deepseek开源程度（deepctr github）

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、人车对话更快更主动:中国车企迎来“DeepSeek时刻”
• 2、deepseek对国产ai影响
• 3、deepseek底层用了什么开源模型
• 4、deepseek真的那么厉害吗

人车对话更快更主动:中国车企迎来“DeepSeek时刻”

1、合资板块要慢一些。上汽通用是首家宣布DeepSeek上车的合资车企，凯迪拉克、别克品牌将陆续搭载应用。东风日产自称是合资当中首个实车接入的车企，新车N7已接入DeepSeek R1深度推理大模型。一汽-大众表示，将运用该模型革新营销模式，已接入新媒体AI内容运营数字化平台。

2、Deepseek含金量还在升，各车企疯抢2月6日，吉利汽车宣布自研大模型星睿与Deepseek已完成深度融合。据悉，与Deepseek-R1深度融合后，吉利将对星睿车控FunctionCall大模型、汽车主动交互端侧大模型等进行蒸馏训练。

3、从各家车企接入DeepSeek的情况来看，都是为了提升智能座舱的体验，为用户提供更加智能、拟人的使用体验，起码车企是真心为了用户的体验着想；具体好不好用，用起来是什么体验，还需要后续体验才得知。

4、易车讯 江汽集团日前宣布在其智聆座舱系统中接入DeepSeek大模型，打造类人交互的智能体验，实现更精准的意图理解、语音交互、主动提醒、智能车控等特性，这意味着，江汽集团全车AI智聆助手目标的实现又迈进了重要一步。

5、月 8 日，宝骏汽车、智己汽车、东风汽车、零跑汽车和长城汽车等也陆续宣布接入 DeepSeek。2 月 9 日，上汽荣威飞凡也宣布与 DeepSeek 完成深度融合。这些车企的融合应用主要集中在智能座舱领域，通过 DeepSeek 的 AI 技术，车辆能够实现更自然的语音交互、更精准的场景理解和更智能的功能迭代。

deepseek对国产ai影响

1、因为deepseek开源程度他们看到deepseek开源程度了中国在这个关键领域的进步和可能带来的挑战。再者，科技的进步往往具有全球性的影响。DeepSeek的爆火不仅是中国科技实力的体现，也可能对全球AI技术的发展和应用产生深远影响。因此，美国等国家的激动反应，也可能源于对这种全球科技发展趋势的敏锐洞察。

2、最后，尽管DeepSeek在短期内对英伟达构成了挑战，但长期来看，两者之间的竞争与合作并存。英伟达可以通过与DeepSeek等开源模型进行合作，共同推动AI行业的发展。例如，英伟达可以通过CUDA软件栈与DeepSeek等开源模型深度协同，巩固开发者粘性，拓展市场份额。

3、DeepSeek对半导体行业产生了深远的影响，主要体现在降低高性能芯片依赖、改变市场竞争格局、推动技术进步和重塑全球半导体秩序等方面。首先，DeepSeek通过创新的算法和开源特性，显著降低了AI模型训练和推理的算力需求。

4、是的，DeepSeek技术受到了国家支持。DeepSeek技术已被纳入国家支持项目，这体现了国家对人工智能技术发展的高度重视。通过国家政策的引导和支持，DeepSeek技术将为国内AI领域注入新的活力，促进技术创新与应用落地。

5、此外，DeepSeek还可能影响芯片市场。虽然其成功可能使得高端GPU的用途更加局限于探索下一代超大规模模型，但同时，它也为国产芯片的发展提供了机会，可能促进国内算力基建投资。总的来说，DeepSeek并非利空算力，而是通过推动算力需求从“粗放式扩张”向“高效化应用”转型，对算力需求产生深远影响。

6、DeepSeek对Web3 AI上下游产生了深远的影响，涉及基础设施层、中间件层、模型层和应用层。DeepSeek通过优化算法和稀疏训练技术，显著减少了算力消耗，使得家用消费级显卡也能完成原本需要高端GPU才能承担的大模型训练任务。

deepseek底层用了什么开源模型

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。

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。

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。

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。

英伟达H800芯片是DeepSeek训练模型时明确使用的一种，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。有分析师推测DeepSeek可能还拥有一定数量的英伟达H100芯片，尽管由于美国出口管制等因素，DeepSeek无法公开承认或证实这一点。

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。这一策略使得开发者可以自由地访问和使用DeepSeek的模型和工具，从而促进了技术的创新和应用。

deepseek真的那么厉害吗

DeepSeek确实在人工智能领域展现出了显著的实力和创新性。这款由幻方量化创立的人工智能公司推出的AI模型，凭借其强大的技术实力和低廉的成本，在短时间内赢得了全球范围内的广泛赞誉。

总的来说，DeepSeek凭借其技术创新、成本优势、开源特性和广泛应用等方面的优势，确实展现出了非常“牛”的实力。

DeepSeek在技术和应用方面确实表现出了显著的优势和潜力。从技术角度看，DeepSeek的大模型在性能上达到了行业领先水平。例如，其R1模型在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能比肩OpenAI的GPT-4。