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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、昆仑芯p800gpu详细参数
• 2、手机deepseek怎么安装
• 3、deepseek是什么
• 4、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

昆仑芯p800gpu详细参数

昆仑芯P800是一款高性能的AI加速卡，其具体参数配置如下：显存规格：优于同类主流GPU 20-50%，这样的显存配置使得它对MoE架构更加友好，能够更高效地处理大规模训练任务。推理支持：昆仑芯P800率先支持8bit推理，这意味着它在进行推理计算时能够更高效地利用资源，降低能耗。

昆仑芯P800 GPU的详细参数包括显存规格优于同类主流GPU 20-50%，支持8bit推理，以及具有对MoE架构更加友好的特性。此外，它全面支持MLA、多专家并行等特性，只需32台即可支持模型全参训练，高效完成模型的持续训练和微调。

昆仑芯P800 GPU的详细参数包括出色的显存规格、支持8bit推理以及优化的软件生态栈等特点。昆仑芯P800的显存规格优于同类主流GPU 20%-50%，这一优势使其在处理大规模训练任务时更加高效。特别是在支撑Deepseek系列MoE模型时，能够全面支持MLA、多专家并行等特性，仅需32台设备即可支持模型的全参训练。

值得一提的是，昆仑芯P800率先支持8bit推理，这一特性使得它在运行大型模型时具有更高的效率和更低的成本。具体来说，单机8卡即可运行671B模型，这大大降低了部署的复杂性和成本。此外，P800还已经快速适配支持了Deepseek-V3/R1的持续全参数训练及LoRA等PEFT能力，为用户提供了一种开箱即用的训练体验。

手机deepseek怎么安装

DeepSeek华为手机版的下载方式可以通过访问DeepSeek官方网站或华为应用商店进行。如果你想通过官方网站下载，可以访问DeepSeek官方网站，在网站上找到适合华为手机的下载链接，并按照页面提示进行下载和安装。

打开苹果手机，找到并点击“App Store”应用。在“App Store”的搜索栏中输入“DeepSeek”。从搜索结果中找到对应的应用，注意核对应用名称为“DeepSeek ai智能助手”且开发商信息为“杭州深度求索”。点击“获取”按钮，然后按照提示操作，可能需要验证Face ID、Touch ID或输入Apple ID密码来完成安装。

若选择通过官方公众号下载，应先关注DeepSeek的官方公众号，从中获取下载链接或二维码，然后进行快速下载。此外，还可以打开手机自带的应用商店，如App Store或各类安卓应用商店，在搜索框中输入“DeepSeek”，点击搜索结果即可下载安装。请确保下载的是最新版本以获得最佳功能和体验。

deepseek是什么

DeepSeek是一款基于深度学习技术的智能搜索引擎，旨在提供精准、高效和个性化的搜索体验。DeepSeek通过自然语言处理技术来理解用户的查询意图和语义，从而能够更精确地提供用户想要的信息。比如，如果用户经常搜索电子产品，DeepSeek就能优先展示与电子产品相关的搜索结果。

DeepSeek是一种基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统。DeepSeek通过深度学习模型理解数据的上下文语义，特别擅长处理非结构化数据，如文本、图像和音频。这使得它在多个领域都有广泛的应用，比如企业运营、金融风控、医疗诊断以及电商推荐等。

DeepSeek是由字节跳动开发的一系列模型和工具，可用于多种任务。在自然语言处理领域，DeepSeek能够进行文本生成，例如创作故事、文章、对话回复等，帮助内容创作者快速产出文本内容；还能完成文本分类任务，对新闻、评论等文本进行类别划分；也可用于情感分析，判断文本所表达的积极、消极或中性情感。

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

1、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。

2、全球首创4090推理！昆仑万维开源Skywork-MoE模型，提供2千亿参数架构，单台4090服务器即可进行推理。与美国知名骇客George Hotz披露的GPT-4相比，Skywork-MoE在性能上强劲，推理成本更低。Skywork-MoE基于Skywork-13B模型的中间checkpoint进行扩展，是首个完整应用并落地MoE Upcycling技术的开源千亿MoE大模型。

3、数据集包含13万亿token，且经过多轮epoch以提高质量。训练成本高昂，OpenAI在大约25000个A100 GPU上训练了GPT-4，耗时90到100天，总成本约为6300万美元。通过MoE模型的使用，GPT-4在推理过程中能够减少参数量，但在训练时需要更多的数据，以弥补参数减少带来的性能损失。