deepseek要涨价啦！！！

最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
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#人工智能

 

大虫小呓
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Deepseek v3 实测来了！智商牛逼，情商不存在，自信退出价格战
强化学习曾小健
12-28 6976
在过去一段时间里，大语言模型的社区对于算力的追逐往往陷入一种“集群越大、训练耗时越短、模型越强”的思维模式。最近 OpenAI 被爆料在训练 GPT-5 是遇到资源和数据的限制而导致迟迟做不出来...而 DeepSeek-V3，则成功通过深度优化的模型架构、训练策略、数据筛选和工程流程，同样能换来大幅度的性能增长和成本压缩——甚至让那些盲目投入十万卡、数千万 GPU 小时的项目看上去有些“浪费”......从 Deepseek v3 来看，决定性胜负手不再只是显卡数量。
重塑零售末梢！基于DeepSeek的无人售货智能监管系统技术白皮书
zhibaijiang的博客
04-28 831
基于DeepSeek的监管系统，正在将无人售货从“机械盒子”进化为“智慧服务节点”。的监管系统，通过全维度设备感知与需求预测，实现货损率降至1.2%、动态补货准确率98%、客单价提升25%的突破，让无人售货机进化为“城市零售AI神经元”。全球无人售货市场规模超3000亿美元，但行业面临货损率高达8%、补货效率低下（人工巡检耗时占比35%）、消费体验单一等痛点。：时空Transformer预测各SKU销量（误差<3件/天）红外热成像（识别异常发热设备，预警电机故障）3D设备健康画像（预测剩余寿命误差<3天）
惊爆！DeepSeek 涨价了
小码哥AI、互联网副业项目
02-10 528
API 价格相比优惠期上调了 2 - 4 倍，估计有不少企业会更倾向于本地化部署，这样一来，企业侧算力需求和容灾备份需求就迎来好时机啦。随着 DeepSeek 的火爆出圈，访问量那是相当的大，服务器压力山大，经常出现 “服务器繁忙，请稍后再试” 的情况。优惠体验期就是 DeepSeek 官方搞的市场推广小策略啦，目的就是让咱这些用户都去试试水，感受下它的强大，这不，用户基础和口碑都积累得差不多了，优惠期一过，价格就恢复 “原形” 啦。不过，除了这个，还有些其他原因哦。
10大隐藏提示词，教你把Deepseek训练成精！
qiwa_aitools的博客
07-15 766
宝子们，今天来给大家分享10大隐藏提示词，教你把Deepseek“训练”成超级助手，让它为你所用，超有意思！
3小时排版缩到3分钟，WPS竟藏着DeepSeek王炸功能！
涛哥聊Python
04-03 759
设计和排版都做的很好，不过AI生成的内容，还需要再认真检查一下，有没有需要修改的文字内容和格式调整。WPS的AI功能，比较隐蔽。现在检查生成的结果是否满足你的需求，如果不满足，可以在对话框继续提问，直到生成你想要的内容。这里的Deepseek响应速度挺快，不会像在Deepseek官方那样的卡顿和服务器繁忙。这里可以看到已经开始在一张张生成PPT的过程，我们要做的就是耐心等待就可以。输入提示词，经过Deepseek深度思考，会生成PPT的大纲。根据主题内容，选择合适的风格和颜色，点击“生成PPT”
揭秘AI圈黑马！三分钟搞懂DeepSeek各版本玄机!
mike_leeso的博客
02-19 372
刷到这篇别划走！最近ChatGPT疯狂涨价，但有个国产AI神器的价格居然只要1/3？！今天手把手教你怎么用最划算的姿势玩转DeepSeek！
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
优快云资讯
05-14 4666
Moxin-7B证明了一点：高性能LLM不必是黑箱。它的全透明策略不仅降低了研究门槛，还为中小企业提供了可控的AI解决方案。Moxin-7B-Base 权重、预训练数据与代码Moxin-7B-Instruct 权重、SFT与DPO的训练数据与代码Moxin-7B-Reasoning 权重、GRPO的训练数据与代码。
DeepSeek 宣布涨价，涨幅 400%！！
Java技术栈，分享最主流的Java技术
02-12 575
截止目前，DeepSeek API 还是没办法充值，估计短时间内还不能开放，等吧，这波国运级的泼天流量，DeepSeek 短时间内还真难接得住。本文系公众号 "Java技术栈" 原创，转载、引用本文内容请注明出处，抄袭、洗稿一律投诉侵权，后果自负，并保留追究其法律责任的权利。连之前赠送的余额没用完也清零了，许多小伙伴反馈新注册的账号也不再赠送 10 元额度了，看来是属实了。不过，随着 AI 的白热化和互卷，感觉 API 价格的差距也会越来越小，拭目以待吧。，并且还涨价了，最高。
人民呼唤DeepSeek！
数据猿
07-15 951
没有充足的融资，便无法持续采购高性能算力（如H100集群，即使是国内的华为昇腾、地平线等国产GPU，要构建足够的算力集群，投入也不菲），无法组织高质量的数据清洗与指令调优，更无法长期留住顶级工程师与科学家。现在头部的几个玩家，都是非常有钱的，而且在算力、人才、模型训练与商用方面，砸了非常多钱，效果是立竿见影的。因为，目前国内各个领域的应用软件，接入最多的就是DeepSeek，也就是说，DeepSeek已经成为国内产业智能化的一个关键引擎，他要是熄火了，那会影响整个产业的发展。究其原因，就是算力不足。
DeepSeek俱乐部，6000人了！
程序员小灰的博客
02-10 496
大家好，我是程序员小灰。今天告诉大家一个好消息：小灰的DeepSeek星球已经超过6000人了！太快了，这个星球仅仅宣传了一个多月，就有6000多位想要尝试DeepSeek和副业的朋友加入，大家的学习热情实在是远超我的预期！是什么星球这么受欢迎？这个知识星球就是我们重点运营的小灰DeepSeek副业俱乐部：作为普通人，我们为什么要选择做副业？答案很简单，因为副业可以让我们更自由。而如今DeepSe...
deepseek token计费分析与使用策略
热门推荐
qq_30178745的博客
01-28 2万+
通过合理选择模型、提升缓存命中率及控制输出长度，可显著降低 DeepSeek API 使用成本。建议结合业务需求实测不同策略效果，持续优化成本结构。
普通人如何利用DeepSeek大模型实现副业收入？零门槛AI创业指南
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
03-30 906
DeepSeek等大模型为普通人提供了前所未有的创业机会，无需专业技术背景也能开辟新的收入来源。关键在于找准自己的优势领域，将AI能力与个人专长相结合，提供真正有价值的服务。通过持续学习和适应，普通人完全可以在AI时代找到属于自己的商业机会。开始行动是成功的第一步。选择一个你感兴趣的方向，今天就利用DeepSeek做出第一个作品，测试市场反应，迈出AI副业的第一步。
你一定没见过的DeepSeek9大进阶提问技巧（附实测案例）
qq_38886284的博客
02-03 3243
AI的时代已经来临。当汽车出现时，最好的马车夫转型成为了第一批汽车工程师。现在，我们正站在同样的历史节点。关注小编，获取更多提问技巧，和小编一起学习AI，一起成长。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
最新发布
uncle_ll的博客
11-29 725
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1400
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 1954
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1444
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1203
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 659
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
DeepSeek新手必看！DeepSeek个人应用全攻略｜最全的 DeepSeek 使用指南（建议收藏）
08-12
### DeepSeek的使用指南与个人应用攻略 DeepSeek是一款强大的人工智能工具，专为开发者、数据科学家以及AI爱好者设计。它不仅支持多种语言处理能力，还提供了丰富的功能来帮助用户更好地进行AI开发和应用。以下是关于DeepSeek的一些基本使用指南和个人应用攻略。 #### 安装DeepSeek模型 在开始使用DeepSeek之前，首先需要确定您的计算机硬件配置是否适合运行特定版本的模型。目前最新的DeepSeek-R1提供了多个蒸馏后的参数模型，包括1.5b、7b、8b、14b、32b、70b，以及满血版671b大模型。您可以访问官方网站测试自己的电脑硬件配置适配哪个版本模型[^3]。 #### 基础功能详解 - **文本生成**：DeepSeek能够根据给定的提示生成高质量的文本，适用于文章创作、故事编写等场景。 - **对话理解**：通过深度学习技术，DeepSeek可以理解和回应复杂的对话请求，适用于客服机器人、虚拟助手等领域。 - **代码生成**：对于编程任务，DeepSeek能够根据描述生成相应的代码片段，提高开发效率。 - **多语言支持**：除了中文，DeepSeek还支持多种语言的处理，满足国际化需求。 #### 高级应用技巧 - **定制化训练**：针对特定领域或任务，可以通过微调模型来优化性能。 - **集成到现有系统**：DeepSeek可以轻松地集成到现有的软件和服务中，增强其智能化水平。 - **API接口调用**：利用提供的API接口，开发者可以直接调用DeepSeek的功能，无需深入了解底层实现细节。 #### 实战案例分享 - **内容创作**：利用DeepSeek生成创意内容，如新闻报道、博客文章等。 - **教育辅导**：基于DeepSeek的知识问答能力，开发智能教育产品，辅助学生学习。 - **客户服务**：构建智能客服系统，自动回答客户咨询，提升服务效率。 ```python # 示例代码：如何使用DeepSeek生成文本 def generate_text(prompt): # 假设这里有一个函数调用了DeepSeek API response = call_deepseek_api(prompt) return response # 调用示例 print(generate_text("请写一篇关于环保的文章")) ``` 以上是关于DeepSeek的一些基础介绍和使用建议，希望可以帮助您快速上手并充分利用这款强大的AI工具。
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