deepseek-v2测评（deep line plus）

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有几个版本?
• 2、deepseek开源代码在哪
• 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...
• 4、deepseek参数规模

deepseek有几个版本?

1、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。

2、DeepSeek目前主要有六个版本，分别是DeepSeek-VDeepSeek-V2系列、DeepSeek-V5系列、DeepSeek-R1-Lite系列、DeepSeek-V3系列以及DeepSeek-R1系列。

3、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。

4、DeepSeek目前主要有VVVV3和R1这几个核心版本。每个版本都有其特定的发布时间、性能特点和适用场景。DeepSeek V1是早期的版本，为后续版本的开发奠定了基础。DeepSeek V2系列相较于V1有了性能上的进阶，并且推出了面向对话场景优化的模型，如DeepSeek-7B-Chat和DeepSeek-67B-Chat。

5、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开源代码在哪

1、DeepSeek的开源代码可以在其官方GitHub存储库中找到。为了获取DeepSeek或其变体的源代码，你需要访问指定的GitHub页面。例如，DeepSeek-Coder-V2的源代码可以通过在GitHub上搜索并克隆DeepSeek-Coder-V2仓库来获取。

2、DeepSeek的源代码可以在其官方GitHub存储库中查看。如果你对DeepSeek或其变体项目感兴趣，并希望深入了解其源代码，访问官方GitHub页面是个不错的选择。你可以通过git clone命令将整个DeepSeek-Coder-V2仓库下载到本地环境，这样便可以方便地浏览和探索其中的各种文件夹，了解不同部分的功能实现细节。

3、要下载DeepSeek的源代码，你可以直接访问其官方GitHub仓库进行下载。在GitHub上，你可以找到DeepSeek的项目页面。一般来说，源代码会托管在Code或者类似的标签下。你只需要点击该标签，就可以看到源代码文件列表。

4、下载deepseek开源库 访问官方仓库：打开你的浏览器，访问deepseek开源库的官方GitHub仓库。这是获取最新版本和发布信息的最佳途径。克隆仓库：在GitHub仓库页面，你可以看到“Clone or download”按钮。点击它，然后选择“Clone with HTTPS”或“Clone with SSH”来获取仓库的克隆URL。

5、DeepSeek是由字节跳动开发的模型和相关工具。要找到DeepSeek，你可以通过字节跳动官方网站、官方技术博客等渠道获取相关信息和资源。字节跳动会在其官方平台发布关于DeepSeek的最新进展、模型发布、使用说明等内容。此外，一些知名的开源代码托管平台如GitHub ，也可能有基于DeepSeek进行开发的相关开源项目。

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...

中国大模型领域近期异常热闹，价格战成为主旋律，涉及字节、阿里、百度、智谱等公司。这场混战的起点，却是一个看似与AI无关的“金融公司”——量化对冲基金幻方旗下的AI团队深度求索。

deepseek参数规模

DeepSeek模型的大小根据其参数规模有所不同，而运行这些模型所需的电脑配置也会相应变化。DeepSeek模型有多个尺寸版本，从小到大包括5B、7B、8B、14B、32B、70B和671B。这些数字代表了模型的参数规模，即模型中包含的参数数量。例如，5B表示模型有5亿个参数，而671B则表示有671亿个参数。

而DeepSeek V3则属于通用型大语言模型，重点在于可扩展性和高效处理，旨在多种自然语言处理任务中实现高效、灵活的应用。它适用于大规模自然语言处理任务，如对话式AI、多语言翻译和内容生成等，能够满足多领域的应用需求。

DeepSeek的电脑配置需求根据模型规模和任务复杂度有所不同。对于基础模型运行，一般要求较低，四核处理器、16GB DDR4内存、以及50GB的SSD存储空间就足够了。显卡方面，低端独显如NVIDIA GTX 1650可以加速部分计算。若需要流畅运行中等规模的模型，例如13B参数的模型，配置需相应提升。

DeepSeek 5B和7B的主要区别在于模型的参数量、性能、资源消耗以及适用场景上。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。

还需要考虑到高功率电源和散热系统的需求，以确保系统的稳定运行。总的来说，满血版DeepSeek R1的配置需求非常高，主要面向的是具有高性能计算需求的企业和研究机构。对于一般用户来说，可能更适合选择参数规模较小的版本，如5B或7B，这些版本对硬件的需求相对较低，更适合在个人电脑上部署和运行。