DeepSeek-V3

Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

Selección NacionalProductividadProcesamiento del Lenguaje NaturalAprendizaje Profundo

DeepSeek-V3 es un potente modelo de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) con un total de 671B parámetros, activando 37B parámetros por cada solicitud. Emplea la arquitectura Multi-head Latent Attention (MLA) y DeepSeekMoE, probadas con éxito en DeepSeek-V2. Además, DeepSeek-V3 implementa por primera vez una estrategia de balanceo de carga sin pérdida auxiliar y un objetivo de entrenamiento de predicción de múltiples tokens para lograr un rendimiento superior. DeepSeek-V3 se preentrenó en 14,8 billones de tokens de alta calidad, seguido de un ajuste fino supervisado y una fase de aprendizaje por refuerzo para aprovechar al máximo sus capacidades. Las evaluaciones integrales muestran que DeepSeek-V3 supera a otros modelos de código abierto y alcanza un rendimiento comparable al de los modelos propietarios líderes. A pesar de su excelente rendimiento, el entrenamiento completo de DeepSeek-V3 solo requirió 2.788M de horas de GPU H800, y el proceso de entrenamiento fue muy estable.

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DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 Situación del tráfico más reciente

DeepSeek-V3 Tendencia de visitas

DeepSeek-V3 Distribución geográfica de las visitas

DeepSeek-V3 Fuentes de tráfico

DeepSeek-V3 Alternativas

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

Inferencia Cerebras — Solución de inferencia de IA en tiempo real, líder mundial en velocidad.

RWKV — Arquitectura de modelo grande de nueva generación, que supera a Transformer.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Moonlight — Moonlight es un modelo de experto mixto (MoE) de 16B parámetros, entrenado con el optimizador Muon, que ofrece un rendimiento excepcional.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

RAG-FiT — RAG-FiT es una biblioteca diseñada para mejorar la capacidad de los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) de utilizar información externa mediante el ajuste fino del modelo con un conjunto de datos RAG (Recuperación Aumentada de Generación) especialmente creado.

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

SpeechGPT 2.0-versión preliminar — Primer sistema de interacción en tiempo real a nivel humano orientado a la inteligencia contextual, que admite la interacción de voz con múltiples emociones y estilos.

YuE-s1-7B-anneal-en-cot — YuE es un modelo de generación de música de código abierto que puede convertir letras en canciones completas.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

leapfusion-hunyuan-image2video — Una novedosa tecnología de muestreo de imagen a vídeo, basada en el modelo Hunyuan para generar vídeos de alta calidad.

Baichuan-M1-14B — Modelo de lenguaje extenso de código abierto desarrollado por Baichuan Intelligence, optimizado específicamente para escenarios médicos. Posee una capacidad general excepcional y un rendimiento superior en el ámbito médico.