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数据都不太一样,当然清华大学的是2024年11月的榜deepseek还是2.5的版本,但整体的数据还是相差不少。 不过也能说明一个问题就是现阶段全球比较顶尖的AI模型中在编程能力方面比较优秀的就是DeepSeek、Claude、Gemini及Qwen这些了。 首先是DeepSeek R1 7B模型,在Q4量化条件下这个模型对内存和显存的占用比较低,可以看到独显的性能还是明显优于核显的,RTX4060TI和RTX4060的推理速度都是780M核显的2-3倍。 核显在内存超频后可以得到12.66%的速度提升,但是还是远远落后于独显。 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 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。

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-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。 都说接入的DeepSeek是满血版,为什么感觉还是官方的好用? 接入DeepSeek的腾讯元宝,纳米,秘塔都说是满血版,但是同一个问题,我感觉解答总是不如官网细致合理,上下文联系也差点意思,就像少了点灵动,请问这是… 显示全部 关注者 406

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