当前位置:首页 → 电脑软件 → 孙笑川吧最开始是谁创建的 → bet365网址 v8.588.5305.431589 最新版
v6.944.4946 安卓免費版
v3.888.8482 最新版
v3.831 安卓最新版
v9.874.1261 安卓最新版
v2.945.9585.863389 最新版
v3.933.489.174916 安卓最新版
v4.73.2127.754756 安卓版
v7.751.8816.972325 PC版
v1.908.4075 最新版
v3.83.2819.100260 安卓漢化版
v1.786.6005.171001 PC版
v8.360 安卓免費版
v7.741.1612 安卓最新版
v7.836 最新版
v8.546.8743 安卓漢化版
v9.369 安卓免費版
v1.705 IOS版
v3.562.800.442385 安卓漢化版
v7.854.3736.472278 安卓免費版
v2.891.3099 安卓版
v5.821 IOS版
v5.503.6605.394759 安卓漢化版
v5.679.7054 安卓最新版
v1.160.3648.99491 安卓漢化版
v5.596 IOS版
v1.645 IOS版
v3.58 PC版
v8.203.9509 安卓漢化版
v5.529 最新版
v4.10 PC版
v4.764 安卓版
v6.413 安卓漢化版
v2.336.8406 安卓最新版
v6.93.2349.317601 安卓免費版
v8.50.7036 安卓版
v2.686.5275.919136 IOS版
v2.658.9298.309302 最新版
v2.677.5495.822074 PC版
v7.822 PC版
v8.647.7970 最新版
v7.544.18.893301 安卓版
v1.314.9533.651467 IOS版
v4.995.7713 安卓最新版
v2.734.5664 安卓免費版
v2.800.5379 安卓版
v2.806.2106 安卓版
v1.377.4012.285184 最新版
v2.854.7035 IOS版
v1.174 IOS版
v2.16.2318.308474 PC版
v3.802 安卓漢化版
v4.817.7778.517630 安卓免費版
v6.458 PC版
v4.908.7391 IOS版
v5.192.8787.734813 安卓版
v9.517 安卓漢化版
v7.876.7419 安卓最新版
v1.267.6851.978225 最新版
v8.55 PC版
v6.242.4614 PC版
v9.111.1560 最新版
v4.47 安卓免費版
v5.527.2861.534994 安卓免費版
v1.691.5196.640997 IOS版
v3.438 安卓最新版
v8.820.308.510282 IOS版
v7.809 安卓漢化版
v6.217.8326 安卓版
v6.470.721 安卓版
v2.48.2637.567890 IOS版
v2.161.7795 安卓最新版
v6.83 最新版
v5.942.324.89666 安卓漢化版
v9.403.3542.301573 安卓最新版
v6.990 安卓最新版
v8.898 IOS版
v2.164.4655.43526 PC版
v5.255.9497.779617 安卓免費版
v2.220.2263 最新版
v5.403.6841.179074 安卓版
bet365网址
DeepSeek发布新版本模型,调用API成本降低超50%。
9月29日,DeepSeek正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型,这是一个实验性(Experimental)的版本。
值得注意的是,此前有不少科技博主发现,DeepSeek-V3.2新模型已上传至其HuggingFace官方页面,随后被删除,此后DeepSeek正式公告新版本的推出。
据DeepSeek介绍,作为迈向新一代架构的中间步骤,V3.2-Exp在V3.1-Terminus的基础上引入DeepSeek Sparse Attention(一种稀疏注意力机制),针对长文本的训练和推理效率进行探索性优化和验证。目前,官方App、网页端、小程序均已同步更新为DeepSeek-V3.2-Exp,同时API大幅度降价。
据了解,DeepSeek Sparse Attention(DSA)首次实现细粒度稀疏注意力机制,在几乎不影响模型输出效果的前提下,实现长文本训练和推理效率的大幅提升。为严谨评估引入稀疏注意力带来的影响,把DeepSeek-V3.2-Exp的训练设置与V3.1-Terminus进行严格的对齐。在各领域的公开评测集上,DeepSeek-V3.2-Exp的表现与V3.1-Terminus基本持平。
在新模型的研究过程中,需要设计和实现很多新的GPU算子,使用高级语言TileLang进行快速原型开发,以支持更深入的探索。在最后阶段,以TileLang作为精度基线,逐步使用底层语言实现更高效的版本。此次开源的主要算子包含TileLang与 CUDA两种版本。
DeepSeek表示,得益于新模型服务成本的大幅降低,官方API价格也相应下调,开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。从价格来看,输入缓存命中从0.5元降至0.2元/百万tokens,缓存未命中从4元降至2元/百万tokens,输出由12元降至3元/百万tokens。
除了DeepSeek,国内另一大模型厂商智谱的新一代旗舰模型GLM-4.6也即将发布,目前,在Z.ai官网可以看到,GLM-4.5标识为上一代旗舰模型。
此前9月18日,梁文锋带着DeepSeek-R1的研究,登上最新一期国际顶级期刊《自然》(Nature)封面。
今年1月份,国产大模型公司深度求索(DeepSeek)在预印本平台arxiv公布论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》,创始人梁文锋位于署名之列。
《自然》杂志指出,如此总结DeepSeek-R1带来的进步:如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤,那么它们往往能够更好地解决问题。这种“推理”与人类处理更复杂问题的方式类似,但这对人工智能有极大挑战,需要人工干预来添加标签和注释。
DeepSeek的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入下训练一个模型,并使其进行推理。DeepSeek-R1模型采用强化学习进行训练。在这种学习中,模型正确解答数学问题时会获得高分奖励,答错则会受到惩罚。
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论