DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle distillé basé sur Qwen-14B, développé par l'équipe DeepSeek, et axé sur les tâches d'inférence et de génération de texte. Ce modèle, grâce à l'apprentissage par renforcement à grande échelle et à la distillation de données, améliore considérablement les capacités d'inférence et la qualité de la génération, tout en réduisant les besoins en ressources de calcul. Ses principaux avantages sont ses hautes performances, sa faible consommation de ressources et sa grande adaptabilité, le rendant idéal pour les scénarios nécessitant une inférence efficace et une génération de texte.

Prend en charge plusieurs tâches de génération de texte
telles que la conversation
la génération de code et le raisonnement mathématique.
Utilise la technique d'apprentissage par renforcement pour optimiser les capacités d'inférence et la qualité de la génération.
Distillé à partir de Qwen-14B
il surpasse les modèles du même niveau.
Prend en charge une longueur de génération maximale de 32 768 jetons
répondant aux besoins des tâches complexes.
Fournit une API compatible OpenAI
facilitant l'intégration et l'utilisation pour les développeurs.

Ce modèle convient aux développeurs
chercheurs et utilisateurs professionnels ayant besoin d'une inférence efficace et d'une génération de texte
particulièrement dans les scénarios exigeants en termes de performances et de consommation de ressources
tels que le traitement du langage naturel
la recherche en intelligence artificielle et les applications commerciales.

Utilisé dans la recherche académique pour des tâches d'inférence complexes
telles que la résolution de problèmes mathématiques.
Fournit des solutions de service client intelligent aux entreprises
générant un contenu de conversation de haute qualité.
Génère des extraits de code et des suggestions logiques dans les outils d'assistance à la programmation.

1. Accédez à la page officielle Hugging Face et téléchargez le fichier du modèle DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B.
2. Installez les bibliothèques nécessaires
telles que Transformers et Safetensors.
3. Chargez le modèle à l'aide de vLLM ou d'un autre framework d'inférence
et définissez les paramètres appropriés (tels que la température et la longueur maximale).

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B Alternatives

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

NovaSky — NovaSky est une plateforme technologique d'intelligence artificielle axée sur la génération de code et l'optimisation des modèles d'inférence.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à la génération de texte et aux tâches d'inférence.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

InternLM3 — InternLM3 est un ensemble de modèles axés sur la génération de texte, proposant plusieurs versions optimisées pour répondre à différents besoins.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modèle linguistique de grande taille quantifié, basé sur un modèle spécifique, adapté aux tâches de traitement du langage naturel.

CAG — Méthode d'amélioration des modèles linguistiques ne nécessitant pas de recherche en temps réel, améliorant l'efficacité de génération grâce au préchargement d'un cache de connaissances.

Eurus-2-7B-PRIME — Modèle linguistique de 7 milliards de paramètres, entraîné avec la méthode PRIME et conçu pour améliorer les capacités de raisonnement.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modèle d'évaluation des hallucinations open source

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modèle de génération de texte de 7 milliards de paramètres

glider-gguf — Modèle linguistique quantifié haute performance

OLMo-2-1124-7B-RM — Grand modèle linguistique utilisé pour la génération et la classification de texte

mwp_ReFT — Framework d'ajustement fin des modèles basé sur l'apprentissage par renforcement profond

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modèle de génération de texte anglais hautes performances

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modèle de génération de texte avancé

INTELLECT-1-Instruct — Modèle linguistique de 10 milliards de paramètres pour le texte et le code en anglais

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

olmo-mix-1124 — Ensemble de données de pré-entraînement multimodale à grande échelle

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modèle de langage étendu optimisé, excellent pour la génération de texte et la conversation.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modèle phare d'une famille de modèles suivant les instructions, offrant des données, du code et des guides open source.