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.

Producto ComúnProgramaciónProcesamiento del lenguaje naturalAprendizaje por refuerzo

Abrir sitio web

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto desarrollado por el equipo DeepSeek, basado en la serie Qwen2.5 y optimizado mediante destilación. Este modelo, mediante aprendizaje por refuerzo a gran escala y técnicas de destilación de datos, mejora significativamente la capacidad y el rendimiento de la inferencia, manteniendo al mismo tiempo un tamaño de modelo reducido. Destaca en varias pruebas de referencia, especialmente en tareas de matemáticas, generación de código y razonamiento. Permite su uso comercial y la modificación y creación de obras derivadas, siendo adecuado para instituciones de investigación y empresas que buscan desarrollar aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural de alto rendimiento.

Admite diversas tareas de generación de lenguaje natural
como generación de texto
generación de código y razonamiento matemático.
Optimiza el rendimiento del modelo mediante aprendizaje por refuerzo y destilación de datos
mejorando la capacidad de inferencia.
Proporciona pesos de modelo de código abierto
permitiendo a los usuarios el desarrollo secundario y la personalización.
Es compatible con la plataforma Hugging Face
facilitando su rápida implementación y uso.
Soporta uso comercial y permite modificaciones y el desarrollo de obras derivadas.

Este modelo es adecuado para investigadores
desarrolladores y empresas que necesitan una inferencia eficiente y un alto rendimiento en el procesamiento del lenguaje natural. Es especialmente útil para usuarios que necesitan ejecutar tareas complejas en entornos con recursos limitados
como la implementación de modelos de lenguaje en dispositivos de borde o servidores de bajo consumo.

En la investigación académica
los investigadores pueden utilizar este modelo para experimentar y optimizar tareas de procesamiento del lenguaje natural.
Los desarrolladores pueden integrarlo en chatbots para mejorar la capacidad de razonamiento y la velocidad de respuesta del sistema de diálogo.
Las empresas pueden desarrollar herramientas de generación de texto personalizadas basadas en este modelo
para la generación automatizada de informes o código.

1. Accede al sitio web oficial de Hugging Face y descarga el modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.
2. Instala las bibliotecas necesarias
como Transformers y Safetensors.
3. Carga el modelo utilizando la API proporcionada por Hugging Face o mediante implementación local.
4. Ajusta los parámetros del modelo según sea necesario

Abrir sitio web

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

Páginas promedio por visita

5.9

Duración promedio de la visita

00:04:44

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Tendencia de visitas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Distribución geográfica de las visitas

Best AI Websites & Tools

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Situación del tráfico más reciente

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Tendencia de visitas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Distribución geográfica de las visitas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Fuentes de tráfico

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Alternativas

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.

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

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

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.

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

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

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

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

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.

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.

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

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.

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.

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.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

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.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

modelos-llm-autoadaptables — Un marco de modelos de lenguaje extenso (LLM) autoadaptable que se ajusta en tiempo real a tareas no vistas.

PRIME-RL — PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico

YuLan-Mini — Un modelo de lenguaje ligero y de alta eficiencia con 240 millones de parámetros.