DeepSeek V3 GGUF 2-bit 出乎意料地运行成功,同时支持 BF16 和其它量化方式
上传了DeepSeek V3的GGUF版本及其反量化BF16版本,提供运行最低硬件要求和使用示例链接。
上传了DeepSeek V3的GGUF版本及其反量化BF16版本,提供运行最低硬件要求和使用示例链接。
国产模型DeepSeek V3在竞技场中表现优异,但在部分逻辑陷阱问题上略逊一筹。量子位进行了实测对比,发现Claude 3.5 Sonnet在理解某些脑筋急转弯和弱智吧问题上更为精准。
2024年末感谢大家。Cline助力代码开发;AgiBot提供机器人轨迹数据平台;HuatuoGPT-o1提升医疗推理能力;Open Genmoji重现苹果表情符号功能;AI金融代理项目用于教育而非交易。
DeepSeek V3 是一款6710亿参数的开源模型,在训练成本上仅需278.8万GPU小时。其技术创新包括多头潜在注意力(MLA)和混合专家架构(MoE),展示了在推理效率和成本控制上的潜力,引发了业界对于更经济实惠AI路径的关注与讨论。
DeepSeek V3成为大模型圈新顶流,训练成本仅为557.6万美元。然而,其生成内容与ChatGPT相似的问题引发热议。尽管有人怀疑DeepSeek V3是否使用了ChatGPT的数据进行训练,但目前尚未有确凿证据。
DeepSeek V3发布技术报告,其高效能和低算力依赖使其成为当前最强开源基础模型。预训练阶段成本仅为557万美元,性能对标GPT-4o及Claude-3.5-Sonnet。
DeepSeek V3发布,正式训练成本仅需557万美元。其编程能力超过Claude Sonnet 3.5,并且可以在仅有约700GB+显存下运行。