deepseek模型文件（deepseek模型文件格式）

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、deepseek怎么导出
• 2、deepseek如何安装到手机
• 3、deepseek硬件要求70b

deepseek怎么导出

1、字体大小等样式。导出PPT文件：最后，当你对PPT的内容和设计都满意后，就可以将其导出为PPT文件了。你可以选择导出为常见的PPT格式，如.pptx，以便在不同的设备和软件上查看和编辑。请注意，虽然DeepSeek能自动生成PPT，但为了提高PPT的质量和效果，你仍然需要对生成的内容进行仔细的检查和调整。

2、最后，预览并导出你的视频。确保画面、声音和文案都完美无缺后，选择合适的分辨率和格式，点击导出。然后，你就可以将视频发布到各大平台，吸引更多观众了。总的来说，DeepSeek和剪映的组合使用，让短视频制作变得更加简单和高效。无论你是新手还是资深创作者，都能轻松打造出专业级的爆款视频。

3、在设置参数阶段，用户可以根据任务的具体需求，调整处理参数，例如数据分析的维度、文档格式等。完成设置后，即可启动处理过程，等待系统生成结果。最后，用户可以查看分析报告或处理后的文档，并选择将结果导出或直接分享给同事。

4、随后，开启腾讯云的对象存储COS服务，上传要转录的mp3音频文件至存储桶，并将存储桶的访问权限设置为：公有读私有写。申请腾讯云语音识别资源包的免费额度，每月1号自动发放，有效期当月，额度形式为预付费资源包。

deepseek如何安装到手机

要在手机上安装DeepSeek，首先需要确保你的手机是安卓或iOS系统，并根据系统类型选择相应的安装方法。对于安卓用户：在应用商店搜索并下载Termux应用。从DeepSeek官网下载适合手机运行的轻量版模型。打开Termux，输入命令安装Python和相关依赖库。将下载好的DeepSeek模型传到手机，并放到一个文件夹里。

对于安卓系统：打开你的安卓应用商店（如华为应用商店、小米应用商店等）。在搜索框中输入“DeepSeek”。找到DeepSeek应用后，点击“下载”按钮。按照应用商店的提示，完成安装过程。或者，你也可以选择从DeepSeek的官方网站下载安装包进行安装。对于iOS系统：打开App Store。在搜索框中输入“DeepSeek”。

DeepSeek可以下载到手机上。对于安卓用户，你可以选择在应用商店搜索“DeepSeek”并下载，或者访问DeepSeek的官方网站下载适合安卓系统的安装包。下载完成后，按照系统提示进行安装操作即可。此外，如果你有一定技术基础，也可以通过命令行方式安装DeepSeek。对于iOS用户，安装步骤相对简单。

在手机上安装DeepSeek，首先需要确保你的手机是安卓或iOS系统，然后按照特定步骤进行操作。对于安卓用户：在应用商店搜索并下载Termux应用。打开Termux，安装Python和必要的依赖库，如torch和numpy。从DeepSeek官网下载适合手机运行的轻量版模型，并传到手机上。在Termux中切换到模型目录，并运行模型。

应用商店下载：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”，点击搜索结果进行下载安装。官方公众号下载：关注DeepSeek的官方公众号，可以获取下载链接或二维码，通过链接或扫描二维码快速下载应用。下载和安装完成后，记得打开DeepSeek应用，根据提示进行注册或登录。

要下载DeepSeek到手机上，可以通过以下几种方式：通过应用商店下载：打开你手机自带的应用商店，比如App Store（iOS）或Google Play、华为应用市场等（Android）。在搜索框里输入“DeepSeek”。点击搜索结果，选择DeepSeek应用。点击“安装”或“获取”按钮进行下载安装。

deepseek硬件要求70b

而无需大量的监督微调。R1还提供了多个蒸馏版本，参数范围在5B到70B之间，这使得它可以在不同规模的设备上灵活地部署和应用。总的来说，DeepSeek V3以其低成本和高通用性见长，非常适合广泛的应用场景；而R1则通过强化学习在推理领域取得了显著的突破，并提供了灵活的蒸馏方案以适应不同的使用需求。

DeepSeek有多个模型成果，不同成果发布时间不同。DeepSeek LLM：2023年7月发布。这是基于Transformer架构研发的语言模型，有7B、13B、33B和70B等不同参数规模版本。参数规模70B的模型在性能上表现突出，在多个国际权威评测基准中取得优异成绩，展现出强大的语言理解、生成和推理能力。

评估结果显示，DeepSeek LLM 67B在代码、数学与推理领域性能超越LLaMA-2 70B，与GPT-5相比，DeepSeek LLM 67B Chat表现出更优性能。项目团队后续计划发布关于代码与Mixture-of-Experts（MoE）的技术报告，目标是创建更大、更完善的预训练数据集，以提升推理、中文知识、数学与代码能力。

排名前四的队伍均选择了DeepSeekMath-7B作为基础模型，该模型在数学推理能力上与GPT-4接近，MATH基准榜单上超越了众多30B~70B的开源模型。冠军团队采用的NuminaMath 7B TIR模型，是语言模型NuminaMath系列经过训练后，可以使用工具集成推理（TIR）解决数学问题的版本。