V3模型参数量相较于V2模型多了三倍,训练数据量比V2模型增加接近一倍,但是V3模型训练成本控制在557.6万美元,重点是MoE、MLA、FP8混合精度训练在起作用。之后一个月推出了R1,在V3作为底座的基础上通过多阶段SFT和强化学习达到o1水平的模型,至此,登上王座成功破圈。 这张我们画了DS三篇论文的主要的创新点,V3不是一日...
DeepSeek v3是一种通用LLM,优化了指令跟随和推理能力,DeepSeek Coder专注于代码生成和软件工程,DeepSeek Math处理符号和定量推理,DeepSeek R1-Zero和DeepSeek R1则设计用于跨领域问题解决,且只需最少的微调。通过开源硬件无关的实现,DeepSeek拓宽了高性能AI的访问范...
本文试图梳理整个 deepseek 系列有别于其他模型的技术亮点,一窥技术演进思路,聚焦于碰到和解决了什么问题、关键idea和做法,更多技术细节和众多模型共有的技术基础和数据等请参考论文。 Deepseek-V1 到 V3 演进…
V3模型参数量相较于V2模型多了三倍,训练数据量比V2模型增加接近一倍,但是V3模型训练成本控制在557.6万美元,重点是MoE、MLA、FP8混合精度训练在起作用。之后一个月推出了R1,在V3作为底座的基础上通过多阶段SFT和强化学习达到o1水平的模型,至此,登上王座成功破圈。 这张我们画了DS三篇论文的主要的创新点,V3不是一日...
自 2023 年起，DeepSeek 陆续发布了 V1、V2、V3、R1、Janus - Pro 等重点产品。目前主流版本为 V3 和 R1。V3 对标 OpenAI 的 GPT - 4，是 L1 级别的聊天机器人，工程创新多，采用混合专家（MoE）架构，面向自然语言处理任务，在客服、文本摘要、内容生成等领域广泛应用。R1 对标 OpenAI - 1，属于 L2 ...
DeepSeek有三大适用模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)、联网搜索。 1. 基础模型(V3) 基础模型(V3)是DeepSeek的标配,没有勾选默认就是基础模型。V3版自去年12月升级后,性能大幅提升,堪比业内顶尖模型如GPT-4、Claude-3.5等。 它的作用相当简单,回答日常的百科类问题,帮助用户...
自2023 年起,DeepSeek 陆续发布了 V1、V2、V3、R1、Janus - Pro 等重点产品。目前主流版本为 V3 和 R1。V3 对标OpenAI的GPT - 4,是L1级别的聊天机器人,工程创新多,采用混合专家(MoE)架构,面向自然语言处理任务,在客服、文本摘要、内容生成等领域广泛应用。R1 对标 OpenAI - 1,属于L2级别的推理优化模型,专...
1. 功能和特性：- DeepSeek v3：可能包含最新的功能更新和优化，支持更多的操作或更高的效率。- R1：可能是该系列的基础版本，功能相对较少，但稳定性较高。2. 性能：- DeepSeek v3：可能在处理速度、响应时间或资源利用上有显著提升。- R1：性能相对较为基础，适合对性能要求不高的用户或场景。3. 兼容性：...
1. 基础功能对比 R1（基础版）：像“快速答题小能手”：适合写作文、查资料、日常聊天等简单任务。反应快，耗电少，手机也能流畅用。适用场景：家庭作业、旅行攻略、写朋友圈文案。V3（进阶版）：像“学霸型助手”：能解数学难题、分析实验数据、写专业报告。需要更多“脑力”，适合电脑或高性能设备使用。适用场景...