DeepSeek-V3

12月26日,Deepseek发布了全新系列模型DeepSeek-v3,一夜之间霸榜开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及 Claude-3.5-Sonnet相提并论。

该模型为MOE架构,大大降低了训练成本,据说训练成本仅600万美元,成本降低10倍,资源运用效率极高。有AI投资机构负责人直言,DeepSeek发布的53页的技术论文是黄金

使用总结如下:

一、deepseek介绍

用很低的成本训练出和gpt4差不多性能的模型;

二、本地化部署

deepseek V2版本可用ollama集成搭建本地服务,模型大概100G;

三、deepseek开放平台

1、平台地址:https://platform.deepseek.com

2、赠送10元500万个token

3、使用vscode加载cline插件,调用api接口,

在这里插入图片描述

输入api key,选择deepseek模型就可以调用开放平台的接口了。
在这里插入图片描述

创建api key
https://platform.deepseek.com/api_keys
在这里插入图片描述

1)聊天交互

提交一份本地文档,做文档总结和分析;日常问题的提问;

====和大模型差不多;

2)生成代码:

生成一个贪吃蛇的网页,会在本地生成html,js,css三个文件,运行贪吃蛇游戏;

====大模型能力,无法在本地直接生成可运行的代码;

3)生成图

调用第三方的api

为了创建图像生成MCP服务器,我需要您获取一个Stable Diffusion API密钥。请按照以下步骤操作:

访问https://stability.ai/并创建一个账户

登录后,进入API Keys页面

生成一个新的API密钥

将生成的API密钥复制并告诉我

请注意,Stable Diffusion API可能需要付费使用。您可以在他们的网站上查看定价详情。

4)生成视频

也是调用第三方api

为了创建视频生成MCP服务器,我需要您获取一个RunwayML API密钥。请按照以下步骤操作:

访问https://runwayml.com/并创建一个账户

登录后,进入API Keys页面

生成一个新的API密钥

将生成的API密钥复制并告诉我

请注意,RunwayML API可能需要付费使用。您可以在他们的网站上查看定价详情。

5)生成ppt

为了创建PPT,我需要了解以下信息:

请描述PPT的主题和具体内容要求。

目标受众是谁?(例如:公司内部、客户、学生等)

是否有特定的品牌风格或模板要求?

需要多少页?每页的大致内容是什么?

### DeepSeek-V3 技术概述 DeepSeek-V3 是一种先进的大型语言模型(LLM),经过专门设计和优化,以增强其处理各种任务的能力。该模型不仅限于传统的聊天功能,还集成了多种外部工具的支持,从而显著提升了其实用性和灵活性[^1]。 #### 技术文档 对于 DeepSeek-V3 的技术文档,官方通常会提供详细的架构说明、训练方法以及性能评估等内容。这类文档旨在帮助开发者和技术人员深入了解模型的工作原理及其内部机制。具体来说: - **架构设计**:描述了模型的整体结构,包括使用的神经网络层类型、参数配置等细节。 - **训练过程**:涵盖了数据预处理方式、所采用的数据集规模及质量控制措施等方面的信息。 - **性能评测**:提供了不同应用场景下的测试结果对比分析,有助于理解模型的优势领域和发展方向。 #### 版本特性 DeepSeek-V3 相较前代产品引入了一系列改进特征,主要包括但不限于以下几个方面: - **更强的上下文理解能力**:通过优化编码器部分的设计,使得模型能更好地捕捉长距离依赖关系,在涉及复杂语境的任务上表现更加出色。 - **集成更多实用工具接口**:除了继续支持搜索引擎、编程环境外,新增加了一些特定领域的API接入点,例如金融资讯获取服务、医疗知识库查询等功能模块。 - **提升多模态融合水平**:加强图像识别与其他感知输入形式之间的协作效率,实现更为自然流畅的人机交互体验。 #### 使用指南 为了便于用户快速掌握如何有效利用 DeepSeek-V3 解决实际问题,建议遵循以下指导原则: - **熟悉基础命令语法**:学习基本指令格式,了解怎样向模型提问可以获得最理想的回应效果。 - **探索内置插件生态**:尝试不同的附加组件组合方案,找到最适合个人需求的最佳实践模式。 - **参与社区交流活动**:加入相关论坛讨论组或参加线下聚会分享经验心得,共同促进整个生态系统健康发展。 ```python # 示例代码展示如何初始化并调用 DeepSeek-V3 进行简单问答操作 from deepseek import DeepSeekV3 model = DeepSeekV3() response = model.ask("什么是量子力学?") print(response) ```
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