通义灵码全新上线模型选择功能,新增支持 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型

近期,阿里云百炼平台重磅推出 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 等 6 款模型,进一步丰富其 AI 模型矩阵。与此同时,通义灵码也紧跟步伐,全新上线模型选择功能,支持基于百炼的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型,为 AI 编程领域注入新活力。

通义灵码能力再升级,支持推理模型选择

今年1月,通义灵码 AI 程序员全面上线,同时支持 VS Code、JetBrains IDEs,是国内首个真正落地的 AI 程序员。通过前后端开发全覆盖,全程对话协作实现从 0 到 1 完成复杂编码任务,并引入多文件代码修改能力。开发者通过 AI 程序员自动完成多文件级编码任务,如需求实现、问题修复、批量生成单元测试等。

除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。

在实际开发中,用户可以基于场景需求,自由切换 Qwen 2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。这些模型能精准理解需求,快速生成高质量代码片段,无论是复杂算法还是简单逻辑处理,都能应对自如。

目前,通义灵码智能问答支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 模型,AI 程序员支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3。 通过让用户根据自身需求选择模型,进一步降低 AI 编程技术的门槛。未来,通义灵码会持续支持更多模型选择,为用户提供更加个性化和智能化的服务。

下载通义灵码:https://lingma.aliyun.com/lingma/

### 特点与性能对比 DeepSeek-R1 DeepSeek-V3 是用于特定任务的两种不同版本的深度学习模型。虽然提供的引用材料中并未直接提及这两个具体模型,但从一般性的深度学习框架发展规律来看,可以推测出两者之间的可能区别发展方向。 #### 1. 架构改进 通常情况下,后续版本(如 DeepSeek-V3)会在前一版的基础上进行架构优化。这种优化可能会体现在更高效的网络结构设计上,从而提高计算效率并减少参数量。对于 V3 来说,这可能是通过引入新的卷积操作、残差连接或其他创新机制实现的[^1]。 #### 2. 数据处理能力增强 随着技术的进步,新版本往往能够更好地适应更大规模的数据集以及更加复杂的数据特征。这意味着 DeepSeek-V3 可能支持更高分辨率输入图像或视频流,并且具备更强的学习能力泛化表现,在面对未见过的数据时仍能保持良好效果。 #### 3. 性能提升 基于上述两点以及其他潜在的技术革新,预计 DeepSeek-V3 的整体性能会有所超越其前身 R1。特别是在精度方面,V3 应该能够在多个评估指标下取得更好的成绩;而在速度上,则有望实现在不牺牲太多准确性的情况下加快推理过程。 ```python # 假设代片段展示如何加载测试两个模型 import torch from torchvision import models def load_model(version='R1'): if version == 'R1': model = models.resnet50(pretrained=True) # 这里仅作为示意,实际应替换为对应的DeepSeek模型 elif version == 'V3': model = models.efficientnet_b7(pretrained=True) # 同样仅为示意目的 return model.eval() model_r1 = load_model('R1') model_v3 = load_model('V3') # 测试部分省略... ```
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