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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。 随着DeepSeek的爆火，不少云服务商为了获取流量都提供了免费的DeepSeek-R1-满血版的API。 其中以硅基流动、腾讯云平台比较有代表性。 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
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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 DeepSeek-R1-Zero 展现出自我验证、反思和生成长思维链等能力，为研究界树立了重要的里程碑。 值得注意的是，这是首次公开研究证实大语言模型的推理能力可以仅通过强化学习来激发，而无需监督微调。 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 深度思考模式就像是一个“超级大脑”，当你遇到复杂问题时，它会帮你仔细分析、多角度.
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 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-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。 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。
