其中671B版本是DeepSeek原生版本,其它参数量版本均为蒸馏版本。 70B和8B是基于Meta Llama模型的蒸馏版 32B、14B、7B和1.5B是基于Aliyun QWen模型的蒸馏版 1.2 大小 Ollama官网所给的DeepSeek R1模型都是经过Q4_K_M量化的。相较fp16或者int8量化版本,所需显存更少。 2. 推理速度和部署成本
DeepSeek 提供了多种规模的模型，从轻量级的 1.5B 到强大的 7B 甚至更大模型，满足不同用户的需求。选择合适的模型大小对于本地部署至关重要，它将直接影响部署难度、运行效率和最终效果。以下将针对不同模型大小进行分析，并给出相应的部署建议。一、1.5B 模型：轻量级，适合入门和移动端部署 （一）特点 模型体...
DeepSeek模型的大小因版本不同而有所差异。具体来说,HuggingFace上的DeepSeek-V3模型的总大小为685B,这包括671B的主模型权重和14B的多标记预测(MTP)模块权重。 DeepSeek-V3模型特点: 总参数量为671B,激活参数量为37B。 采用“小专家”设计,显著提升模型稀疏程度。 与V2版本相比,V3引入256个专家,训练每trillion数...
- DeepSeek-R1:671B参数的满血版模型大小约642G;DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B约4G;DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B约15G;DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B约16G;DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B约30G;DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B约75G;DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B约140G。 - DeepSeek-V3:671B参数的版本...
DeepSeek-R1不同模型尺寸大小 参数规模 参数规模的区别,模型越大参数数量逐渐增多,参数数量越多,模型能够学习和表示的知识就越丰富,理论上可以处理更复杂的任务,对各种语言现象和语义理解的能力也更强。比如在回答复杂的逻辑推理问题、处理长文本上下文信息时,70B的模型可能会比1.5B的模型表现得更出色。
DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家(MoE)语言模型,整体参数规模达到 671B,其中每个 token 激活的参数量为37B。 评估结果表明,DeepSeek-V3在性能上超越了其他开源模型,并能够与主流闭源模型相媲美。 模型检查点已开放获取,地址为: https://github.com/deep...
DeepSeek-R1 模型提供多种规格，如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b以及671b等。这些数字并非随意命名，而是代表着各自模型的参数量。其中，“b”代表“billion”，即十亿，意指这些模型所包含的参数数量以十亿为单位。1.5b模型包含15亿个参数，7b模型则拥有70亿个参数，以此类推，8b、14b、32b、70b以及671b模型...
DeepSeek-V2包含236B(十亿)参数,每个Token激活2.1B参数,支持长达128K的上下文长度。在性能上,它与GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型在中文综合能力评测中处于同一梯队,英文综合能力与开源模型LLaMA3-70B处于同一梯队。 上下文长度 开源模型支持长达128K的上下文长度,而聊天和API支持32K的上下文长度,有助于处理需要大量上...
DeepSeek模型的大小主要体现在参数规模上，不同大小的模型有不同的应用场景和性能表现。具体来说，DeepSeek模型系列中的参数命名，如1.5B、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...