deepseek 版本

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 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())
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相关问题

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]。

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。

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.
# 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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deepseek版本

DeepSeek 不同版本概述
DeepSeek 推出了多个不同版本的语言模型，以满足多样化的需求。其中两个主要版本为 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-V3-Base。
DeepSeek-V3
此版本面向广泛的自然语言处理任务，在数学推理、长文本理解和中文语境下的应用表现出色[^1]。对于那些寻求一款能够应对多种挑战并提供综合性能解决方案的用户而言，这是一个理想的选择。
DeepSeek-V3-Base
相比之下，DeepSeek-V3-Base 更加侧重于编程领域的能力提升。这款模型经过特别设计来辅助开发者完成代码编写和其他技术相关的工作，因此成为软件工程师及其他技术人员的好帮手。
另外值得注意的是还有一个名为 DeepSeek-VL 的变体，它利用了一个非常丰富的预训练数据集合，涵盖了从网络爬虫获取的信息到学术资源等多种类型的资料[^2]。这使得该模型能够在理解复杂视觉与文本混合输入方面具备独特优势。
# Python 示例：如何查询已安装的 deepseek 库版本号
import pkg_resources

def get_deepseek_version():
version = pkg_resources.get_distribution('deepseek').version
return f"Installed DeepSeek Version: {version}"

print(get_deepseek_version())
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