deepseek 版本
时间: 2025-02-17 13:17:59 浏览: 62
### DeepSeek 版本信息
#### DeepSeek-R1
- **版本号**: DeepSeek-R1
- **发布时间**: 2025年1月20日
此版本由幻方量化的子公司深度求索发布，并同步开源了模型权重。DeepSeek-R1 性能对标 OpenAI o1 正式版，在多个任务领域表现优异，包括但不限于数学、代码编写以及自然语言推理等方面[^3]。
```python
# Python 示例：获取 DeepSeek 版本信息
import requests
def get_deepseek_version_info():
url = "https://huggingface.co/api/models/deepseek-ai"
response = requests.get(url)
data = response.json()
version_info = {
'version': data['lastModified'].split('/')[0],
'release_date': data['cardData']['date']
}
return version_info
print(get_deepseek_version_info())
```
相关问题
DeepSeek版本
### DeepSeek 版本信息概述
#### DeepSeek-V1：奠定基础
DeepSeek 的首个版本被称为 DeepSeek LLM，在这一阶段主要奠定了技术框架的基础，确立了后续发展的方向和基本架构[^1]。
#### DeepSeek-V2 系列：性能进阶
随着技术的发展，DeepSeek 推出了 V2 系列。此系列着重于提高计算资源利用效率的同时保持高性能表现，实现了更高效的训练过程与更好的泛化能力[^2]。
#### DeepSeek-V2.5 系列：能力增强
在 V2 基础上进一步演化的 V2.5 系列，则引入了一些新的特性来加强模型的能力范围，比如通过改进算法结构或增加特定应用场景的支持等方式实现功能扩展。
#### DeepSeek-V3 系列：卓越性能
V3 是一次重要的升级迭代，不仅大幅增加了参数量级从而提升了整体性能水平；而且针对硬件加速进行了特别优化设计，使得运行速度更快、能耗更低，能够更好地适应大规模部署需求。
#### DeepSeek-R1 系列：强化推理
R1 主要聚焦于改善逻辑推断方面的能力，旨在解决复杂问题时提供更加精准有效的解决方案。通过对内部机制深入调整和完善，显著增强了处理抽象概念理解和多步思考任务的实力。
```python
# 示例代码展示如何查询不同版本的信息 (假设存在API接口)
import requests
def get_deepseek_version_info(version_name):
url = f"https://api.deepseek.com/versions/{version_name}"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"Failed to fetch data, status code {response.status_code}")
print(get_deepseek_version_info('v1'))
```
Deepseek 版本
### Deepseek 各个版本的信息及其特点
Deepseek 是一家专注于大语言模型开发的公司，其发布的多个版本涵盖了不同的应用场景和技术特性。以下是关于 Deepseek 不同版本的具体信息：
#### 版本概述
DeepSeek 已经推出了多种类型的模型，主要分为两大类：DeepSeek-Coder 和 DeepSeek-LLM[^2]。
1. **DeepSeek-Coder**
- 这一系列模型专为代码生成和理解设计。
- 它们基于开源数据集训练而成，在编程任务上表现出色，能够处理复杂的编码场景并提供高质量的解决方案。
2. **DeepSeek-LLM (Language Models)**
- 此类别下的模型适用于广泛的自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要等。
- 主要包括基础版和其他优化后的子版本，例如通过知识蒸馏技术改进的小型化变体[^3]。
#### 具体版本详情
- **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B**
- 参数量约为1.5亿。
- 利用了知识蒸馏方法来减少计算资源需求的同时保持较高的性能水平。
- 非常适合那些希望降低运行成本但又不牺牲太多效果的应用场合。
- **DeepSeek-R1-Distill-Llama-1.5B**
- 类似于上述Qwen系列,不过它是基于Llama架构构建出来的轻量化产品.
- 对硬件配置要求较低,能够在边缘设备或者云端服务器上面高效运作.
- **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GPTQ-Int4**
- 提供了一个更大的参数规模(大约三十二十亿),并且采用了GPTQ以及INT8/INT4量化技术进一步压缩存储空间占用率.
- 能够实现接近原始未压缩模型的表现却只需要更少内存消耗.[^3]
以上只是部分列举了一些典型代表作;实际上随着研究进展不断推进还会陆续有新的迭代更新推出市场.
```python
# 示例 Python 代码展示如何加载预训练好的 deepseek 模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/codex-base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/codex-base")
text = "def hello_world():"
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
```
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在提供的文件描述中提到了两个工程项目，它们均使用C#编写。下面分别对这两个工程进行介绍：
- **WorkflowDesignerControl**
- 该工程是工作流设计器控件的核心实现。它封装了设计工作流所需的用户界面和逻辑代码。开发者可以在自己的应用程序中嵌入这个控件，为最终用户提供一个设计工作流的界面。
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- **WorkflowDesignerExample**
- 这个工程是演示如何使用WorkflowDesignerControl的示例项目。它不仅展示了如何在用户界面中嵌入工作流设计器控件，还展示了如何处理用户的交互事件，比如如何在设计完工作流后进行保存、加载或执行等。
- 重点分析：实例程序如何响应工作流设计师的用户操作、示例程序中可能包含的事件处理逻辑、以及工作流的实例化和运行等。
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文件描述中提到使用Visual Studio 2008进行编译通过。Visual Studio 2008是微软在2008年发布的集成开发环境，它支持.NET Framework 3.5，而WWF正是作为.NET 3.5的一部分。开发者需要使用Visual Studio 2008（或更新版本）来加载和编译这些代码，确保所有必要的项目引用、依赖和.NET 3.5的特性均得到支持。
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- **状态管理（State Management）**：工作流设计过程中可能涉及保存和加载状态，例如保存当前的工作流设计、加载已保存的工作流设计等。
- **事件处理（Event Handling）**：处理用户交互事件，例如拖放活动到设计面板、双击活动编辑属性等。
#### 6. 文件名称列表解释
- **WorkflowDesignerControl.sln**：解决方案文件，包含了WorkflowDesignerControl和WorkflowDesignerExample两个项目。
- **WorkflowDesignerControl.suo**：Visual Studio解决方案用户选项文件，该文件包含了开发者特有的个性化设置，比如窗口布局、断点位置等。
- **Thumbs.db**：缩略图缓存文件，由Windows自动生成，用于存储文件夹中的图片缩略图，与WWF工作流设计器控件功能无关。
- **WorkflowDesignerExample**：可能是一个文件夹，包含了示例工程相关的所有文件，或者是示例工程的可执行文件。
- **EULA.txt**：最终用户许可协议文本文件，通常说明了软件的版权和使用许可条件。
综上所述，该文件集包含了WWF工作流设计器控件的完整C#源码以及相应的Visual Studio项目文件，开发者可以利用这些资源深入理解WWF工作流设计器控件的工作机制，并将其应用于实际的项目开发中，实现工作流的设计和管理功能。
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描述提供了额外的背景信息，说明周立功ARM9 2410开发板上预装有Windows CE 5.0操作系统，以及该开发板附带的EVA例程。EVA可能是用于实验教学的示例程序或演示程序。文档中还提到，虽然书店出售的《周立功 ARM9开发实践》书籍中没有包含EVA的源码，但该源码实际上是随开发板提供的。这意味着，EVA例程的源码并不在书籍中公开，而是需要直接从开发板上获取。这对于那些希望深入研究和修改EVA例程的学生和开发者来说十分重要。
标签中的“magicarm2410”和“周立功ARM”是对文档和开发板的分类标识。这些标签有助于在文档管理系统或资料库中对相关文件进行整理和检索。
至于“压缩包子文件的文件名称列表：新建文件夹”，这表明相关文件已经被打包压缩，但具体的文件内容和名称没有在描述中列出。我们仅知道压缩包内至少存在一个“新建文件夹”，这可能意味着用户需要进一步操作来查看或解压出文件夹中的内容。
综合以上信息，知识点主要包括：
1. ARM9 2410开发板：一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板，适用于教学和项目实验。
2. Windows CE 5.0系统：这是微软推出的专为嵌入式应用设计的操作系统，提供了一个可定制、可伸缩的、实时的操作环境。
3. EVA例程：一个嵌入式系统开发的教学或实验示例程序。它可能被设计用于演示特定功能或技术，如显示、控制或通信。
4. 开发实践书籍与源码提供：《周立功 ARM9开发实践》一书可能详细介绍了ARM9 2410开发板的使用方法，但书中的内容不包含EVA例程的源码，源码需要通过其他途径获得。
5. 文件打包压缩：文档可能以压缩包的形式存在，包含了需要的内容，但具体内容未知，需要解压缩之后才能查看。
了解这些知识点后，对于从事嵌入式系统开发的工程师或者学生来说，可以更好地利用周立功 ARM9 2410开发板进行学习和实验，尤其是可以进行更深入的研究和实验设计，通过EVA例程的源码来理解嵌入式系统的运行机制和程序结构。同时，也能够使用Windows CE 5.0系统环境来开发相应的应用程序。
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```python
def count_positive_money(dict_list):
count = 0