deepseek架构（deep learning框架）

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、deepseekr1和v3区别
• 2、为什么deepseek这么火
• 3、v3和r1的区别
• 4、deepseek参数规模

deepseekr1和v3区别

DeepSeek-V3是2024年12月26日正式发布的版本，是一个参数规模庞大的混合专家语言模型，性能卓越，在知识问答、长文本处理、代码生成、数学能力等方面都展现出了强大的实力。DeepSeek-R1系列则是2025年1月20日发布的深度推理版本，通过强化学习技术实现了AI的自主推理能力。

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 均在2024年底发布。V3版本拥有671B的总参数和37B的活跃参数，采用混合专家架构，提高了多领域语言理解和成本效益。而R1版本专注于高级推理任务，与OpenAI的o1模型竞争。Janus-Pro-7B 是一个视觉模型，能够理解和生成图像，为DeepSeek系列增添了多模态能力。

DeepSeek-V2包含236B参数。而DeepSeek-V3则是一款基于混合专家架构的大语言模型，总参数量高达6710亿，不过每次推理仅激活370亿参数，这样设计显著降低了计算开销。此外，DeepSeek还有R1系列模型，参数规模从5B到671B不等，这些不同参数规模的模型在能力、资源需求和应用场景上也有所区别。

猜你想问的是DeepSeek，它是由杭州深度求索人工智能公司推出的人工智能项目。相关介绍如下：所属公司及背景 - DeepSeek是杭州深度求索人工智能公司的项目，其母公司为焕方量化，是一家量化对冲基金公司，在数据分析和人工智能方面有深厚积累。

dsspseek，现在通常被称为DeepSeek，其使用教程如下：基础操作：访问DeepSeek官方网站chat.deepseek.com，进行简单注册后即可使用。在对话框中输入问题，DeepSeek会即时回应。可以上传附件，如照片或文档，来辅助提问。模型选择：DeepSeek提供两种模型：默认模式（DeepSeek-V3）和深度思考模式（DeepSeek-R1）。

为什么deepseek这么火

1、DeepSeek之所以突然爆火，是因为它巧妙融合了深度学习与信息检索技术，为用户带来了前所未有的搜索体验！在这个信息爆炸的时代，如何在海量数据中迅速找到我们想要的内容，成为了许多人的痛点。

2、最后，DeepSeek的火爆也离不开市场需求和口碑传播。随着人工智能技术的普及，DeepSeek强大的功能和易用性满足了用户对智能助手的需求。

3、DeepSeek之所以火，那可是有它的一套独门秘籍哦！首先，DeepSeek可是个性能与成本兼顾的高手！它能在极少标注数据的情况下，通过强化学习技术，让模型推理能力嗖嗖往上涨，直接和国际顶尖模型比肩。

4、DeepSeek之所以那么火，是因为它集实力与魅力于一身，简直就像AI界的超级明星！首先，DeepSeek拥有超群的产品性能，就像电影里的超级英雄，总能精准打击“问题怪兽”！它不仅在测评中大放异彩，击败了强大的对手Llama3，而且使用成本超低，性价比高到让人惊叹。

5、DeepSeek之所以如此火爆，那是因为它真的超有料，超给力哦！首先，DeepSeek的技术实力那可是杠杠的！它运用了深度学习和大模型技术，就像是个超级大脑，无论是问答、文本生成还是代码编写，都能轻松搞定。

v3和r1的区别

R1在数学、代码生成和逻辑推理等领域表现出色，例如在MATH-500测试中得分高达93%。此外，R1还支持模型蒸馏技术，可以将推理能力迁移至更小的模型上，适合本地化部署。这使得R1在科研、算法交易、代码生成等复杂任务中具有广泛应用潜力。总的来说，DeepSeek V3和R1各具特色，分别适用于不同的应用场景。

DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高了推理效率和训练经济性。它拥有236B的总参数和21B的活跃参数，适用于多种自然语言处理任务。DeepSeek-Coder-V2 支持高达128，000个令牌的上下文窗口，并能支持338种编程语言，非常适合复杂的编码挑战和数学推理。

DeepSeek目前主要有VVVV5-12V3和R1这几个版本。以下是关于这些版本的一些详细信息：DeepSeek-V1是初版，展示了基本的AI功能。

deepseek参数规模

具体来说，DeepSeek模型系列中的参数命名，如5B、7B、14B、32B、70B、671B等，代表了模型的参数量，其中“B”表示十亿。参数规模直接反映了模型的复杂度和学习能力。参数越多，模型对复杂模式的捕捉能力越强，但同时对硬件资源的需求也越高。

参数量：DeepSeek 5B的参数量为15亿，而7B版本的参数量为70亿。参数量是衡量模型规模和复杂性的重要指标，通常与模型的性能和能力密切相关。性能：由于7B版本的参数量更大，它通常能够捕捉更复杂的模式并提供更高的准确性。

模型规模：DeepSeek 32B的参数量为320亿，而DeepSeek 70B的参数量高达700亿。参数量的差异直接影响到模型的能力和资源消耗。能力：由于参数量更大，DeepSeek 70B在理解、生成和推理能力上通常优于32B版本。70B版本能处理更复杂的任务，如长文本生成、高精度推理等。

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 LLM 发布于2023年12月，拥有67B参数，是一个面向广泛语言理解的通用模型，性能与GPT-4相近。DeepSeek-V2 在2024年5月亮相，其特点在于提高了推理效率和训练经济性。

DeepSeek-R1 7B与14B的主要区别在于参数规模、推理能力、硬件需求和适用场景。参数规模：7B和14B分别代表了模型的参数数量级。7B即70亿参数，而14B则是140亿参数。参数规模的不同直接影响到模型的推理能力和资源消耗。推理能力：由于14B版本的参数更多，它在推理能力上通常会比7B版本更强。