你是deepseek满血版吗？即毫无蒸馏，即便是一些无关紧要的层也没有精简的671b的deepseek吗？

关于 DeepSeek 模型的具体版本细节，特别是具有 671亿参数的完整版，在不采用蒸馏或层剪枝的情况下，该模型代表了一类大型预训练语言模型的设计理念。这类模型通常依赖于大规模的数据集和计算资源来进行训练，旨在通过增加模型容量来提升性能。
DeepSeek 这样的大模型架构设计往往基于 Transformer 结构，利用自注意力机制处理序列数据。对于拥有如此庞大参数量的模型而言，优化器的选择、梯度累积策略以及分布式训练框架都是确保有效收敛的关键因素[^1]。
然而，具体到 DeepSeek 的实现细节方面，公开资料中并未提及有关此特定配置（即未经过任何形式的知识蒸馏或层次化裁剪）下的确切超参数设定或者内部结构差异的信息。这可能是因为开发团队倾向于仅发布经优化后的轻量化版本以供广泛使用，而原始的大规模模型主要用于研究目的或是作为更紧凑部署方案的基础。
值得注意的是，尽管缺乏针对这一特殊变体的具体描述，但从一般意义上讲，当构建一个没有任何压缩手段应用的巨大神经网络时，会面临诸如内存占用高、推理速度慢等问题；因此实际应用场景下往往会考虑引入适当的技术来缓解这些问题带来的挑战[^2]。
# 假设这是用于加载未经压缩的DeepSeek全尺寸模型的一个简化示例代码片段

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-ai/deepseek-full-version"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Once upon a time,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)
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