deepseek开源的是模型（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跟百度比起来,在数据资源方面有怎样的区别?
• 2、deepseek是什么
• 3、deepseek开源大模型是什么
• 4、deepseek底层用了什么开源模型
• 5、deepseek各版本区别
• 6、deepseek有几个版本?

deepseek跟百度比起来,在数据资源方面有怎样的区别?

百度在持续优化搜索结果准确性和全面性的同时，也积极扩展在搜索、广告、人工智能等领域的战略布局。此外，百度构建了庞大的生态系统，涵盖了众多领域的知识和信息，为用户提供了丰富的资源和服务。综上所述，DeepSeek和百度在技术实力、用户体验和生态系统方面各有千秋。

DeepSeek和百度在主要功能和应用场景上存在显著区别。DeepSeek是一个AI模型，具备强大的推理能力，并且专注于自然语言处理、代码生成和机器翻译等领域。它特别擅长处理长文本任务，适合各种通用场景，特别是长文本理解和生成。此外，DeepSeek支持联网搜索，能即时获取最新的信息和数据，为用户提供实时智能服务。

然而，百度在搜索市场仍具有其独特优势。百度拥有丰富的本地信息来源和政府、企业等本地数据，这使得它在查找本地服务、新闻、商业信息等方面具有更高的实用性。此外，百度在中文网页索引方面也更全面，覆盖率更高。

deepseek是什么

1、DeepSeek则是作为一种工具或模型基础，通过具体的训练和优化，应用于特定的场景中，为相关应用提供技术支持。

2、DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能软件。DeepSeek专注于自然语言处理和生成任务，能进行流畅的自然语言对话，回答各种问题，包括知识问答、日常咨询等。它还能生成高质量的文本内容，如创意写作、文案创作，并提供编程辅助，如代码生成和编程建议。

3、DeepSeek是一款集成了数据预处理、机器学习建模和可视化分析的全能工具。它可以帮助用户高效地进行数据分析，从而解锁数据价值。具体来说，DeepSeek支持多源数据接入，如CSV、Excel、数据库等，并能一键处理缺失值和异常值。它还提供了丰富的机器学习算法，如分类、回归、聚类等，并支持自定义模型扩展。

4、此外，DeepSeek也指代一种基于深度学习的人工智能技术，它能够模拟人类大脑的神经网络结构来处理和分析复杂的数据，执行图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务。用户可以通过DeepSeek官网进行访问和使用，体验其强大的功能。

deepseek开源大模型是什么

此外，DeepSeek是开源大语言模型，便于企业和开发者根据特定需求开发应用。它具有强大的任务通用性，能处理自然语言处理、代码生成、数学推理等多类任务。其旗舰模型在基准测试中表现超越了一些知名模型，与GPT-4等相当。

不仅微软 、英伟达、亚马逊三巨头接入，吉利、长城、广汽、智己等近二十家车企也相继宣布深度融合DeepSeek大模型。这样的场景在2023年也上演过，不少企业曾扎堆宣布过接入“文心一言”大模型。

DeepSeek新模型，即DeepSeek-V3，近期的表现确实惊艳。这款拥有671B参数的混合专家大语言模型，在多项评估中展现了卓越的性能，不仅超越了其他开源模型，甚至在某些方面接近了领先的闭源模型。

这是一个来自中国的大型语言模型，它就是年前发布的开源模型DeepSeek-R1，一经发布便在全球得到了广泛关注。值得注意的是，在该模型发布的同一时间，华尔街金融受到了巨大冲击，以英伟达为代表的科技股在当天遭到了重创，市值单日跌幅达17%，市值蒸发近6000亿美元。

deepseek底层用了什么开源模型

1、DeepSeek底层使用了基于Transformer框架的开源模型。DeepSeek作为一个开源大模型，它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。

3、除了通用的开源模型，DeepSeek还专门针对编码任务开发了名为DeepSeek Coder的模型。在性能测试中，DeepSeek-V3已经超越了包括Meta的Llama-1-405B和阿里云的Qwen 5-72B等一系列领先的开源模型，甚至在部分测试中超越了OpenAI的闭源模型GPT-4。

4、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。

deepseek各版本区别

DeepSeek的各个版本在功能、性能和应用场景上有所不同。DeepSeek-V1：这是DeepSeek的起步版本，主打自然语言处理和编码任务。它支持高达128K标记的上下文窗口，能够处理较为复杂的文本理解和生成任务。然而，它在多模态能力上有限，主要集中在文本处理，对图像、语音等多模态任务的支持不足。

DeepSeek的各个版本在发布时间、功能特点、参数规模和应用场景等方面存在区别。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。它于2023年11月发布，参数范围在1B至33B之间。

DeepSeek的各版本主要区别在于发布时间、参数规模、功能特点和应用场景。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目前主要有七个版本，包括DeepSeek-VDeepSeek-VDeepSeek-V5-12DeepSeek-VDeepSeek-RDeepSeek-R1-Zero和DeepSeek Coder。这些版本在发布时间和功能上略有不同，以满足不同用户的需求。DeepSeek-V2是2024年上半年发布的第二代模型。

荣耀推出的三版 DeepSeek 在功能、性能、适用场景方面存在区别。不同版本针对不同用户需求和使用场景进行优化。

deepseek有几个版本?

deepseek几号发布的DeepSeek有多个产品和版本，不同产品发布时间不同。

在应用场景上，满血版适用于企业级应用如客户服务自动化系统搭建、科研计算如分子动力学模拟/气候建模，以及金融分析如量化交易策略开发等。而普通版则更适合个人学习助手、内容创作和基础编程等场景。总的来说，DeepSeek满血版在各方面都显著优于原版，但也需要更高的硬件配置和部署成本。

DeepSeekClaude 7确实只是一个开始。这一版本的发布标志着DeepSeekClaude在人工智能领域迈出了重要的一步，但远非终点。

如科研机构、大型企业或专业数据分析师等。普通版：则更适合于一般用户或小型企业，用于处理日常的数据收集、整理和分析工作。综上所述，deepseek“满血版”在性能、功能以及应用场景上相较于普通版具有显著的优势。用户可以根据自己的实际需求和预算来选择适合自己的版本。

这是一个来自中国的大型语言模型，它就是年前发布的开源模型DeepSeek-R1，一经发布便在全球得到了广泛关注。值得注意的是，在该模型发布的同一时间，华尔街金融受到了巨大冲击，以英伟达为代表的科技股在当天遭到了重创，市值单日跌幅达17%，市值蒸发近6000亿美元。

DeepSeek有付费服务。DeepSeek在网页端上提供免费的基础模型体验，通常会有一定的使用限制，如每日或每月的查询次数。同时，DeepSeek也提供付费的高级功能或服务，包括但不限于更高性能的模型版本，例如DeepSeek-R1，以及商用API，这些都需要按量付费。