deepseekb模型（deep generative model）_AI搜索引擎_DeepSeek：创新AI搜索引擎，引领未来智能探索

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、如何评价深度求索发布的deepseekllm67b?
2、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?
3、deepseek671b配置要求
4、deepseek有多少个版本

如何评价深度求索发布的deepseekllm67b?

1、在从PPO到GRPO的转换过程中，GRPO通过最大化每个输出的相对奖励，提供了与奖励模型良好对齐的优势计算方法，避免了奖励模型优化的复杂化。

2、最后，在开放域推理测试中，DeepSeek LLM 67B展现了超越GPT5 turbo的常识性知识和推理能力。DeepSeek致力于探索AGI的本质，推动开源社区的发展。团队成员秉持好奇心、耐心和进取心，专注于长远目标，不断追求更优秀的成果。加入DeepSeek，与我们一起在AGI的征程中“深度求索”，共同推进AGI的到来。

3、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。

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

1、DeepSeek MoE，国内首个开源MoE模型，其技术报告揭示了创新点。一方面，通过将专家进行更细粒度的划分（如图b所示），借鉴了知乎上有关Mixtral微调的民间高人见解；另一方面，设计了部分专家每次激活作为共享专家（见图c），以确保公共知识的充分参与。深思结构基于假设：特定专家能够涵盖特定领域知识。

2、从技术角度看，DeepSeek推出的产品和技术展现了很高的水准和创新性。例如，其独特的MoE架构和多头潜在注意力机制，以及通过蒸馏、强化学习等多种优化策略来降低推理成本，这些都显示了DeepSeek在技术创新方面的实力。这些技术优势使得DeepSeek在AI领域具有很高的竞争力。此外，DeepSeek还为人才提供了丰富的机会。

3、在DeepSeek的实现中，模型会先对输入进行特征提取，之后根据这些特征选择最适合的专家模型来执行任务。这种机制使得DeepSeek能够在不同类型的任务上都有出色的表现。此外，它还采用了大规模的参数训练，模型的总参数量达到数百亿，从而使其能够学习到更多的知识和规律。

4、这得益于DeepSeek自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构，为其模型训练成本下降起到了关键作用。开源与定制：DeepSeek把其两大模型的技术都开源了，这让更多的AI团队能够基于最先进且成本最低的模型，开发更多的AI原生应用。同时，DeepSeek还鼓励定制应用和插件，为用户提供更个性化的服务。

5、极大提升了用户体验。在开发成本方面，DeepSeek的开源模型和MoE架构支持在中低端GPU集群上运行，降低了对高端硬件的依赖，从而减少了开发成本。最后，DeepSeek通过技术整合与协同优化，将不同阶段的成果整合在一起，提升了整体性能，并通过车路协同优化区域交通流，推动了自动驾驶行业的创新。

deepseek671b配置要求

DeepSeek R1 671B模型至少需要1300GB的显存，这是在使用默认的半精度加载的情况下。如果使用4-bit进行量化，理论上也需要300GB以上的显存。但请注意，这只是一个大致的参考值，实际使用中可能会因为具体的硬件配置、软件优化等因素有所不同。

DeepSeek 671B模型需要的配置包括高性能的CPU、大容量的内存、高速的存储设备以及强大的GPU支持。CPU方面，推荐使用至少64核以上的服务器集群环境，如Intel Xeon或AMD EPYC系列，以提供强大的计算能力。内存方面，至少需要512GB的RAM，甚至更高，以加载大规模参数和缓存中间计算结果，确保模型的流畅运行。

DeepSeek 671B满血版需要至少40GB的显存，建议配备如NVIDIA A100或V100这样的高性能GPU。如果是BF16精度的满血版模型，其显存需求会高达1342GB。此外，还有不同量化版本的DeepSeek 671B，它们对显存的需求会有所不同。例如，4-bit量化版本在基于8卡GPU服务器上部署时，每张卡显存占用会有所降低。

对于较小的模型，如DeepSeek-R1的5B或7B版本，它们占用的存储空间相对较小，可能仅需要几个GB的空间。然而，对于更大的模型，如70B或671B版本，所需的存储空间会显著增加。

值得一提的是，昆仑芯P800率先支持8bit推理，这一特性使得它在运行大型模型时具有更高的效率和更低的成本。具体来说，单机8卡即可运行671B模型，这大大降低了部署的复杂性和成本。此外，P800还已经快速适配支持了Deepseek-V3/R1的持续全参数训练及LoRA等PEFT能力，为用户提供了一种开箱即用的训练体验。