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尽管DeepSeek-V3展示了per-tile和per-group量化对于模型收敛的重要性，论文中并没有给出对应的FP8矩阵乘法的算子效率。 另外，论文中缺乏per-token加per-channel量化的讨论，不清楚这种实现上更加友好的量化方法对于训练稳定性的影响会有多大。 DeepSeek 不是告诉你原因和解法了嘛。 原因：当前对话已超出深度思考的最大长度限制 解法：开启一个新对话继续思考吧 至于具体解释，得看这几个参数，DeepSeek R1 的 上下文长度 为64K，意味着一轮对话最多能包含64K的token。 所以我认为，deepseek部署有可行性就够了，至于有没有必要性，很多人没那么重要。 大家听到openai训练ai需要几千亿美元，让ai推理需要十块H100 (一块280万人民币)，部署满血deepseekR1需要几十几百万，可能吓到了。

DeepSeek-R1则专门是为了 代码生成+数学问题解决 而设计，整体速度极快，精确度实测后非常高，推理能力一流。 适合需要快速实现技术需求的场景，比如程序员、理工科学生等。 直接在公开课上分享DeepSeek本地部署方法，以及10大使用技巧，包括deepseek做可视化图表、PS脚本、PPT、市场调研报告等。 某宝有人靠卖这些资料，都能赚一波，其实官方的各种公开课全都送的。 这次，DeepSeek-V 3.1 使用了 UE8M0 FP8 Scale 的参数精度，而UE8M0 FP8 是专门针对即将发布的下一代国产芯片设计。 好家伙，所以，在外面模型一顿厮杀的时候，DeepSeek 迟迟不发布的原因，可能是做国产芯片的适配？

DeepSeek简介： DeepSeek，特别是V3版本，因其十分有效的控制训练模型成本和开源免费的模式震惊全球，登顶应用商店的下载排行榜，甚至重创国外的科技股，而且截止到写稿日期（2025年2月9日），已经有很多科技巨头接入DeepSeek，比如英伟达、微软等等。

DeepSeek为大家提供了：深度思考R1和联网搜索，两个功能强悍的按钮，但，在和知乎网友的交流过程中，我发现有很多人，不知道这两个强悍的工具如何搭配使用。 今天就好好聊聊这个问题。 深度思考模式详解 看到一个很好用的测试案例，可以用来简单测试是不是DeepSeek满血版。 请用我给你的四个数字，通过加、减、乘、除、括号，组成一个运算，使得结果为24。注意：数字需要全部我提供的数字：4 4 6 8。 这是DeepSeek官方提供的回答，简洁明了，一次就答对了。 用了很久DeepSeek，发现好像AI中只有它会达到对话长度上限，其他AI都没有这种情况，这是怎么回事？

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