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！
本文目录一览：
deepseek的十大核心支撑点是什么
1、DeepSeek的核心公司主要包括浪潮信息、中科曙光、拓尔思、科大讯飞、金山办公等。浪潮信息作为中国最大的服务器制造商，为DeepSeek提供AI服务器集群及管理平台，是其重要的算力支撑。中科曙光则承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，显示出在硬件设施方面的紧密合作。
2、DeepSeek的算力供应商主要包括浪潮信息、中科曙光和航锦科技旗下的超擎数智。浪潮信息为DeepSeek提供AI服务器集群，配套了英伟达H800及自研的AIStation管理平台，是DeepSeek算力的重要支撑。中科曙光则承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，提供关键的算力支持，以确保模型训练和运行的稳定性。
3、DeepSeek的核心合作伙伴包括浪潮信息、中科曙光、拓尔思等多家公司。浪潮信息是DeepSeek的重要合作伙伴，作为全球AI服务器份额领先的公司，为DeepSeek提供高性能计算集群，满足其在大模型训练和推理方面的需求。
4、DeepSeek的核心合作伙伴包括华创云信、华金资本、浪潮信息、中科曙光等。华创云信的控股子公司思特奇为DeepSeek提供了核心支撑技术，这使得华创云信成为DeepSeek的重要技术合作伙伴。华金资本则是通过其旗下的华金领越基金参与了DeepSeek的Pre-A轮融资，成为其资本层面的合作伙伴。
deepseek与豆包在能力表现上的区别是什么
DeepSeek和豆包在多个方面存在明显的区别。首先，从基础能力上看，DeepSeek是一个专注于语言处理的大模型，而豆包则是一个多模态大模型，涵盖了语言、图片、音频、视频等多种模态的处理能力。这使得豆包在应用场景上具有更广泛的适应性。其次，两者在算力需求上也有所不同。
豆包：同样基于Transformer架构，但进行了大量技术优化和创新，实现了多模态交互能力，技术更侧重于日常应用和多模态交互。训练数据与功能特性 Deepseek：包含670亿参数，在2万亿token的数据集上进行训练，数据集涵盖中英文，对复杂语句和专业领域文本理解精准，生成文本严谨、逻辑清晰。
DeepSeek在数学推理、代码生成、数据处理及安全性方面相较于豆包有更明显的优势。DeepSeek特别擅长数学推理和代码生成，这对于需要精确计算和逻辑分析的用户来说非常重要。其强大的数据处理能力也使其适用于各种数据分析场景。此外，DeepSeek还具备较高的安全性，通过先进的加密技术保护用户数据的安全和隐私。
豆包和DeepSeek在用户体验上存在多方面区别。回答准确性与专业性：豆包经过大量数据训练和优化，在各类常见问题回答上准确性高，能提供专业且贴合用户需求的答案；DeepSeek同样依靠先进技术，在专业领域知识的回答上也有不错表现，能给出深入且准确的见解。
性能表现：DeepSeek在自然语言处理的专业评测中成绩优秀，特别在数学和代码领域能力突出。豆包则在多模态任务处理上有出色表现，语言理解和生成也准确流畅。应用场景：由于DeepSeek的专业性和高效能，它更适合用于软件开发、数据分析等专业场景。
为deepseek担当唯一算力供应的是谁?
DeepSeek的算力供应商包括中科曙光、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，为DeepSeek杭州训练中心提供了液冷系统，这是算力支持的关键部分。浪潮信息，作为国内服务器的领军企业，为DeepSeek提供了AI服务器集群以及AIStation管理平台，这些都极大地增强了DeepSeek的算力能力。
杭锦科技是DeepSeek的主要算力提供者，双方存在深度的合作关系。杭锦科技旗下的超擎数智公司为DeepSeek提供关键的硬件支持，包括光模块和交换机等核心数据传输部件。这些部件是数据传输的关键，直接影响数据传输的速度和稳定性。
目前无法确定DeepSeek的最大供应商是哪家。不过，可以列举一些与DeepSeek有重要合作关系的供应商。在算力及硬件方面，浪潮信息为DeepSeek北京亦庄智算中心提供了AI服务器集群，包括英伟达H800及自研的AIStation管理平台，是DeepSeek重要的算力基础设施供应商。
这也是算力供应的重要一环，保障了训练环境的高效稳定。除了上述公司，还有其他供应商在硬件、数据中心服务、算力租赁及国产芯片生态等领域为DeepSeek提供支持，共同构成了DeepSeek的算力供应链。这些供应商的技术实力和深度合作，对于DeepSeek模型的训练和推理效率有着至关重要的影响。
deepseek和元宝在技术原理上有哪些区别
1、元宝（Yuanbao）、混元（Hunyuan ）和DeepSeek在技术原理上存在一些明显区别。架构设计方面：不同模型可能基于不同的基础架构进行改进和创新。例如一些模型可能基于Transformer架构进行深度拓展，在注意力机制的运用范围、模块连接方式等细节上有差异，以适应不同任务和数据特点。
2、模型架构与技术特点：二者模型架构设计理念有别，在数据处理、特征提取和模型训练等方面采用不同技术策略。在处理特定任务时，因架构差异，性能表现各有优劣。
3、DeepSeek是深度学习框架，而“元宝”指代不明，这里假设你说的是和DeepSeek有一定对比性的大模型等工具来进行分析。基础架构方面：DeepSeek作为深度学习框架，为模型开发提供底层支持，它有自己独特的计算图构建、优化算法等基础架构设计，旨在高效支持各类神经网络模型训练与推理。
4、DeepSeek 是深度学习框架，而“元宝”并不明确具体所指，假设这里“元宝”是某个鲜为人知的同类框架或模型，两者在性能表现上可能有以下差别：计算效率：DeepSeek在大规模数据的训练和推理上，凭借优化的算法与高效的并行计算设计，往往能展现出较高的计算效率，可快速完成复杂模型的训练。
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