deepseek其他模型（deepfm模型）

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与豆包有什么区别
• 2、大厂拥抱deepseek自家大模型去哪了
• 3、deepseek模型原理
• 4、deepseek发布v3模型

deepseek与豆包有什么区别

豆包与DeepSeek在多个方面存在明显区别。 研发团队与背景：豆包是字节跳动基于云雀模型开发训练的人工智能，依托字节跳动在人工智能领域的广泛技术积累和创新。DeepSeek是由上海人工智能实验室开发，背后是该实验室的科研力量和资源投入。

豆包和DeepSeek在能力表现上存在多方面区别。 训练数据与知识覆盖：豆包基于海量且多元的数据进行训练，知识覆盖广泛，能应对各类常见及冷门问题。DeepSeek同样有着大规模数据训练，但在特定领域的知识侧重可能有所不同。

豆包与deepseek哪个好用，取决于具体的使用场景和需求。以下是两者在功能和适用场景上的对比分析：豆包 功能特点：智能问豆包具备强大的自然语言处理能力，能够准确理解用户问题并提供相应答案。个性化推荐：通过分析用户行为和偏好，豆包能够为用户提供个性化的内容和服务推荐。

大厂拥抱deepseek自家大模型去哪了

大厂拥抱DeepSeek的同时，自家大模型并未被放弃，而是在持续发展和优化中。近期，DeepSeek的开源策略和广泛应用确实给大厂带来了不小的震动。腾讯、百度等科技巨头纷纷将旗下产品接入DeepSeek，以提升用户体验和服务质量。然而，这并不意味着大厂们放弃了自家的大模型研发。

就在2月17日下午，腾讯AI助手腾讯元宝宣布迎来重大更新，腾讯混元大模型也和DeepSeek一样可以支持深度思考功能，作为同为大模型产品，腾讯混元大模型在短时间就拉平了和DeepSeek之间的体验。

综上所述，尽管deepseek等通用模型在AI领域具有广泛的应用前景，但自研大模型在技术自主性、创新性、定制化需求、成本效益、人才培养以及应对未来挑战等方面仍具有不可替代的优势。因此，在deepseek问世后，自研大模型仍然是非常有必要的。

月 6 日，吉利汽车率先宣布其自研的星睿大模型与 DeepSeek-R1 完成深度融合，通过蒸馏训练，提升了车端 AI 的回答能力。2 月 7 日，极氪汽车和岚图汽车也相继宣布完成与 DeepSeek 的融合，岚图知音宣布自己成为首个融合DeepSeek 的量产车型。

DeepSeek大模型，成功对标ChatGPT“为国争光”后，成为了现在科技圈的时尚单品。不仅微软 、英伟达、亚马逊三巨头接入，吉利、长城、广汽、智己等近二十家车企也相继宣布深度融合DeepSeek大模型。这样的场景在2023年也上演过，不少企业曾扎堆宣布过接入“文心一言”大模型。

大语言模型能力，通过DeepSeek的自然语言精准交互与场景感知，LOOP AI能够为跨境商家生成更加精准、生动、吸引力强的文案描述，显著提升商品及服务在亚马逊等平台及各大搜索引擎的曝光率与销售转化。在智能办公层面， AI智能助手LoopChat亦创新应用DeepSeek大模型，将为员工提供强大的智能办公支持。

deepseek模型原理

DeepSeek模型的原理主要基于Transformer架构和深度学习技术。DeepSeek是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的，它利用Transformer架构来捕捉序列中的长距离依赖关系，从而更好地理解和处理自然语言。

DeepSeek的模型原理主要基于混合专家模型和多头潜在注意力机制。DeepSeek通过将模型分成多个专家，每个专家负责处理特定领域的任务。当用户提出问题时，模型会将问题输入到各个专家模型中，每个专家根据自身的知识库进行

用于特定任务的神经网络架构。而DeepSeek的目的是自动搜索这些架构，以找到最适合给定任务的网络结构。功能差异：DeepSeek本身不直接执行学习任务，而是通过搜索算法生成并评估不同的网络架构，最终推荐或选择最优的架构。

DeepSeek是基于深度学习原理开发的模型。 神经网络架构：它采用先进的神经网络架构，如Transformer架构。这种架构具有强大的并行计算能力和长序列处理能力，能够有效捕捉数据中的复杂模式和长距离依赖关系。在处理文本、图像等数据时，Transformer架构可以让模型更好地理解上下文信息。

DeepSeek具备较低训练成本基于多方面原理。在模型架构设计上，它采用创新且高效的架构。例如其设计的网络结构更简洁合理，减少了不必要的计算冗余，在保证模型性能的同时，降低了计算量，从而减少训练所需的算力资源，降低成本。在算法优化方面，DeepSeek运用先进的优化算法。

deepseek发布v3模型

DeepSeek目前主要有七个版本，包括DeepSeek-VDeepSeek-VDeepSeek-V5-12DeepSeek-VDeepSeek-RDeepSeek-R1-Zero和DeepSeek Coder。这些版本在发布时间和功能上略有不同，以满足不同用户的需求。DeepSeek-V2是2024年上半年发布的第二代模型。

还可采用共享KV、窗口KV、量化压缩等减小KV缓存。二是采用DeepSeekMoE模型，减少训练计算要求，降低成本；适合个人使用和本地部署，减少内存与计算需求。提高推理速度：利用双微批处理重叠，将MLA和MoE计算与通信解耦，实现计算与通信无缝重叠，采用预填充 - 解码分离架构提升吞吐量。

deepseek v3模型是deepseek团队在深度学习领域的一次重要更新。相较于之前的版本，v3模型在算法架构、性能优化以及应用场景等方面都进行了全面的升级和改进。

月29日，推出参数规模达670亿的通用大模型DeepSeek LLM，包含7B和67B的base及chat版本。第二代模型发布：2024年5月7日，发布第二代开源混合专家（MoE）模型DeepSeek - V2，总参数达2360亿，推理成本降至每百万token仅1元人民币。

梁文锋火了，主要是因为他和团队开发的“DeepSeek-V3”大模型以及他在国家超高规格座谈会上的亮相！说起梁文锋，这个AI界的璀璨新星，他的成名之路可谓充满传奇色彩。