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DeepSeek-V3据我所知，是第一个（至少在开源社区内）成功使用FP8混合精度训练得到的大号MoE模型。 众所周知，FP8伴随着数值溢出的风险，而MoE的训练又非常不稳定，这导致实际大模型训练中BF16仍旧是主流选择。 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-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。
随着DeepSeek的爆火，不少云服务商为了获取流量都提供了免费的DeepSeek-R1-满血版的API。 其中以硅基流动、腾讯云平台比较有代表性。 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。
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。
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 深度思考模式就像是一个“超级大脑”，当你遇到复杂问题时，它会帮你仔细分析、多角度. DeepSeek-V3.1 此次 在工具调用和 Agent 的支持上有显著增强。 甚至已经支持直接将 DeepSeek-V3.1 接入 Claude Code。 给大家总结下此次版本带来了哪些能力的更新。 混合推理架构：一个模型同时支持思考模式与非思考模式； 现在很多的互联网大厂都开始接入DeepSeek-R1大模型了，每个公司都宣称自己接入的是DeepSeek-R1满血模型，那究竟怎么区分到底是不是满血模型呢？
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