deepseek开源系统（开源系统安卓）_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、deepseek底层用了什么开源模型
2、deepseek完全开源了吗
3、deepseek开源了什么
4、deepseek各版本区别
5、deepseek是个啥软件
6、deepseek的厉害程度是否被夸大了?

deepseek底层用了什么开源模型

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。

技术创新与开源模型：DeepSeek推出了名为DeepSeek V2的开源模型，该模型以其极低的推理成本在AI界引起轰动，被誉为“拼多多”。DeepSeek通过创新的MLA架构和DeepSeekMoESparse结构，实现了显存占用的大幅降低和计算量的极致优化，从而实现了成本的大幅下降。

开源与定制：DeepSeek把其两大模型的技术都开源了，这让更多的AI团队能够基于最先进且成本最低的模型，开发更多的AI原生应用。同时，DeepSeek还鼓励定制应用和插件，为用户提供更个性化的服务。强大的推理能力：DeepSeek注重用户的学习体验和思维过程。

DeepSeek的模型原理主要基于混合专家模型和多头潜在注意力机制。DeepSeek通过将模型分成多个专家，每个专家负责处理特定领域的任务。当用户提出问题时，模型会将问题输入到各个专家模型中，每个专家根据自身的知识库进行

在训练方面，DeepSeek采用了一系列高效的训练策略，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。

deepseek完全开源了吗

DeepSeek已经完全开源。以下是对DeepSeek开源状态的详细解释：开源定义开源，即开放源代码，是指软件或项目的源代码可以被公众自由获取、使用、修改和分发。

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 LLM解读：模型特点：免费商用与完全开源：DeepSeek模型由量化巨头幻方的新组织“深度求索”发布，具备免费商用和完全开源的特点。依托强大算力：依托幻方的1万枚英伟达A100芯片以及HAILLM训练框架进行训练和推理。

deepseek开源了什么

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展现了开源AI的巨大潜力。以下是对这一观点的详细阐述：技术创新与开放共享：DeepSeek作为一个开源项目，其核心价值在于技术创新与开放共享。通过开源，DeepSeek能够吸引全球范围内的开发者、研究者和爱好者共同参与，从而加速技术的迭代与优化。

DeepSeek的开源意义在于推动了AI技术的普及、发展和创新。DeepSeek作为一款大型语言模型，性能强大且训练成本低廉，其开源策略让全球开发者都能轻松获取和使用这一技术，从而大大降低了AI技术的门槛。这不仅有助于AI技术的快速传播，还激发了全球开发者的创造力，使得更多人能够参与到AI应用的开发和创作中。

DeepSeek已经完全开源。以下是对DeepSeek开源状态的详细解释：开源定义开源，即开放源代码，是指软件或项目的源代码可以被公众自由获取、使用、修改和分发。在开源项目中，开发者通常会通过公共平台（如GitHub、GitLab等）发布项目的源代码，并允许其他开发者基于这些源代码进行二次开发或贡献代码。

DeepSeek可以进行三维建模。DeepSeek结合其他工具如即梦和TriPo，能够创建出逼真的3D模型。此外，DeepSeek还开源了全新的“文生3D”算法DreamCraft3D，该算法可以从一句话生成高质量的三维模型，进一步体现了DeepSeek在三维建模方面的能力。因此，对于问题“DeepSeek可以三维建模吗”，答案是肯定的。

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。

DeepSeek目前主要有七个版本，包括DeepSeek-VDeepSeek-VDeepSeek-V5-12DeepSeek-VDeepSeek-RDeepSeek-R1-Zero，以及之前发布的DeepSeek Coder。

deepseek是个啥软件

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开源人工智能工具库。它专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力deepseek开源系统，并支持多模态任务deepseek开源系统，如文本生成、代码补全和图像理解等。关于DeepSeek的安全性deepseek开源系统，这是一个复杂的问题。

豆包与DeepSeek在多个方面存在明显区别。研发团队与背景：豆包是字节跳动基于云雀模型开发训练的人工智能，依托字节跳动在人工智能领域的广泛技术积累和创新。DeepSeek是由上海人工智能实验室开发，背后是该实验室的科研力量和资源投入。

DeepSeek是由字节跳动开发的一系列模型和工具。它涵盖多个领域，展现出强大的技术实力。模型方面：在大语言模型领域，DeepSeek LLM具备出色的语言理解与生成能力，能够处理各类自然语言任务，如文本创作、问答系统等，与其他先进模型相比，在性能和效率上有其独特优势。

deepseek的厉害程度是否被夸大了?

1、而且，DeepSeek在模型压缩和部署方面也有突出成果。通过先进的量化和剪枝技术，它可以将模型规模减小，同时保持较高的性能，这使得在资源受限的设备上也能快速高效地部署模型，拓宽了应用范围。不过，“厉害”是相对的，不同的应用场景和评价标准下，其他模型也可能有更适合的表现。但总体而言，DeepSeek凭借自身的技术优势和良好的实际表现，在人工智能领域展现出强大实力。

2、DeepSeek具有诸多出色表现，但“是否令人惊叹的强大”会因不同视角和应用场景而异。在语言处理方面，DeepSeek能生成逻辑连贯、语义准确的文本，在一些基准测试中取得不错成绩，在文本生成、问答系统等任务上展现出较高水准，为用户提供有价值的回答和创作辅助。

3、DeepSeek具备相当强大的实力。在模型性能方面，DeepSeek在多个基准测试中展现出优异表现。其研发的语言模型等在语言理解、生成任务上，能够精准理解复杂语义并给出高质量在一些测评指标上达到甚至超越部分知名模型。在技术创新层面，DeepSeek投入大量精力进行算法优化与架构创新。

4、在某些方面，DeepSeek技术表现出了相对于美国技术的先进性。DeepSeek在情报侦察、导航定位、指挥控制等多个军事应用的关键方面展现出了显著的优势。例如，在处理卫星图像时，DeepSeek能够快速识别各种目标并进行分类分析，其处理效率和准确性在一定程度上超越了美国的一些情报分析系统。

5、语料问题：与其他AI对比实验显示，部分问题回答重合度高，暗示训练可能采用其他AI输出，导致回答缺乏独创性和精准度。市场与舆论干扰：市场曾误将其他概念与DeepSeek捆绑炒作，概念炒作乱象影响其口碑；此前外界长期忽视，近期关注度飙升后的“狂热”存在夸大成分。

6、DeepSeek是有其突出优势的，但“是否厉害”需结合具体场景和评价维度判断。在模型性能方面，DeepSeek展现出强劲实力。其预训练模型在大规模数据集上进行训练，在多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等中，能达到很高的准确率和性能指标，与国际上一些知名模型相比也不逊色。