DeepSeek-V3

Modelo de linguagem Mixture-of-Experts com 671B de parâmetros.

Seleção NacionalProdutividadeProcessamento de Linguagem NaturalAprendizado Profundo

DeepSeek-V3 é um poderoso modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE) com um total de 671 bilhões de parâmetros, ativando 37 bilhões de parâmetros a cada vez. Ele emprega a arquitetura Multi-head Latent Attention (MLA) e DeepSeekMoE, arquiteturas comprovadas no DeepSeek-V2. Além disso, o DeepSeek-V3 apresenta pela primeira vez uma estratégia de balanceamento de carga sem perda auxiliar e um objetivo de treinamento de previsão de múltiplos tokens para desempenho aprimorado. O DeepSeek-V3 foi pré-treinado em 14,8 trilhões de tokens de alta qualidade e, posteriormente, passou por ajustes supervisionados e uma fase de aprendizado por reforço para otimizar seu potencial. Avaliações abrangentes demonstram que o DeepSeek-V3 supera outros modelos de código aberto e alcança desempenho comparável aos principais modelos proprietários. Apesar do desempenho excepcional, o treinamento completo do DeepSeek-V3 requer apenas 2,788 milhões de horas de GPU H800, com um processo de treinamento estável.

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DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 Situação do Tráfego Mais Recente

DeepSeek-V3 Tendência de Visitas

DeepSeek-V3 Distribuição Geográfica das Visitas

DeepSeek-V3 Fontes de Tráfego

DeepSeek-V3 Alternativas

DeepSeek-V3 — Modelo de linguagem Mixture-of-Experts com 671B de parâmetros.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

Open R1 — Este é um projeto de recriação de um modelo DeepSeek-R1 totalmente aberto, destinado a ajudar desenvolvedores a reproduzir e construir modelos baseados em R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

Cerebras Inference — Solução de inferência de IA em tempo real, líder mundial em velocidade.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

bRAG-langchain — Um projeto de código aberto para construir aplicativos de Geração Aumentada por Busca (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

Moonlight — Moonlight é um modelo de especialista misto com 16 bilhões de parâmetros, treinado com o otimizador Muon, apresentando desempenho excepcional.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

RAG-FiT — RAG-FiT é uma biblioteca para aprimorar a capacidade dos LLMs de usar informações externas, ajustando finamente os modelos com um conjunto de dados RAG aprimorado especialmente criado.

node-DeepResearch — Realiza buscas e leituras contínuas na web até encontrar a resposta (ou exceder o orçamento de tokens).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

SpeechGPT 2.0-prévia — O primeiro sistema de interação em tempo real de nível humano orientado para inteligência contextual, suportando interação de voz multi-emocional e multi-estilo.

YuE-s1-7B-anneal-en-cot — YuE é um modelo de geração de música de código aberto que transforma letras em músicas completas.

Tarsier — Tarsier é um grande modelo de linguagem de vídeo lançado pela ByteDance para gerar descrições de vídeo de alta qualidade.

Baichuan-M1-14B — Modelo de linguagem extenso de código aberto desenvolvido pela Baichuan Intelligence, otimizado para cenários médicos, com capacidades gerais excepcionais e desempenho superior na área médica.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 é um modelo básico multimodal de ponta, focado na compreensão de imagens e vídeos.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Flex.1-alpha — Modelo pré-treinado de geração de imagem a partir de texto, com 8 bilhões de parâmetros e licença de código aberto Apache 2.0.

InternLM3-8B-Instruct — InternLM3-8B-Instruct é um modelo de linguagem de instrução de código aberto com 8 bilhões de parâmetros, projetado para uso geral e raciocínio avançado.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.