而在实际体验中，也能够看到与官方测试结论基本吻合，32B以上模型勉强尚有本地化部署的可用性，而再小尺寸的模型在基础能力方面有些过于薄弱，甚至输出结果不敌同尺寸其他模型。尤其是网络上大量的本地部署教程所推荐的1.5B、7B、8B尺寸模型，还是忘了它们吧……除了配置需求低、速度快，用起来并不理想。左为7B模型...
1.5B:CPU最低4核,内存8GB+,若GPU加速可选4GB+显存,适合低资源设备部署等场景。 7B:CPU 8核以上,内存16GB+,硬盘8GB+,显卡推荐8GB+显存,可用于本地开发测试等场景。 8B:硬件需求与7B相近略高,适合需更高精度的轻量级任务。 14B:CPU 12核以上,内存32GB+,硬盘15GB+,显卡16GB+显存,可用于企业级复杂任务等场景。
8B模型:参数规模略大于7B,因此能够学习和表示的知识更丰富,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。不过,硬件需求也相应略高一些。 硬件需求 7B模型:通常建议在CPU 8核以上、内存16GB+、硬盘8GB+的环境中运行,显卡推荐8GB+显存,这样的配置可用于本地开发测试等场景。 8B模型:硬件需求与...
ollama run deepseek-r1:8b 效果展示 可以看到 8B 的效果一言难尽,14B 相比 8B 效果要好一些,但总的来说都不太好用。 8B 14B GPT-4o 显存占用 6G 显存运行 7B/8B 模型勉勉强强够用,生成的速度也比较快,而运行的 14B 的话就有些力不从心了,有一大半都要依靠内存,生成速度比较慢。 7B / 8B 14B ...
7b 是 70 亿个参数; 8b 是 80 亿个参数; 14b 是 140 亿个参数; 32b 是 320 亿个参数; 70b 是 700 亿个参数; 671b 是 6710 亿个参数。 其中,671b 就是指传说中的 “满血版”,性能最强,也就是官网部署的版本。 这样命名并不是 DeepSeek 的独特之处,其他大模型也都是这样命名的,比如说 llama:...
7b 是 70 亿个参数; 8b 是 80 亿个参数; 14b 是 140 亿个参数; 32b 是 320 亿个参数; 70b 是 700 亿个参数; 671b 是 6710 亿个参数。 其中,671b 就是指传说中的 “满血版”,性能最强,也就是官网部署的版本。 这样命名并不是 DeepSeek 的独特之处,其他大模型也都是这样命名的,比如说llama: ...
1.5B-70B:随着参数增加准确性逐步提升,但小参数模型在面对复杂任务或罕见问题时,准确性相对较差,如 1.5B、7B、8B 模型可能在一些简单任务上表现尚可,但遇到复杂问题容易出错。 训练成本 模型参数越多,训练所需的计算资源、时间和数据量就越大。训练70B的模型需要大量的GPU计算资源和更长的训练时间,相比之下,1.5B...
对比一下,8B结果用的是py,利用Smtplib发送,这个没毛病。而7B则是用outlook发送,结果如下。 结论:如果是运维,理论上用脚本自动执行的,不会再用脚本收集后再用邮件发送,所以,轮技术还是8B比7B强一些。 总结: 总而言之,测试数据进行更深入的评估和分析。 两者并非相互排斥,未来可能出现优势互补的应用模式。
1.5B-70B:随着参数增加准确性逐步提升,但小参数模型在面对复杂任务或罕见问题时,准确性相对较差,如 1.5B、7B、8B 模型可能在一些简单任务上表现尚可,但遇到复杂问题容易出错。 训练成本 模型参数越多,训练所需的计算资源、时间和数据量就越大。训练70B的模型需要大量的GPU计算资源和更长的训练时间,相比之下,1.5B...
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b 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...