@开源好者:
“OpenM的模型微调工具链太友好了,半小时就训了个行业术语库,比Hugging Face还简单!”16
🚀内AI大模型解析
1. 技术实力与行业地位
深度求索的DeepSeek-R1采用双千亿参数架构,通过端到端多模态训练实现复杂任务的精准处理。在评测中,其推理能力超越GPT-4.5,单次生成视频时长可达3分钟,分辨率支持4K超清37。与文心一言、阿里通义千问等竞品相比,DeepSeek-R1的训练成本仅为行业平均水平的1/30,且支持动态知识更新,解决了传统大模型数据滞后痛点46。
2. 商业化应用场景
pythonimport deepseek client = deepseek.Client(a_key="YOUR_KEY") response = client.generate( prompt="写一篇关于量子计算的科普文章", max_tokens=500 ) print(response.text)
Step 3:进阶配置
- 企业服务:通过API接口无缝集成至腾讯元宝、纳米AI搜索等平台,日均处理千亿级tokens请求7;
- 内容创作:与快手合作推出“可灵AI”,生成《山海奇镜》等AIGC短剧,降低影视制作成本95%312;
- 科研领域:为高校提供白质结构预测、气象模拟等垂直模型,加速科研效率10。
📱使用指南与安装教程
Step 1:访问平台
- 个人用户:登录DeepSeek官网 或下载“DeepSeek助手”APP(支持iOS/Android)7;
- :进入OpenM开源 获取API密钥及文档1。
Step 2:功能调用示例
- 视频生成:通过
/v1/video
接口上传文本指令,支持自定义分辨率(720P/1080P/4K)及镜头语言参数3; - 本地部署:使用Docker镜像快速搭建私有化模型服务,配置要求为NVIDIA A100 GPU6。
💬网友评论
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@科技先锋:
“DeepSeek的API速度绝了!我们的系统接入后,工单处理效率提升70%,产大模型真的站起来了!”7🌟内AI大模型概要
在2025年中AI大模型领域的激烈竞争中,深度求索(DeepSeek)凭借其自主研发的通用语言模型DeepSeek-R1,以1.8亿月活用户的优势成为行业标杆7。该模型以高效推理能力和低成本商业化路径为心竞争力,覆盖智能问答、代码生成、逻辑推演等多场景,并通过API开放赋能企业级应用,推动中AI技术从“追赶”迈向“引领”47。其技术突破不仅打破了在AI领域的垄断神话,更以“开源框架+商业服务”模式加速生态布局,成为产大模型化的610。相关问答
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