Princesscheeks Onlyfans Original Creator Submissions #896

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数据都不太一样，当然清华大学的是2024年11月的榜deepseek还是2.5的版本，但整体的数据还是相差不少。 不过也能说明一个问题就是现阶段全球比较顶尖的AI模型中在编程能力方面比较优秀的就是DeepSeek、Claude、Gemini及Qwen这些了。 Subreddit for the deepseek coder language model Deepseek是被降智了吗？ 最近用起来感觉反应速度又提升了，但是思考得貌似不如以前深了，难不成被降智了？ 显示全部 关注者 64

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所以我认为，deepseek部署有可行性就够了，至于有没有必要性，很多人没那么重要。 大家听到openai训练ai需要几千亿美元，让ai推理需要十块H100 (一块280万人民币)，部署满血deepseekR1需要几十几百万，可能吓到了。 都说接入的DeepSeek是满血版，为什么感觉还是官方的好用？ 接入DeepSeek的腾讯元宝，纳米，秘塔都说是满血版，但是同一个问题，我感觉解答总是不如官网细致合理，上下文联系也差点意思，就像少了点灵动，请问这是… 显示全部 关注者 407 DeepSeek 不是告诉你原因和解法了嘛。 原因：当前对话已超出深度思考的最大长度限制 解法：开启一个新对话继续思考吧 至于具体解释，得看这几个参数，DeepSeek R1 的 上下文长度 为64K，意味着一轮对话最多能包含64K的token。

DeepSeek简介： DeepSeek，特别是V3版本，因其十分有效的控制训练模型成本和开源免费的模式震惊全球，登顶应用商店的下载排行榜，甚至重创国外的科技股，而且截止到写稿日期（2025年2月9日），已经有很多科技巨头接入DeepSeek，比如英伟达、微软等等。

DeepSeek-R1则专门是为了 代码生成+数学问题解决 而设计，整体速度极快，精确度实测后非常高，推理能力一流。 适合需要快速实现技术需求的场景，比如程序员、理工科学生等。 满不满血实际上是指训练参数的规模不同，671B是目前DeepSeek R1满血版的训练参数规模，尝试过本地部署的小伙伴应该都有这样的体会，蒸馏后的模型，即使是70B ，和671B的模型能力相比，仍是天壤之别。 DeepSeek为大家提供了：深度思考R1和联网搜索，两个功能强悍的按钮，但，在和知乎网友的交流过程中，我发现有很多人，不知道这两个强悍的工具如何搭配使用。 今天就好好聊聊这个问题。 深度思考模式详解