DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

Producto ComúnProgramaciónProcesamiento del Lenguaje NaturalGeneración de Texto

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo destilado basado en Qwen-14B desarrollado por el equipo DeepSeek, enfocado en tareas de inferencia y generación de texto. Este modelo, a través del aprendizaje por refuerzo a gran escala y técnicas de destilación de datos, mejora significativamente la capacidad de inferencia y la calidad de la generación, al tiempo que reduce la demanda de recursos computacionales. Sus principales ventajas incluyen alto rendimiento, bajo consumo de recursos y amplia aplicabilidad, siendo ideal para escenarios que requieren inferencia eficiente y generación de texto.

Admite diversas tareas de generación de texto
como diálogo
generación de código y razonamiento matemático.
Emplea técnicas de aprendizaje por refuerzo para optimizar la capacidad de inferencia y la calidad de la generación.
Destilado de Qwen-14B
con un rendimiento superior a modelos de su misma categoría.
Admite una longitud de generación máxima de 32
768 tokens
satisfaciendo las necesidades de tareas complejas.
Proporciona una API compatible con OpenAI

Este modelo es adecuado para desarrolladores
investigadores y usuarios empresariales que necesitan inferencia y generación de texto eficientes
especialmente en escenarios con altos requisitos de rendimiento y consumo de recursos
como el procesamiento del lenguaje natural
la investigación en inteligencia artificial y aplicaciones comerciales.

En la investigación académica
se utiliza para tareas de inferencia complejas
como la resolución de problemas matemáticos.
Proporciona a las empresas soluciones de atención al cliente inteligente
generando contenido de diálogo de alta calidad.

1. Accede a la página oficial de Hugging Face y descarga el archivo del modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B.
2. Instala las bibliotecas necesarias
como Transformers y Safetensors.
3. Usa vLLM u otro framework de inferencia para cargar el modelo y configura los parámetros adecuados (como temperatura
longitud máxima

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29742941

Tasa de rebote

44.20%

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B Alternativas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

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

NovaSky — NovaSky es una plataforma de tecnología de inteligencia artificial centrada en la generación de código y la optimización de modelos de inferencia.

Kie.ai — Kie.ai integra las API DeepSeek R1 y V3, ofreciendo soluciones de IA seguras y escalables.

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

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

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

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

Llama-3-Patrono-Lince-8B-Instrucciones-Q4_K_M-GGUF — Modelo de lenguaje grande cuantificado basado en un modelo específico, adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

CAG — Un método para mejorar modelos de lenguaje que no requiere búsqueda en tiempo real, aumentando la eficiencia de generación mediante el precarga de un caché de conocimiento.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de lenguaje de 7B parámetros entrenado con el método PRIME, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

HuatuoGPT-o1-8B — Modelo de lenguaje grande (LLM) de vanguardia para el ámbito médico

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de generación de texto de 7000 millones de parámetros

glider-gguf — Modelo de lenguaje cuantificado de alto rendimiento

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de lenguaje grande para generación y clasificación de texto

Deepthought-8B — Modelo de inferencia pequeño basado en LLaMA-3.1 8B, que permite una inferencia de IA transparente y controlable.

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avanzado de generación de texto

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de lenguaje de texto y código en inglés con 10 mil millones de parámetros

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto que admite el procesamiento de diversas tareas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de lenguaje de alto rendimiento en inglés, adecuado para diversas tareas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.