DeepSeek模型上线（超算互联网deepseek模型上线）

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、量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...
• 2、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?
• 3、deepseek使用什么芯片
• 4、deepseek本地部署的详细步骤

量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...

1、中国大模型领域近期异常热闹DeepSeek模型上线，价格战成为主旋律，涉及字节、阿里、百度、智谱等公司。这场混战DeepSeek模型上线的起点，却是一个看似与AI无关DeepSeek模型上线的“金融公司”——量化对冲基金幻方旗下的AI团队深度求索。

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

1、深度求索在技术层面也颇有创新DeepSeek模型上线，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DeepSeek模型上线，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。

2、在推理阶段，JetMoE-8B仅具有22亿个激活参数，计算成本大幅度降低。在8个评测基准上，它获得了5个sota（领先水平），超过LLaMA-13B、LLaMA2-7B和DeepseekMoE-16B等模型。在MT-Bench基准上得分681，超过130亿参数DeepSeek模型上线的LLaMAVicuna等模型。

3、Skywork-MoE在相同激活参数量20B下，能力行业领先，接近70B的Dense模型，推理成本降低近3倍。总参数规模相比DeepSeekV2减少约1/3，实现相近能力。针对MoE模型训练困难、泛化性能差的问题，Skywork-MoE设计了两种训练优化算法DeepSeek模型上线：Gating Logits归一化操作和自适应的Aux Loss。

4、AI大模型创业公司面临着来自巨头的激烈竞争，如百度、阿里、华为、腾讯、字节跳动。尤其在搜索引擎领域，OpenAI与Google的竞争具有风向标意义。近期，幻方将Deepseek v2 Moe模型价格降至百万tokens 2元，接近免费，随后字节跳动和腾讯也宣布加入价格战，模型公司面临巨大压力。

deepseek使用什么芯片

DeepSeek使用DeepSeek模型上线的芯片主要包括英伟达的H800、H100和A100DeepSeek模型上线，以及华为升腾AI芯片和AMD的Instinct MI300X。英伟达H800芯片是DeepSeek训练模型时明确使用的一种DeepSeek模型上线，据说他们使用了2048颗这样的芯片来训练出6710亿参数的开源大模型。

DeepSeek使用的AI芯片包括华为的升腾910B3芯片和英伟达的H100芯片。根据最新消息，DeepSeek已经成功适配并部署在华为升腾NPU平台上，具体使用的是升腾910B3芯片。这一合作提升了模型推理效率并降低了部署成本，显示出国产AI芯片与高性能语言模型的强强联合。

DeepSeek采用的芯片主要包括华为的升腾芯片。根据公开发布的信息，DeepSeek已经成功适配并部署在华为升腾NPU平台上，具体使用的是升腾910B3芯片。此外，DeepSeek的某些服务，如R1/V3推理服务，也是完全基于华为升腾AI芯片运行的。

DeepSeek需要芯片。DeepSeek作为一款AI芯片，其运行和计算能力依赖于芯片硬件。实际上，DeepSeek在之前的声明和成果中明确提到了对英伟达芯片的使用，例如使用了大约2000个英伟达的H800芯片进行训练，并且有报道称DeepSeek拥有约5万个H100芯片。这些都表明DeepSeek确实需要芯片来支持其AI功能。

DeepSeek需要使用芯片，而且它使用的是英伟达的芯片。DeepSeek作为一家专注于AI的公司，其技术和服务都基于高性能的计算硬件，尤其是英伟达的GPU芯片。这些芯片为DeepSeek的AI模型提供了强大的计算能力，使得其能够处理复杂的AI任务。

deepseek本地部署的详细步骤

1、要在电脑上安装DeepSeek，首先需要安装Ollama，然后通过Ollama来下载和运行DeepSeek模型。以下是具体的安装步骤：访问Ollama官网，下载并安装Ollama。安装过程中可能会要求选择安装包，这时应根据自己的电脑系统版本选择合适的安装包。

2、DeepSeek可以通过以下步骤进行本地训练 环境准备：首先，确保你的计算机上已经安装了必要的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并配置了相应的运行环境。数据准备：收集并整理好你需要用于训练的数据集。这些数据应该是有标签的，以便模型能够学习如何分类或识别。

3、在模型训练模块中选择合适的模型架构，并设置训练参数启动训练。利用自动调参功能优化模型性能。训练完成后，可将模型快速部署到云端或本地服务器，并通过API接口调用。高级功能探索：DeepSeek支持多任务学习，可以在一个模型中处理多个相关任务。提供模型压缩工具，减小模型体积，提升推理速度。

4、接下来，你需要前往DeepSeek官网的开发者平台创建访问凭证。登录后，进入开发者中心，选择“访问密钥”，生成新的密钥，并命名为“WPS办公套件”。复制生成的32位加密字符。然后，在WPS的插件设置中，开启“本地部署”选项，将复制的API密钥粘贴到指定位置。

5、安装完成后，在WPS中点击“OfficeAI”选项卡，进行插件的配置。在配置过程中，你需要选择“大模型设置”，打开“本地部署”开关，并选择“Deepseek”作为大模型。之后，在“API_KEY”输入框中填入你从DeepSeek官网获取的API Key，点击“保存”按钮即可完成配置。

6、将下载好的DeepSeek模型传到手机，并放到一个文件夹里。在Termux/iSH Shell中，切换到模型目录并运行模型。打开浏览器，输入’localhost：5000’（端口号根据模型设置调整），即可访问DeepSeek的AI功能。请注意：在安装前，请确保你下载的是与手机系统兼容的DeepSeek版本。