DeepSeek模型按照大小分为多个版本,主要包括1.5B、7B、8B、14B、32B、70B和671B。以下是对这些不同大小模型的详细解析: 一、参数规模与模型容量 671B:作为基础大模型,拥有最多的参数数量,达到6710亿,模型容量极大。 1.5B至70B:这些版本是蒸馏后的小模型,参数数量相对较少,但模型容量依次递增。随着参数数量的增加,模型能够学习和
Version 1.0 2025年2月18日星期二 DeepSeek-R1 是一个系列的开源大模型,按照模型大小分为1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B(也被称为“满血版”)。 1. 参数规模及大小1.1 参数规模1.5B / 7B / 8B:适用于本地…
- DeepSeek-V3:671B参数的版本模型文件大小约为642G。 DeepSeek的深度学习原理与一般的深度学习模型类似,主要基于以下几个关键技术和原理: 神经网络架构 - Transformer架构:DeepSeek通常以Transformer架构为基础,它能并行计算,通过自注意力机制捕捉文本长序列中的依赖关系,确定每个位置与其他位置的关联程度,如处理“The...
例如，70b或671b这样的大规模模型，在数据中心或云端运行时，能够提供比轻量级模型更为准确的结果。DeepSeek-R1系列模型正是为了满足这种多样化的需求而设计的，其规格划分覆盖了从轻量化应用到高算力推理的各种场景。在选择模型时，我们需要综合考虑算力、成本以及业务需求等多个因素，以确保所选模型能够满足特定应用场...
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...
选择DeepSeek模型大小时 ，可以从这几个方面考虑。如果你的设备性能一般 ，比如普通的笔记本电脑 ，平时...
DeepSeek模型的大小区别主要在于参数规模和应用场景。DeepSeek模型有多个版本，参数规模从1.5B到671B不等。这些模型大小的区别导致了它们在不同应用场景中的表现差异。较小的模型，如1.5B或7B版本，适用于资源有限的环境或需要快速响应的场景。它们加载速度快，生成结果的时间短，能更快速地给出响应，因此...
大规模的模型如671B，拥有庞大的参数规模，因此具有强大的表示能力和高精度。这类模型在复杂推理、多步逻辑和细节把控方面具有明显优势，适合用于高性能服务器或云端部署，以处理更为复杂的任务。总的来说，DeepSeek模型的大小区别主要体现在参数规模和应用场景上。用户可以根据具体需求、预算和硬件配置选择...
首先llama3 是一个 405B. 的 dense 模型,deepseekv3 是一个 600B 大小,但是实际激活只有 30B 左右,模型的实际激活量只有 llama 的十分之一,deepseek 用一个更小更快的模型,达到了和 llama3 405B 一样的效果。但是把这件事和算力需求只有十分之一画等号是很离谱的。为啥不全激活?训一个更大的模型之前...