模型通常的训练成本。这种低成本、高效率的模式有望重构人工智能行业的底层逻辑。在应用方面，DeepSeek大模型具有广泛的应用场景。
6、DeepSeek满血版和原版在底层架构、硬件部署要求、功能特性以及应用场景等多个方面存在显著差异。底层架构上，满血版的参数规模是普通版的95倍，支持200k tokens超长上下文理解能力。
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