deepseek开源资料（deepfake开源）

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接入微信的详细教程
• 2、deepseek有哪些版本
• 3、deepseek底层用了什么开源模型
• 4、如何评价deepseek开源周第三天开源的deepgemm,有哪些技术亮点?

deepseek接入微信的详细教程

1、要将DeepSeek接入微信，你需要通过微信开放平台进行开发和集成。要在微信中集成DeepSeek，你首先得在微信开放平台注册并创建一个应用，获取必要的API密钥和访问权限。这样，你就能调用微信提供的接口，实现与DeepSeek的交互。接下来，你需要了解DeepSeek的API文档，看看如何调用其搜索功能。

2、要在微信中安装并使用DeepSeek，需要通过Docker部署chatgpt-on-wechat工具来接入DeepSeek服务。具体来说，操作步骤可以分为以下四步：获取DeepSeek API Key：首先，需要去DeepSeek的开发者平台注册账号并创建一个API Key。这个Key是接入DeepSeek服务的凭证。

3、要在微信中设置并接入DeepSeek，首先需获取DeepSeek API Key，然后进行微信公众号或小程序的开发配置，最后测试和调试功能。详细步骤如下：获取DeepSeek API Key：登录DeepSeek平台，注册并创建API Key。这是调用DeepSeek服务的凭证，务必妥善保存。

deepseek有哪些版本

DeepSeek有多个版本，包括基础模型系列如DeepSeek v1和DeepSeek v2，对话优化版本如DeepSeek Chat，还有行业专用版本如DeepSeek-R1和DeepSeek-M1。此外，DeepSeek还提供了开源与闭源版本，以满足不同用户的需求。这些版本都是DeepSeek在AI技术方面的重要成果，为用户提供了丰富的选择和强大的功能。

若追求便捷，移动端可考虑 DeepSeek 应用程序，安卓选 1 版本，遇兼容性问题可尝试旧版；电脑端可通过应用宝电脑版下载。特定模型，DeepSeek Cloud 适合企业级多用户云服务；DeepSeek Classic 适合个人及小型企业基础应用；DeepSeek Lite 用于移动端追求简洁快速搜索。

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。

适用场景：8B版本适合在资源有限的环境中进行快速测试，或者处理一些轻量级的文本生成任务。它可以在消费级GPU上运行，使得本地部署更加便捷。而14B版本则更适用于复杂的文本分析和大规模应用，如代码生成、复杂问答等。但需要更高端的GPU来支持其运行。

deepseek底层用了什么开源模型

在预训练过程中，DeepSeek采用了先进的算法和优化技术，不断调整模型参数以提升性能。它还在图像识别等领域有所应用，通过对大量图像数据的学习，实现精准的图像分类与识别。研发团队在模型训练、架构设计等方面投入诸多努力，以提高DeepSeek的效率和准确性。其开源版本也推动了相关领域的技术交流与进步，让更多开发者基于此进行创新，助力人工智能技术的发展。

适用场景：DeepSeek适合需要深度知识处理和专业建议的场景，如法律文件审核、学术论文写作等；Manus适合多任务协作的自动化场景，如商业分析、旅行规划、代码开发等。商业模式：DeepSeek通过API调用或定制化模型授权收费，强调低成本与开源生态；Manus计划采用SaaS订阅或按任务量收费。它们二者的关系是互补关系。

在训练方面，DeepSeek采用了一系列高效的训练策略，如FP8混合精度训练、双向管道调度等，这些策略显著降低了训练成本，同时提高了训练效率。最后，DeepSeek坚持完全开源策略，为开发者提供了丰富的资源和支持，有助于推动人工智能技术的普及和发展。

技术创新与开源模型：DeepSeek推出了名为DeepSeek V2的开源模型，该模型以其极低的推理成本在AI界引起轰动，被誉为“拼多多”。DeepSeek通过创新的MLA架构和DeepSeekMoESparse结构，实现了显存占用的大幅降低和计算量的极致优化，从而实现了成本的大幅下降。

同时，国际上也有开源的Mistral of Experts模型，采用经典GShard方式构建。其技术报告中的第5节“路由分析”展现了大量新颖的实证特征，结论颇有趣味性（例如，某结论挑战传统认知，激发了公众讨论热情）。从Mistral的观察出发，DeepSeek MoE设计的动机或面临挑战。

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

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。