deepseek开源部分（deepmaker）

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、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?
• 2、如何评价deepseek开源周第三天开源的deepgemm,有哪些技术亮点?
• 3、deepseek展现开源ai潜力
• 4、deepseek用了多少gpu
• 5、deepseek底层用了什么开源模型

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

1、DeepSeek主要解决deepseek开源部分了AI研发中的四大难题deepseek开源部分，包括算力、内存、通讯带宽和数据。关于算力，DeepSeek采取deepseek开源部分了多种优化策略。其基本架构是一个“专家混组”（MoE），这意味着对于一个输入，它不会像其deepseek开源部分他模型那样激活全部参数，而是通过分配器只激活部分参数，大大降低了算力需求。在内存方面，DeepSeek也进行了创新。

2、DeepSeek通过多种创新技术和优化措施降低了AI成本。首先，DeepSeek采用了DeepSeekMoE混合专家架构，这种架构通过细粒度的专家分割和共享专家隔离等技术，显著降低了计算复杂度和内存需求。这不仅提高了模型的性能，还有效地减少了训练成本。其次，DeepSeek在训练过程中采用了激活参数减少的策略。

3、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。

4、高效且低成本deepseek开源部分：DeepSeek背后的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，在技术层面实现了与OpenAI的4o和o1模型相当的能力，但成本仅为它们的十分之一左右。这得益于DeepSeek自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构，为其模型训练成本下降起到了关键作用。

如何评价deepseek开源周第三天开源的deepgemm,有哪些技术亮点?

1、评价 deepgemm作为deepseek开源周的重要成果之一，展现了其在深度学习加速领域的深厚实力。通过提供高效的矩阵乘法运算，deepgemm为深度学习模型的训练和推理提供了强有力的支持。其开源的特性更是促进了深度学习社区的技术交流和进步，有助于推动整个行业的发展。

deepseek展现开源ai潜力

DeepSeek爆火后美国表现激动，可能有几方面原因。从技术创新角度看，DeepSeek展现出强大deepseek开源部分的性能和潜力，其开源特性推动了全球人工智能技术的发展。

DeepSeek在医疗AI领域有一定潜力打破现存阴霾。技术优势deepseek开源部分：DeepSeek具备强大的模型架构与出色性能。其预训练模型在大规模数据上进行训练，拥有优秀的语言理解和生成能力。

DeepSeek人工智能模型的优势主要包括性价比高、开源可商用、多模态处理能力、高分辨率图片输入、强大的自然语言理解和生成能力，以及推理能力的提升。DeepSeek在提供高性能AI解决方案的同时，保持了相对较低的成本，这得益于其创新的架构设计和高效的训练策略。

DeepSeek爆火时美国更激动可能有几方面原因。从技术竞争角度看，DeepSeek展现出强大的性能和潜力，其开源特性推动全球人工智能技术快速发展。美国科技行业竞争激烈，众多科技巨头和初创企业林立。

其次，在成本效率方面，DeepSeek也展现出显著优势。通过模型架构创新和训练数据筛选技术，DeepSeek的推理成本大幅降低，使得中小企业和个人开发者能够更经济地应用AI技术。这与其deepseek开源部分他大型AI模型相比，无疑是一个重要的区别。再者，DeepSeek积极拥抱开源生态，开源了多款模型，并提供免费商用授权。

deepseek用了多少gpu

1、DeepSeek的配置包括硬件和软件两个方面。在硬件配置方面，DeepSeek的本地部署需要满足一定的硬件要求。最低配置需要CPU（支持AVX2指令集）、16GB内存和30GB的存储空间。如果追求更好的性能，推荐使用NVIDIA GPU（如RTX 3090或更高型号）、32GB内存和50GB的存储空间。

2、DeepSeek满血版的配置要求较高，以下是一些主要的配置要求：处理器：至少需要64核的高性能CPU，如AMD EPYC或Intel Xeon。内存：建议配备512GB或更高容量的DDR4内存。存储：需要至少2TB的NVMe SSD用于高速数据访问，并可选10TB或更大容量的HDD用于数据存储。

3、DeepSeek R1 671B需要的配置包括高性能CPU、大容量内存、高速存储设备、强大的GPU以及高带宽的网络接口。CPU方面，推荐使用至少64核的高性能处理器，如AMD EPYC或Intel Xeon系列，以应对复杂的计算任务。内存方面，建议配备512GB或更高容量的DDR4内存，确保在处理大规模数据时的高效性。

deepseek底层用了什么开源模型

1、DeepSeek底层使用了基于Transformer框架deepseek开源部分的开源模型。DeepSeek作为一个开源大模型，它deepseek开源部分的技术实现融合了前沿的大模型架构与自主创新。在模型的底层，它采用了Transformer框架，这是一种在自然语言处理领域广泛使用的深度学习模型架构。

2、DeepSeek的一个重要特点是它采用了PTX编程，这是NVIDIA CUDA编程模型的一部分。虽然PTX代码在运行时会被编译成在NVIDIA GPU上执行的最终机器码，但DeepSeek通过直接编写PTX代码，提升了代码执行效率和跨芯片通信能力。这种做法并不等同于完全基于C++编程，而是深入到了CUDA编程模型的更低一层。

3、DeepSeek在2025年开源周开源了多项技术，包括FlashMLA、DualPipe、EPLB、3FS和Smallpond。FlashMLA：于2月24日开源，是针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，支持变长序列处理。它通过优化MLA解码和分页KV缓存，提高LLM推理效率，尤其在H100 / H800高端GPU上性能出色。

4、DeepSeek开源大模型是一款由深度求索团队开发的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及在垂直领域的深度优化而闻名。DeepSeek基于Transformer架构并通过技术创新如MoE（混合专家）架构来降低计算复杂度，提升模型效率。

5、DeepSeek Coder是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型，性能接近GPT-4，适用于广泛的语言任务。DeepSeek-V2采用了多头潜在注意力和DeepSeekMoE架构，提高了效率和经济性，支持完全开源和商用。

6、在DeepSeek模型中，还采用了预训练-微调的范式。模型首先通过大规模无监督数据学习通用的语言表示，这个过程包括掩码语言模型和下一句预测等任务。随后，模型会被适配到特定任务上，通过添加任务特定的输出层，并使用任务相关的数据进行训练，以实现如文本分类、命名实体识别、问答系统、文本生成等功能。