deepseek价格对比（deep_s5）_DeepSeek_DeepSeek：创新AI搜索引擎，引领未来智能探索

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、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo
2、deepseek的v3和r1的区别
3、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...

一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

1、DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。

2、谷歌在深夜发布最新多模态大模型Gemini 5系列，最高支持10，000K token超长上下文，开创性地将上下文窗口提升至百万级，超过GPT-4 Turbo的20万token，创下了最长上下文窗口的纪录。这款大模型在处理百万级token的文本、音频和视频时，均能实现高精度检索。

3、在AI领域，一个初创公司的惊人崛起引起了广泛关注。Mistral AI凭借8个70亿参数的小型MoE模型，以开源形式强势逆袭，似乎正在逼近GPT-4的辉煌。这款模型在基准测试中展现出超越Llama 2 700亿参数的惊人表现，引发了业界对于开源模型能否挑战闭源巨头的深度讨论。

4、在科技界，法国初创公司Mistral AI凭借其MoE（Mixture of Experts）模型引发了一场风暴。一款8x7B的小型模型，以惊人的表现击败了Llama 2的70B大模型，被赞誉为初创企业的科技英雄。没有繁冗的发布会，Mistral-MoE的开源特性直接吸引了全球开发者的眼球。

5、首个开源MoE大模型的发布，如同一颗震撼弹，瞬间引爆了AI开发者社区。Mistral AI发布这一模型，标志着MoE架构在开源大模型领域迈出了关键一步。MoE，即专家混合（Mixture-of-Experts）架构，是GPT-4采用的技术方案，也是开源大模型向GPT-4迈进的最接近一集。

deepseek的v3和r1的区别

1、DeepSeek是一款多模态AI工具，融合了文本生成、图像创作等多种功能，致力于为用户提供无缝的创作体验。以下是对DeepSeek技术的详细解析：高效且低成本：DeepSeek背后的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，在技术层面实现了与OpenAI的4o和o1模型相当的能力，但成本仅为它们的十分之一左右。

2、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。

3、DeepSeek在缩小中美AI差距方面取得了显著成果。DeepSeek作为一家中国的人工智能公司，专注于AGI的研发，并在搜索增强型语言模型领域有着出色的表现。其通过一系列技术创新和工程优化，实现了对先进AI模型的高效训练与部署，从而在多个关键指标上接近甚至部分超越了国际领先水平。

4、通义灵码近期上线了模型选择功能，支持了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型。这一新功能是在阿里云百炼平台推出DeepSeek-VDeepSeek-R1等多款重要AI模型后迅速跟进的，显示了通义灵码与阿里云百炼平台的紧密合作。新功能的上线，为AI编程领域注入了新的活力，提供了更多的模型选择，以满足不同场景和需求。

5、推荐配置：为了获得更好的性能和体验，推荐使用NVIDIA GPU，内存升级为32GB，存储空间扩展至50GB。这些配置能够更高效地处理复杂任务，提升整体性能。此外，DeepSeek对不同版本的模型还有具体的显存要求。例如，DeepSeek R1的8B参数版本至少需要8GB显存，而运行DeepSeek-V3的70B模型则需要24GB以上的显存。