DeepSeek R1 Distill Qwen 32B 是一个基于 Qwen 2.5 32B 的蒸馏大型语言模型，使用来自 DeepSeek R1 的输出。它在各种基准测试中超越了 OpenAI 的 o1-mini，达到了密集模型的新最先进结果。
其他基准测试结果包括：
该模型利用了 DeepSeek R1 输出的微调，使其在性能上与更大的前沿模型相媲美。
DeepSeek V3，一个拥有685B参数的混合专家模型，是DeepSeek团队旗舰聊天模型系列的最新版本。 它继承了DeepSeek V3模型，并在多种任务上表现出色。 ...
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DeepSeek-V3.1 is a large hybrid reasoning model (671B parameters, 37B active) that supports both thinking and non-thinking modes via prompt templates. It extends the DeepSeek-V3 base with a two-phase ...
1. 介绍 我们推出了 DeepSeek-V3，这是一款强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 671B 的总参数，其中每个令牌激活 37B。 为了实现高效推理和具有成本效益的训练，DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了充分验证。 此外，DeepSeek-V3 首创了一种无辅助损失的 ...
DeepSeek-V3 是 DeepSeek 团队最新的模型，基于之前版本的指令跟随和编码能力。该模型在近 15 万亿个标记上进行预训练，报告的评估显示该模型在性能上优于其他开源模型，并与领先的闭源模型相媲美。有关模型的详细信息，请访问 DeepSeek-V3 仓库以获取更多信息。 DeepSeek-V2 Chat 是 DeepSeek-V2 的对话微调版本，属于混合专家（MoE）语言模型。 ...
DeepSeek-R1 1. 介绍 我们介绍我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1。 DeepSeek-R1-Zero 是通过大规模强化学习（RL）训练的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，表现出卓越的推理能力。 通过 RL，DeepSeek-R1-Zero 自然展现出许多强大且有趣的推理行为。 然而，DeepSeek-R ...