bethash 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、什么算力平台全面适配deepseek
- 2、deepseek用了多少gpu
- 3、人车对话更快更主动:中国车企迎来“DeepSeek时刻”
- 4、deepseek的利弊
- 5、陶哲轩在IMO上给AI团队颁奖!他们要做AI数学的ImageNet
- 6、deepseek完全开源了吗
什么算力平台全面适配deepseek
1、软通计算、天河融合算力云平台、拓维信息的“兆瀚”算力产品以及灵境云 AI 算力平台都已全面适配DeepSeek。软通计算不仅全量适配DeepSeek，还依托升腾AI基础软硬件平台能力，构建了覆盖端、边、云的国产化全栈算力产品和解决方案。
2、因此，对于问题“哪个算力平台全面适配deepseek”，答案是软通计算平台。
3、中科曙光是DeepSeek的算力合作方之一，该公司建设了“全国一体化算力服务平台”，并承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统。拓维信息也是DeepSeek的重要合作伙伴，作为中国AI算力的主要提供商之一，拓维信息已深入参与了多处人工智能计算中心的建设。
4、DeepSeek的算力供应商包括中科曙光、浪潮信息、航锦科技等公司。中科曙光是国内超算行业的龙头，为DeepSeek杭州训练中心提供了液冷系统，这是算力支持的关键部分。浪潮信息，作为国内服务器的领军企业，为DeepSeek提供了AI服务器集群以及AIStation管理平台，这些都极大地增强了DeepSeek的算力能力。
5、此外，青云科技旗下的AI算力云——基石智算也上线了DeepSeek系列模型，包括VR1等，为用户提供稳定、高效的AI体验。基石智算提供了兼容OpenAI接口规范的使用方式，支持多种调用方式，用户仅需创建API密钥，即可完成对特定模型的调用访问。
6、DeepSeek的算力供应商主要包括浪潮信息、中科曙光和航锦科技旗下的超擎数智。浪潮信息为DeepSeek提供AI服务器集群，配套了英伟达H800及自研的AIStation管理平台，是DeepSeek算力的重要支撑。中科曙光则承建了DeepSeek杭州训练中心的液冷系统，提供关键的算力支持，以确保模型训练和运行的稳定性。
deepseek用了多少gpu
DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。
更值得一提的是，DeepSeek在模型训练成本上取得了显著突破，其初版模型仅使用2048块GPU训练了2个月，成本近600万美元，远低于同等级别模型通常的训练成本。这种低成本、高效率的模式有望重构人工智能行业的底层逻辑。在应用方面，DeepSeek大模型具有广泛的应用场景。
DeepSeek满血版和原版在底层架构、硬件部署要求、功能特性以及应用场景等多个方面存在显著差异。底层架构上，满血版的参数规模是普通版的95倍，支持200k tokens超长上下文理解能力。
Grok3和DeepSeek在多个方面存在显著差异。Grok3以强大的算力和技术突破著称。它使用了多达20万块英伟达GPU进行训练，计算能力惊人。在技术方面，Grok3引入了“思维链”推理机制，能够像人一样分步骤解决复杂问题，并在逻辑推理能力上取得了显著成果。
本地化部署DeepSeek需要一定的硬件配置和软件环境。在硬件方面，建议的配置包括：至少NVIDIA 30系列或以上的GPU（推荐24GB显存及以上），至少8核心的CPU（如AMD 5900X或Intel i712700），至少32GB的RAM，以及至少100GB的硬盘空间（SSD推荐）。这些配置能够确保DeepSeek模型运行流畅，并处理复杂的AI任务。
人车对话更快更主动:中国车企迎来“DeepSeek时刻”
1、一个时代有一个时代的主题，当下中国，有两个令人雀跃的新气象： 其一，社会经济层面，德意志银行研报认为，《中国吃掉全球：中国的“斯普特尼克时刻”》，2025年是中国超越其他国家的一年；高盛认为，《启航2025：在中国股市中斩获超额收益》，预计MSCI中国和沪深300指数全年上涨20%。
2、DeepSeek是由中国团队研发的智能对话系统，具备多语言交互、多领域知识覆盖和多模态处理能力。以下是其对话功能详解：快速上手：访问入口：可直接访问官网使用，也支持通过API接入各类应用。
3、推动中国AI向前发展。在与DeepSeek的创始人梁文锋的深入对话中，我们看到了一个技术理想主义者的声音，他提醒我们看到时代的惯性，强调原创式创新的价值，并鼓励我们看到硬核创新的力量。在大模型领域，DeepSeek不仅是一个技术创新的先锋，更是一个推动中国科技界思考和行动的重要力量。
4、在打造飞行汽车和人形机器人零部件供应链时，车企可以利用现有的供应商资源和生产管理模式，快速实现零...此前，极氪5G智慧工厂就迎来了优必选工业版人形机器人Walker S Lite，这也是国内首个在汽车工厂全流程执行...2025年2月吉利汽车宣布自研大模型与DeepSeek已完成深度融合。
deepseek的利弊
其次deepseek开源底座，场景适配问题也是一个挑战。尽管DeepSeek在文本匹配和语义理解上表现出色，但在面对特定领域或复杂业务场景时，可能需要更多的数据预处理和场景化微调才能满足实际需求。此外，模型泛化能力不足也会影响DeepSeek的使用效果。
DeepSeek作为一种人工智能技术，如同其deepseek开源底座他技术一样，是一把双刃剑，在带来诸多益处的同时，也可能存在一些潜在影响。从积极方面看，DeepSeek在自然语言处理、图像识别等领域能发挥重要作用。它可以助力信息检索与分析，帮助人们快速获取所需知识；在医疗影像识别等场景，辅助医生更精准地诊断疾病。
在模型的可解释性上，DeepSeek 和很多先进模型一样，作为黑盒模型，难以清晰地解释其决策过程和依据。这在对决策依据要求较高的领域，如医疗诊断辅助、金融风险评估等，会限制其应用。此外，与一些行业内广泛应用、发展成熟的模型相比，DeepSeek 的生态建设相对不够完善。
DeepSeek是否值得信任需要从多方面来看。DeepSeek在技术能力上有出色表现。它在预训练模型等方面取得不少成果，模型在大规模数据上进行训练，在语言理解、生成以及图像识别等任务中展现出较高性能，能为用户提供有价值的服务和准确的结果，从技术实力角度为其信任度提供了支撑。
DeepSeek是一种深度学习框架，若它被攻破，可能带来多方面不利后果。在数据安全领域，框架中存储的大量敏感数据，如训练数据、用户信息等可能被窃取或篡改。这不仅会侵犯用户隐私，还可能导致基于这些数据的研究、应用出现错误结果，给相关机构和企业带来巨大损失。
DeepSeek是一款功能强大、高效便捷的搜索引擎工具。DeepSeek通过先进的深度学习和自然语言处理技术，能够在海量数据中迅速准确地定位到用户需要的信息，搜索能力高效。而且，它的界面设计简洁明了，支持多种语言，使得用户能够轻松上手并快速完成搜索任务。
陶哲轩在IMO上给AI团队颁奖!他们要做AI数学的ImageNet
1、陶哲轩在国际数学奥林匹克竞赛上确实给AI团队Numina颁发了奖项，该团队致力于创建AI数学的ImageNet。以下是关于此事件及相关内容的详细解颁奖情况：获奖团队：Numina团队在IMO级别的竞赛题目中表现出色，成功解决了29道测试题，显著超过了其他方案，赢得了由陶哲轩等著名数学家参与的竞赛的首个进步奖。
2、这个竞赛由顾问委员会成员，包括菲尔兹奖得主陶哲轩和Timothy Gowers等著名数学家、AI和机器学习专家参与设立。除了大奖之外，竞赛还推出了一系列进步奖，以纪念AI模型向着最终目标前进的里程碑。Numina团队赢得的是首个进步奖，题目难度低于IMO决赛，属于IMO预选赛水平。
deepseek完全开源了吗
DeepSeek已经完全开源。以下是对DeepSeek开源状态的详细解释：开源定义 开源，即开放源代码，是指软件或项目的源代码可以被公众自由获取、使用、修改和分发。
如果你在寻找一个高效且低成本的版本，DeepSeek-V2系列可能更适合你。这个版本搭载了大量的参数，训练成本低，并且完全开源，支持免费商用。对于需要处理复杂数学问题和创作任务的用户，DeepSeek-V5在数学和写作能力方面有明显提升，同时还新增了联网搜索功能，能够实时抓取和分析网页信息。
DeepSeek Coder是面向编码任务的开源模型，训练数据中87%为代码，适合软件开发。DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型，性能接近GPT-4，适用于广泛的语言任务。DeepSeek-V2采用了多头潜在注意力和DeepSeekMoE架构，提高了效率和经济性，支持完全开源和商用。
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