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发表于
2025-01-26
|
更新于
2025-02-07
|
浏览量:
文章作者:
G.
文章链接:
https://guoyufan.fun/2025/01/26/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AF%87%E6%96%87%E7%AB%A0/
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DeepSeek-R系列
这里是DeepSeek-R系列文章的正文内容… （请在此处补充文章具体内容，以下为示例内容） 模型架构DeepSeek-R系列采用混合专家模型架构，包含以下核心组件： 动态路由机制 稀疏激活层 多模态融合模块 性能表现在多个基准测试中展现出色表现： 测试集 准确率 推理速度 MMbench 82.3% 23.5ms AGIEval 75.6% 27.1ms GAOKAO-Bench 68.9% 32.4ms 应用场景 智能客服系统 金融数据分析 科研文献解读 跨模态内容生成 # 示例代码：使用DeepSeek-R进行文本生成 from deepseek import DeepSeekR model = DeepSeekR.load("v2.1-7b") response = model.generate( "解释量子计算的基本原理", max_length=500, temperature=0.7 ) print(response)
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