DeepSeek版本太多不会选?一文讲透R1/V3/V4谁更强

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1. 1min带你学习 DeepSeek R1 推理模型 DeepSeek-R1 被叫做推理模型,不是因为它多了一个神秘模块,而是后训练让它更倾向于长链推理、反思和验证。普通聊天模型追求快速回答,R1 更适合数学、代码、复杂规划这类需要多步推导的任务。 #大模型 #ai #DeepSeekR1 #推理模型 #后训练

2. 大模型结构分析之DeepSeek R1

3. 1min带你学习 DeepSeekR1 蒸馏模型 DeepSeek-R1 蒸馏模型的核心,是让小模型学习 R1 生成的高质量推理样本,而不是复制 R1 的参数。这样 Qwen、Llama 这类小模型也能在部分数学和代码任务上表现出更强的长链推理,但上限仍受模型容量和数据质量限制。 #大模型 #ai #DeepSeekR1 #知识蒸馏 #蒸馏模型

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6. DeepSeek R1推理实测,英特尔专业显卡实现反超 AI算力市场迎来新的竞争选手,海外硬件媒体放出蓝戟Arc Pro B70四卡并行实测数据,高并发场景下它的大模型推理速度超越两款热门英伟达显卡。 整套测试统一采用四张显卡组网,对比32GB版本Arc Pro B70、RTX 5090D以及24GB的RTX 4090D,运行模型选用DeepSeek R1 32B版本,全程记录不同并发数量下的文本输出速度。 低并发场景里两款英伟达显卡输出效率更占优势,并发数值拉高后英特尔显卡性能优势持续放大。并发128时吞吐量高出RTX5090D 8.6%、高出RTX4090D 34.2%,并发256领先幅度扩大至48.7%,峰值吞吐数值达到2320.76 token/s。 国产算力生态不断完善,更多高性价比硬件打破单一品牌垄断,为各类AI服务部署提供全新选择。 #英特尔显卡# #DeepSeek# #英伟达#

7. DeepSeek携手华为昇腾,推理成本暴降99%!

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15. DeepSeek_V3R1架构的深度分析与深度思考_53页_8mb.pdf

16. DeepSeek基础知识(42页

17. 1min带你学习 DeepSeekR1 训练流程 DeepSeek-R1 的训练流程不是简单 SFT 一把梭。先用 R1-Zero 证明纯强化学习能激发推理,再给正式 R1 加冷启动数据、推理 RL、拒绝采样、SFT 和最终 RL。重点是看懂每一步解决什么问题。 #大模型 #ai #DeepSeekR1 #后训练 #强化学习

18. DeepSeek与Gemini 3.1 Pro性能对决:从架构创新到推理效率的全面技术拆解

19. DeepSeek 版本分支及选型策略(全景梳理)

20. DeepSeek-R1 671B 模型参数及性能分析

21. 从数值匹配到化学推理:推理型大语言模型让分子结构解析准确率跃升35.3%

22. Skills驱动推理新范式,清华&北大:Token立省59%准确率不降反升

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25. DeepSeek-R1考USMLE准确率92.5%,碾压GPT-4和人类考生均分

26. DeepSeek-R1 解读: 纯RL激发大模型推理能力

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28. DSpark推理加速实测:DeepSeek联手北大提速85%到底怎么做到的

29. 各位朋友,今天聊个实在的推理加速方案——DeepSeek和北大刚开源的DSpark。它主要解决了两个痛点。第一是草稿不准:传统并行生成,块末尾的token错误率高。DSpark用了半自回归架构,在并行计算时加了个轻量级顺序模块,让草稿质量大幅提升。第二是验证死板:以前不管难不难,每次都固定验证一长串,浪费算力。DSpark引入了置信度调度,模型会给每个候选token打分,系统根据这个分数动态调整验证长度,只验那些大概率能通过的。结果就是在DeepSeek-V4上,单用户生成速度实打实地提升了60%到85%。它不是靠堆参数,而是靠算法优化把GPU算力用在了刀刃上。代码已开源,想折腾推理优化的朋友可以去看看。#人工智能 #机器人 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋

30. DeepSeek-R1推理模型技术深度拆解:GRPO训练与思维链蒸馏的架构

31. DeepSeek深度解析|2026真机实测+多平台口碑全解析

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35. 实测DeepSeek V4,为国产化而生。

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37. 如何评价Deepseek于2026年4月22日上线的新模型api?

38. 如何看待DeepSeek V4 Pro模型价格于5月31日结束2.5折优惠,调整为原定价的1/4?

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44. 百度千帆Token Plan实测:DeepSeek-V4、GLM-5.2、Kimi-K2.6,同一个任务谁更强?

45. 当前,如何评价Gemini、Claude、ChatGPT、DeepSeek和Grok的综合表现?

46. 说句得罪人的话,大模型和算力网关系,多数人理解反了。 DeepSeek V4-Flash正式上线那天,社区一片沸腾——1M上下文、Agent能力暴涨、成本砍到旗舰1/62。但几乎没人注意到,模型能力再强,没跑在能调度的算力底座上就是隐患。Kimi K3上线48小时因算力不足暂停订阅,这不是模型不行,

47. 61秒VS10分钟!DeepSeek-V4-Pro推理能力真相:快但不稳 DeepSeek-V4-Pro推理能力为什么两极分化?官方说它推理比肩闭源模型,但实测中却让我大跌眼镜。测试海龟汤时,Pro版33秒就给出答案,而Flash版居然用了61秒,这说明Pro版在逻辑推理上确实有优势。但转向IMO

48. 超实用!连夜实测DeepSeek-V4,我发现它唯一的硬伤是“审美”

49. 如何评价DeepSeek V4 Pro官网限时2.5折优惠和缓存永久大降价?

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