deepseek是否完全开源（deepspeed 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、deepseek哪个app是正版
• 2、deepseek开源影响几何?
• 3、deepseek底层用了什么开源模型

deepseek哪个app是正版

1、DeepSeek官方推出的AI助手app是正版。DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的国内人工智能工具。这款app提供deepseek是否完全开源了一个全方位的AI对话助手deepseek是否完全开源，用户可以通过与AI模型的互动交流，获取信息和解答疑惑。

2、DeepSeek官方正版APP是唯一真实的DeepSeek应用。要识别真正的DeepSeek APP，首先应注意开发者信息，确保为“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”。其次，官方正版APP的大小约为9MB，并且不包含任何广告和付费项目（API除外）。

3、苹果设备上的DeepSeek正版应用可以通过App Store官方渠道下载安装。要在苹果设备上获取正版的DeepSeek应用，请前往App Store，并在搜索栏中输入“DeepSeek”。在搜索结果中找到由“Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co.， Ltd.”开发的应用，并点击“获取”或“安装”按钮进行下载。

4、正版的DeepSeek可以通过其官方网站deepseek.com下载，或者在华为手机的“小艺”中使用，且完全免费。为了避免下载到山寨版本，用户应该注意以下几点deepseek是否完全开源：只从官方渠道下载DeepSeek，比如官方网站或官方应用商店。注意识别正版DeepSeek的图标，正版图标通常是单条鲸鱼。

5、DeepSeek官方App是唯一真实的DeepSeek应用。要识别真正的DeepSeek App，请注意以下几点deepseek是否完全开源：开发者信息：真正的DeepSeek App的开发者是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。应用大小：官方App的大小约为9MB或接近这个数值，如66MB。

deepseek开源影响几何?

DeepSeek对国产AI产生了深远的影响，主要体现在提升开源模型竞争力、推动开源社区发展、加剧市场竞争、促使技术革新与优化、改变市场格局以及推动行业发展等多个方面。DeepSeek V3的发布提升了开源模型的竞争力。

在AI行业内部，DeepSeek的影响同样显著。它提升了开源模型的竞争力，推动了开源社区的发展，加剧了市场竞争压力，并改变了市场格局。DeepSeek以其低成本、高性能的特点，降低了AI技术的应用门槛，使得更多企业和开发者能够使用先进的AI大模型。同时，它也引发了人才竞争，促进了AI领域的人才流动和知识共享。

最后，DeepSeek的开源策略和技术标准多元化推动了全球芯片技术标准的变革。这不再完全由美国主导，进而减少了美元因美国芯片技术标准垄断而获得的优势。同时，DeepSeek的成功也可能重塑全球AI供应链的投资逻辑，降低对美国芯片企业的依赖，从而影响美元在相关产业交易中的结算地位。

其次，与DeepSeek有合作关系或在人工智能领域有共同研发目标的公司也会受到利好。例如，那些为DeepSeek提供算力支持、数据服务或集成其技术到自身产品中的企业，都有可能借助DeepSeek的技术优势，提升自身产品的竞争力和市场占有率。此外，DeepSeek的开源策略和低成本模式还可能对整个AI行业的生态产生深远影响。

再者，DeepSeek的开源特性将搅动起一轮闭源开源之争，这有助于推动人工智能技术的整体进步。开源的特性意味着任何人都可以免费试用和改进算法，这将激发更多创新思维的火花，推动金融大模型技术的持续发展。

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。

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。

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。